Einsatz von KI bei der Prozessvorhersage für Bandsägen/Use of AI in process prediction for band saws – Artificial intelligence in predicting process forces in band sawing - VDI Verlag eLibrary

wt Werkstattstechnik online / Einsatz von KI bei der Prozessvorhersage für Bandsägen/Use of AI in process prediction for band saws – Artificial intelligence in predicting process forces in band sawing

wt Werkstattstechnik online / Einsatz von KI bei der Prozessvorhersage für Bandsägen/Use of AI in process prediction for band saws – Artificial intelligence in predicting process forces in band sawing

Contents
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- 1–5 Titelei/Inhaltsverzeichnis 1–5
- 2–70 Titelthema Aufsatz 2–70
  - 2–6 Arten der Ressourcenverschwendung in der Produktion/Types of resource waste in the production area Astrid Weyand, Stefan Seyfried, Philipp Schraml, Martin Beck, Matthias Weigold Astrid Weyand, Stefan Seyfried, Philipp Schraml, Martin Beck, Matthias Weigold 2–6
  - 7–12 Automatisierte Auslegung von industriellen Wärmepumpen/Automated design of heat pumps in production systems Bijan Seyed Sadjjadi, Alexander Sauer, Leo Schmiedel Bijan Seyed Sadjjadi, Alexander Sauer, Leo Schmiedel 7–12
  - 13–17 Methodisches Vorgehen zur Energiesystemplanung/Methodological approach to energy system planning Alexander Emde, Felix Schnell, Alexander Sauer Alexander Emde, Felix Schnell, Alexander Sauer 13–17
  - 18–23 Benchmarking in der Galvanotechnik/Benchmarking in electroplating to identify energy efficiency opportunities Verena Lampret, Stefan Kölle, Ekrem Köse, Alexander Sauer Verena Lampret, Stefan Kölle, Ekrem Köse, Alexander Sauer 18–23
  - 24–28 Virtuelle Prozesssimulation einer CNC-Maschine/Virtual process simulation of a CNC machine – Digital twin for stress-based payment models Oliver Kohn, Julius Frenzel, Erkut Sarikaya, Matthias Weigold Oliver Kohn, Julius Frenzel, Erkut Sarikaya, Matthias Weigold 24–28
  - 29–35 Einsatz von KI bei der Prozessvorhersage für Bandsägen/Use of AI in process prediction for band saws – Artificial intelligence in predicting process forces in band sawing Tobias Tandler, Thomas Hirth, Rocco Eisseler, Thomas Stehle, Hans-Christian Möhring Tobias Tandler, Thomas Hirth, Rocco Eisseler, Thomas Stehle, Hans-Christian Möhring 29–35
  - 36–41 SmartLab vernetzt Produktionsmaschinen/The establishment of a digital process chain in an existing production environment Matthias Schneider, Veronika Meier, Thomas Stehle, Christian Möhring Matthias Schneider, Veronika Meier, Thomas Stehle, Christian Möhring 36–41
  - 42–47 End-to-End- Prozessautomatisierung/End-to-end process automation Steffi Rieck, Joachim Heidelbach, Tobias Stahl Steffi Rieck, Joachim Heidelbach, Tobias Stahl 42–47
  - 48–52 Referenzieren von Prozessüberwachungsdaten mit CT-Daten/Using CT data to reference process-monitoring data – Quality assurance in PBF-LB/M Jana Harbig, Johannes Geis, Philip Sperling, Jens Musekamp, Holger Merschroth, Matthias Oechsner, Matthias Weigold, Eckhard Kirchner Jana Harbig, Johannes Geis, Philip Sperling, Jens Musekamp, Holger Merschroth, Matthias Oechsner, Matthias Weigold, Eckhard Kirchner 48–52
  - 53–58 Lean-Line- und Flex-Abschnitte/Lean-line and flex sections – Method for supporting the planning of matrix production systems Susann Kärcher, Daniel Ranke, Michael Trierweiler, Patricia Berkhan, Thomas Bauernhansl Susann Kärcher, Daniel Ranke, Michael Trierweiler, Patricia Berkhan, Thomas Bauernhansl 53–58
  - 59–64 Laserstrukturierung von Rührreibschweißwerkzeugen/Laser surface texturing of friction stir welding tools Sascha Stribick, Selim Akcara, Erik Dieringer Sascha Stribick, Selim Akcara, Erik Dieringer 59–64
  - 65–70 Bottom-Up Lastprognose im industriellen Kontext/Bottom-up load forecasting in the industrial context Lukas Baur, Can Kaymakci, Alexander Sauer Lukas Baur, Can Kaymakci, Alexander Sauer 65–70
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wt Werkstattstechnik online , page 29 - 35

Einsatz von KI bei der Prozessvorhersage für Bandsägen/Use of AI in process prediction for band saws – Artificial intelligence in predicting process forces in band sawing

Autoren

Tobias Tandler Thomas Hirth Rocco Eisseler Thomas Stehle Hans-Christian Möhring

DOI
- doi.org/10.37544/1436-4980-2023-01-02-33
- ISSN online: 1436-4980
Zusammenfassung

Häufig ist der Trennprozess von Halbzeugen mittels Bandsägen der erste Schritt in der Teilefertigung. Aufgrund bisher fehlender simulativer Untersuchungen wurden die Bearbeitungsparameter für diesen Prozess meist aufwendig experimentell ermittelt. Mit Analogieversuchen, die den zugrunde liegenden Prozess weitestgehend abdecken und mit viel geringerem Aufwand durchgeführt werden können, kann dies effizienter gestaltet werden. Der Beitrag untersucht, wie diese Versuche durch künstliche Intelligenz (KI) unterstützt und sich die Anzahl notwendiger Versuche reduzieren lassen.

The cutting process of semi-finished products by means of band saws is often the first step in producing parts. So far, the lack of simulative investigations usually meant that machining parameters for this process had to be determined experimentally at great expense. This can be done more efficiently by means of analogy tests. They cover most of the underlying process and are more easily executed. This article examines the extent to which artificial intelligence (AI) can be used to support these experiments and reduce the number of experiments required.
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