Basierend auf Daten aus Prozess- oder Zustandsüberwachungssystemen sollen Fertigungsprozesse durch Methoden des maschinellen Lernens optimiert und darüber hinaus in Echtzeit selbstadaptiv geregelt werden.

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Fertigungsprozesse sind bisher vorwiegend statisch organsiert oder ggf. deterministisch gesteuert. Zur Verringerung von Ausschuss und zur Erh?hung der Effizienz einzelner Anlagen sollen stattdessen selbstadaptive Regelungssysteme für Maschinen und Anlagen umgesetzt werden. Auf Basis von Prozess- oder Zustandsüberwachungssystemen werden charakteristische Daten erfasst, welche eine Adaption des Prozesses in Echtzeit zulassen. W?hrend die Messgr??en vieler Sensorsysteme eher indirekten Aufschluss über den Prozess oder Werkstoff liefern, sollen stattdessen m?glichst wirksame ?berwachungskonzepte implementiert werden, wozu eine interdisziplin?re Zusammenarbeit zwischen Werkstoff- und Produktionsforschung und Informatik notwendig ist.

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Diese aktuellen Datenstr?me, gekoppelt mit dem gemeinsamen Zugriff auf aktuelle und historische Daten,? finden Eingang in Verfahren des maschinellen Lernens (z.B. adaptive neuronale Netzwerke), welche auf dieser Basis eine kontinuierliche Optimierung des Prozesses zulassen. Abh?ngig vom betrachteten Prozess kann dies idealerweise bereits in Echtzeit zu einer Closed-Loop Regelung genutzt werden, oder die Anlage zumindest für den n?chsten Fertigungsprozess adaptiert werden. Dadurch k?nnen erkannte Abweichungen im Fertigungsprozess, verursacht durch z.B. abweichende Werkstoffeigenschaften oder Abnutzungserscheinungen von Werkzeugen, Maschinen oder Anlagen inline kompensiert werden oder entsprechende notwendige Ma?nahmen für zukünftige Fertigungsprozesse realisiert werden. Neben einer Anpassung von Prozessparametern an Prozessabweichungen fallen darunter im weitesten Sinne auch Methoden der vorausschauenden Wartung (Predictive Maintenance) zur Sicherstellung von Qualit?t und optimaler Ausnutzung von Fertigungsressourcen.

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Weiterhin bietet die ?berführung der Anlagenregelung in ein KI-basiertes System auch die M?glichkeit, menschliches Expertenwissen einzubinden, indem Anlageneinstellungen von menschlichen Bedienern miterfasst werden und deren Wirksamkeit mit Hinblick auf das Fertigungsergebnis mit bewertet werden.

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Bei manchen Prozessen, besonders für Prozesse mit geringer Stückzahl oder bei für Sensorik begrenzt zug?ngliche Prozesse wie z.B. Hochtemperaturprozessen, ist die Erfassung von Sensordaten nur begrenzt m?glich. Um dennoch eine ausreichende Datenbasis für den Einsatz von Verfahren des maschinellen Lernens bilden zu k?nnen, kann die experimentelle Datenbasis durch synthetisches Daten aus mathematischen Modellen und Simulationen erg?nzt werden