Automatische Online-Früherkennung von Qualitätsschwankungen und Störungen bei zyklischen und kontinuierlichen Prozessen

Das Ziel der Arbeit ist die Entwicklung eines Verfahrens mit dem eine zuverlässige Erkennung von Prozessstörungen und Qualitätsschwankungen in zyklischen und kontinuierlichen Prozessen möglich ist. Das Verfahren ist aus einzelnen Modulen aufgebaut, die auch separat anwendbar sind, woraus sich ein breites Anwendungsspektrum erschließt. Im Einzelnen sind dies Algorithmen zur automatischen Prozesskurvensegmentierung, Prozesskenngrößenberechnung und -selektion sowie selbstgenerierende Qualitätsprognosemodelle und ein Algorithmus zur Erkennung von Prozessdriften. Ergänzt werden diese durch einen Algorithmus zur Ermittlung des optimalen Arbeitspunkts für Produktionsprozesse. Das Verfahren kann weitgehend automatisiert auf unterschiedliche Aufgabenstellungen angepasst werden und verlangt in der Anwendung kein Expertenwissen seitens des Anwenders. Um die Breite des möglichen Anwendungsspektrums zu demonstrieren, werden Verfahrenstests anhand eines Beispiels aus dem Kunststoffspritzgießen und anhand eines Beispiels der Dauerlastprüfung von Kraftfahrzeuggetrieben durchgeführt.