Am 1. November 2021 ist das durch die IGF geförderte Projekt
„Analyse der Anwendung von Machine-Learning Methoden für die Echtzeitüberwachung der Zerspanung inhomogener Werkstoffe zur Beurteilung von Werkzeugzustand und Werkstückqualität in kleinen und mittelständischen Unternehmen“
in Kooperation mit dem Institut für Werkzeugmaschinen der Universität Stuttgart gestartet.
Während seiner 2-jährigen Laufzeit hat das Projekt zum Ziel, mittels selbstlernenden Überwachungsmethoden den Werkzeug- und Werkstückzustand im laufenden Prozess zu bewerten und kritische Vorgänge zu melden. Der Ist-Zustand wird kontinuierlich analysiert, sodass mögliche Abweichungen zum Soll-Zustand detektiert und an den Maschinenbediener weitergegeben werden können. Im Projekt werden dafür unterschiedliche Ansätze der künstlichen Intelligenz validiert.
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