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KI-basierte Industrialisierung einer haptischen und auditiven Endkontrolle von Kugelgewindetrieben (de)
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Abstract:
Basierend auf dem erfolgreich erbrachten Nachweis zur Übertragbarkeit der manuellen Prüfung auf ein akustisches Prüfsystem wurde dieses nun in das Produktionsumfeld integriert. Dazu wurde das an einer Baugröße erprobte System auf das bestehende Produktportfolio angewendet und der Einfluss der unterschiedlichen Kugelrückführungsarten und Werkstoffe betrachtet. Die durchgeführten Untersuchungen im Zeit- und Frequenzbereich ergaben, dass der gewählte Transformationsansatz sich auf unterschiedlichste Arten von Kugelgewindetrieben anwenden lässt. Zu Erlangung eines robusten Prozesses in der Produktion wurden verschiedene KI-basierte Ansätze diskutiert. Daraus resultierte die Weiterverfolgung eines Machine Learning Algorithmus sowie eines neuronalen Netzes. Es zeigte sich, dass beide Ansätze prinzipiell dazu geeignet sind unterschiedliche Baugrößen von Kugelgewindetrieben binär zu klassifizieren. Im anschließenden Feldversuch unter Produktionsbedingungen ließ sich dies bestätigen. Somit konnte aufgezeigt werden, dass der weiterentwickelte, industrielle Ansatz einer zuvor manuellen, haptischen und auditiven Endkontrolle in ein akustischen Prüfsystem erfolgreich in die Produktion überführt werden kann.