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Technisches Gebiet
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Die Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zur Identifikation eines Bauteils, mit einem über mikro- und/oder makroskopische, intrinsische Strukturmerkmale verfügenden Material, das zur Schaffung des Bauteils wenigstens einem, die intrinsischen Strukturmerkmale verändernden Bearbeitungsprozess unterzogen wird.
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Eine eindeutige Identifikation und eine sich daraus ergebende Möglichkeit der Rückverfolgbarkeit, d.h. Traceability, eines Halbzeuges oder Bauteils mit seinen individuellen Merkmalen zu jedem Zeitpunkt der Verarbeitung sowie auch dessen nachfolgenden Einsatzes und Verwendung stellen wesentliche Voraussetzungen für wissensbasierte, prozessbeeinflussende Entscheidungen in der Produktion dar und tragen wesentlich dazu bei, Qualität, Produktivität und Kosten in der Bauteilherstellung zu optimieren. Insbesondere in den sich selbst organisierenden, unternehmensübergreifenden Wertschöpfungsnetzwerken der Zukunft, die unter dem Begriff „Industrie 4.0“ zusammengefasst und näher beschrieben werden, wird die Traceability sämtlicher in einer Wertschöpfungskette beteiligter und für eine Wertschöpfungskette relevanter Halbzeuge und Bauteile unverzichtbar sein.
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Konventionelle Objektkennzeichnungen, wie Etiketten, Barcodes, etc. können produktionsbedingt meist nicht dauerhaft und unbeschädigt auf dem zu identifizierenden Objekt verbleiben. Generell sind optisch erfassbare Merkmale auf der Objektoberfläche nur begrenzt für die lückenlose Rückverfolgung verwendbar. Ändert sich die Oberfläche während eines Verarbeitungsschrittes zu stark, ist eine Identifikation im Anschluss nicht mehr möglich. Es fehlt demnach an sensorischen Verfahren, die auch dann noch eine durchgängige Traceability der Bauteile erlauben, selbst wenn diese während ihrer Verarbeitung z.B. durch Umformung, spanende Bearbeitung oder Beschichtung tiefgreifend verändert wurden.
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Stand der Technik
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Der Begriff der Rückverfolgbarkeit adressiert die Fähigkeit den Werdegang, die Verwendung und/oder den Ort eines Objektes zu verfolgen. Man unterscheidet hierbei die rückwärts-orientierte Rückverfolgung, kurz „Tracing“, d.h. die Möglichkeit, Herkunft und Eigenschaften eines Produkts anhand bestimmter Kriterien zu rekonstruieren, sowie die vorwärts-orientierte Rückverfolgung, kurz „Tracking“, also die Möglichkeit, ein Produkt anhand der Kriterien an jedem Punkt der Wertschöpfungskette zu lokalisieren.
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In beiden Fällen setzt die Rückverfolgbarkeit eine automatische Identifikation eines jeweiligen Objektes, bspw. in Form eines Halbzeuges oder Bauteils voraus. Dies erfordert eine Objektkennzeichnung, wobei sowohl künstlich aufgebrachte, bzw. erzeugte, als auch natürliche Merkmale, d.h. dem Objekt immanente Merkmale, zur Kennzeichnung genutzt werden können. Weiterhin sind zur Identifizierung auch geeignete Methoden zur Merkmalserfassung erforderlich, siehe H. Hippenmeyer, „Automatische Identifikation für Industrie 4.0“. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2016.
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Heutzutage ist das Erreichen einer lückenlosen Rückverfolgbarkeit innerhalb der Produktion in vielerlei Hinsicht eine große technische und monetäre Herausforderung. Bisher dominieren künstliche Objektkennzeichnungen, die typischerweise optisch erfasst werden. Hierzu zählen alphanumerische Codes und Barcodes, zumeist in Form von 1D- oder 2D-Barcodes. Außerdem werden geometrische Merkmale oder Farbcodierungen verwendet. Meist ist es schlichtweg unmöglich, ein Bauteil über die gesamte Wertschöpfungskette anhand nur einer einzigen Objektkennzeichnungsmethode zu identifizieren, siehe J. Zhang, P. Feng, Z. Wu, D. Yu, „Automatic Identification-Enabled Traceability in Supply Chain Management“, Proc. 4th International Conference on Wireless Communications, Networking and Mobile Computing, 2008: WiCOM '08 ; Dalian, China, 12 - 17 October 2008, Dalian, China, 2008, pp. 1-4.
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Beispielsweise sei in diesem Zusammenhang auf die Metallblechverarbeitung verwiesen, in der eine Objektkennzeichnung lediglich durch die temporären Anforderungen eines jeweiligen Fertigungsschrittes geprägt ist. So werden sogenannte Metall-Coils zunächst mit Tinte beschriftet. Die daraus gefertigten Platinen und Umformteile werden mit einer Kennziffer mechanisch geprägt bzw. mit Papier oder Laser markiert. Etikettierung ist ein weiteres verbreitetes Mittel zur Kennzeichnung, das häufig in Verbindung mit elektronischen Identifikationsmerkmalen, z.B. RFID-Systemen eingesetzt wird. Letztere sind allerdings mehr für eine Los-Identifikation und weniger für eine Einzelteil-Identifikation geeignet.
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Für Blechbauteile der Automobilkarosserie sind RFIDs generell ungeeignet, zumal die auf dem Chip gespeicherte Information entweder schon beim Umformprozess oder spätestens durch die Elektrotauchlackierung (KTL) bei 150°C zerstört wird.
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Sichtbare Prägungen sind zumindest für Sichtteile, z. B. Außenhautteile der Automobilkarosserie, an sich unzulässig. Dementsprechend existiert derzeit in der Blechverarbeitung keine technische sowie auch organisatorische Lösung, um die lückenlose Rückverfolgbarkeit „vom Coil bis zum fertigen Auto“ sicherzustellen. Auch bei den meisten anderen Fertigungsketten der metallverarbeitenden Industrie gibt es bisher keine Möglichkeit, Objektkennzeichnungen zu verwenden, die lückenlos prozesssicher auslesbar sind, da sie beispielsweise durch umformende, spanende oder wärmebehandelnde Fertigungsschritte zerstört, unlesbar oder verdeckt bzw. unzugänglich gemacht werden.
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Idealerweise bietet es sich an natürliche und inhärente Merkmale eines Objektes für dessen Identifikation zu nutzen. In einfachen Fällen, z.B. bei der Sortierung, lassen sich bereits Form, Farbe oder Gewicht eines Objekts zu dessen Identifikation heranziehen, siehe S. Koyanaka, K. Kobayashi, „Automatic sorting of lightweight metal scrap by sensing apparent density and three-dimensional shape“, Resources, Conservation and Recycling, vol. 54, no. 9, pp. 571-578, 2010. In der Serienproduktion spielen diese Merkmale wegen der angestrebten „Ähnlichkeit“ der Objekte aber nur eine untergeordnete Rolle. Neuere Ansätze nutzen individuelle optische Merkmale auf der Bauteiloberfläche, die „auf natürlichem Wege“ in Folge der Herstellung entstehen. Auf dieser Basis wurde ein System für die Fälschungssicherheit von Kunststoffprodukten entwickelt. Dabei wird der Umstand genutzt, dass jede Bearbeitungsmaschine auf dem Bauteil eine charakteristische Oberflächenstruktur hinterlässt, die eine eindeutige Herkunftsidentifikation ermöglicht. Gefälschte Bauteile, die auf anderen Bearbeitungsmaschinen hergestellt wurden, können so erkannt werden, siehe http://www.alpvision.com/fingerprintproduct-authentication. html.
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Weiter verfeinert wurde dieser Ansatz im System „Track & Trace Fingerprint“ des Fraunhofer Instituts IPM, siehe N. Saum, A. Förste, A. Bertz, A. Hofmann, D. Carl, „Oberfläche so einzigartig wie der Fingerabdruck. Markierungsfreie Verfolgung von Einzelteilen“. Qz - Qualität Und Zuverlässigkeit, vol. 61, no. 4, pp. 113-115, 2016. Mit einer Industrie-Kamera wird ein hochaufgelöstes Bild eines ausgewählten Bereiches des Bauteils aufgenommen und daraus eine charakteristische Bitfolge errechnet, der eine individuelle ID zugeordnet wird. Diese Paarung aus Bitfolge und ID wird in einer Datenbank hinterlegt. Für eine spätere Identifizierung des Bauteils wird der Vorgang wiederholt und ein erneut aufgenommenes Bild mit den Informationen der Datenbank abgeglichen. Die zur Identifikation verwendeten Oberflächenstrukturen liefern teilweise redundante Informationen, die die „Robustheit“ gegenüber Veränderungen, wie z.B. Teil-Beschichtungen, des Bauteils gewährleisten. Sind allerdings tiefgreifende Bearbeitungsschritte, wie z.B. Umformung, spanende Bearbeitung oder vollständige Lackierung involviert, die mit einer erheblichen Veränderung der Bauteiloberfläche einhergehen, so kann eine Rückverfolgbarkeit rein mit Informationen über die Oberflächenstruktur nicht erreicht werden.
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Schließlich ist es bekannt mittels Verfahren der zerstörungsfreien Prüfung, kurz ZfP, Merkmale aus dem Objekt- bzw. Bauteilinnern zu bestimmen, welche durch die nachfolgenden Bearbeitungsschritte nicht zerstört bzw. verdeckt werden und demnach zur dauerhaften Bauteilidentifikation genutzt werden können. Solche Ansätze der natürlichen Objektkennzeichnung werden bereits in der Verarbeitung von Holzstämmen genutzt. Die Holzstämme werden vor dem Sägen mittels Röntgen-Computertomografie untersucht, um die Anzahl und die Positionen der Astknoten im Holz zu bestimmen. Diese detektierten „Fehler“ im Holz werden nachfolgend als charakteristische Bitfolge abgespeichert, die ein individuelles Merkmal zur Identifikation des Holzstamms, der herausgetrennten Bretter und zur Qualitätsbewertung darstellt, siehe J. Flodin, J. Oja, A. Grönlund, „Fingerprint traceability of sawn products using industrial measurement systems for x-ray log scanning and sawn timber surface scanning“, Forest products journal, vol. 58, no. 11, pp. 100-105, 2008.
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Bei den bereits zugeschnittenen Holzbrettern kann diese Bitfolge dann durch ein „einfacheres“ Mikrowellen-Prüfsystem ausgelesen und so auf den ursprünglichen Holzstamm rückgeführt werden, siehe auch Cecilia Fuentealba, Denise Choffel, Patrick Charpentier, „Non destructive Control tool for wood traceability“, In Proc. Workshop on non destructive testing of wood, Concepcion, Chili; Universidad del Bio-Bio, pp. CD-ROM, 2006.
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Auch in der lebensmittelverarbeitenden Industrie werden bereits Methoden aus dem Bereich der Qualitätsüberwachung für die Rückverfolgbarkeit entlehnt. So werden Verfahren der Kernspinresonanz, kurz NMR, seit vielen Jahren für Stichprobenkontrollen in Lebensmitteln eingesetzt. U.a. wurden damit die Gewebebestandteile, d.h. Muskelfleisch und Fett in Fischprodukten bestimmt, welche wiederum in neueren Veröffentlichungen als individuelle Merkmale zur Identifikation genutzt werden, siehe Martinez, M. Aursand, U. Erikson, T. E. Singstad, E. Veliyulin, C. Van Der Zwaag, „Destructive and non-destructive analytical techniques for authentication and composition analyses of foodstuffs“, Trends in Food Science & Technology, vol. 14, no. 12, pp. 489-498, 2003.
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In anderen Arbeiten wurde Nahinfrarotspektroskopie verwendet, um die Herkunft von Olivenöl zu identifizieren, siehe C. X. Wang, Q. H. Chu, X. L. Ni, L. Han, X. X. Weng, F. Lu, „Nondestructive Identification of Olive Oil by Near Infrared Spectroscopy“. Food Science, vol. 24, p. 88, 2010.
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Eine weitere, besonders genaue Methode der natürlichen Objektkennzeichnung bei Lebensmitteln ist das DNA-Barcoding, siehe A. Galimberti, F. De Mattia, A. Losa, I. Bruni, S. Federici, M. Casiraghi, M. Labra, „DNA bar-coding as a new tool for food traceability“. Food Research International, vol. 50, no. 1, pp. 55-63, 2013.
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Darstellung der Erfindung
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Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren zur Identifikation eines Bauteils, mit einem über mikro- und/oder makroskopische, intrinsische Strukturmerkmale verfügenden Material, das zur Schaffung des Bauteils wenigstens einem, die intrinsischen Strukturmerkmale verändernden Bearbeitungsprozess unterzogen wird, derart anzugeben bzw. weiterzubilden, so dass die Rückverfolgbarkeit des Bauteils während der das Bauteil betreffenden gesamten Wertschöpfungskette, d.h. von Anbeginn der Bauteilherstellung, über die Bauteilnutzung bis hin zur Bauteilentsorgung oder mögliche Wiederverwertung, eineindeutig möglich sein soll.
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Die Lösung der der Erfindung zugrundeliegenden Aufgabe ist im Anspruch 1 angegeben. Den Anmeldegegenstand in vorteilhafter Weise weiterbildende Merkmale sind Gegenstand der Unteransprüche sowie der weiteren Beschreibung zu entnehmen.
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Das lösungsgemäße Verfahren zur Identifikation eines Bauteils, mit wenigstens einem über Mikro- und/oder makroskopische, intrinsische Strukturmerkmale verfügenden Material, das zur Schaffung des Bauteils wenigstens einem, die intrinsischen Strukturmerkmale verändernden Bearbeitungsprozess unterzogen wird, setzt sich aus den nachfolgenden Verfahrensschritten zusammen:
- Sensorisches Erfassen mittels zerstörungsfreier Prüftechnik von Prüfinformationen aus dem Materialinneren des wenigstens einen Materials vor dem wenigstens einen Bearbeitungsprozess. Extrahieren der intrinsischen Strukturmerkmale aus den Prüfinformationen sowie Generieren von das Bauteil individualisierenden Identifikationsdaten wenigstens unter Zugrundelegung der intrinsischen Strukturmerkmale, die nachfolgend abgespeichert werden.
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Die vorstehenden Verfahrensschritte dienen der Sammlung und Bevorratung von Bauteil-spezifischen Informationen, die für eine spätere bzw. nachfolgende Bauteilidentifikation erforderlich sind. Je nach Fertigungsstand in der Wertschöpfungskette eines Bauteils kann es sich nach Durchführung des wenigstens einen Bearbeitungsprozesses, dem das Ausgangsmaterial unterzogen wird, um ein Halbzeug handeln, das gleichsam über die dem Halbzeug zuordenbaren Identifikationsmerkmale eindeutig identifizierbar ist. Im Weiteren wird der Einfachheit halber zwischen Bauteil und Halbzeug nicht unterschieden, so ist einheitlich von Bauteil die Rede.
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Vorzugsweise werden mittels der vorstehenden Verfahrensschritte zu einer Vielzahl von (Ausgangs-)Materialien, die jeweils zur Bauteilherstellung wenigstens einem Bearbeitungsprozess unterzogen werden, die das jeweilige Bauteil individualisierenden Identifikationsdaten generiert und abgespeichert.
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Zum Zwecke einer eindeutigen Bauteilidentifizierung gilt es ein Bauteil mittels der zerstörungsfreien Prüftechnik sensorisch zu analysieren, um Prüfinformationen von dem Material des Bauteils zu erhalten, aus denen die intrinsischen Strukturmerkmale von dem Material des Bauteils extrahiert werden. Vorzugsweise wird hierzu die gleiche zerstörungsfreie Prüftechnik angewandt, mit der die jeweils ursprünglichen intrinsischen Strukturmerkmale des betreffenden Materials erfasst wurden. Im Anschluss daran werden die extrahierten intrinsischen Strukturmerkmale von dem Material des Bauteils mit den abgespeicherten Identifikationsdaten verglichen und ein Vergleichsergebnis erzeugt, das der Identifizierung des Bauteils zugrunde gelegt wird.
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Als bevorzugte Materialien zur Bauteilherstellung und einer eindeutigen, nachträglichen Bauteil-Identifizierbarkeit eignen sich grundsätzlich all jene Feststoffe, die über eine materialinhärente Heterogenität verfügen, die sich bspw. durch eine heterogene Gitter- oder Kristallstruktur oder durch Bereiche mit unterschiedlichen elektrischen, magnetischen und/oder optischen Eigenschaften auszeichnen. Vorzugsweise zielt das lösungsgemäße Verfahren auf elektrisch leitfähige metallische Werkstoffe ab, deren materialinhärente Heterogenität auch im Rahmen eines Kalt- oder Warmumformprozesses wenigstens teilweise erhalten bleibt. Ausgenommen sind insbesondere amorphe Materialien, wie bspw. Glas oder amorphe Thermoplaste.
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Je nach Art, Form und Größe des dem wenigstens einen Bearbeitungsprozess zu unterziehenden Materials bietet sich vorzugsweise wenigstens eine der nachfolgenden zerstörungsfreien Prüftechniken zur sensorischen Erfassung der Prüfinformation aus dem Materialinneren des jeweiligen Materials an: ortsaufgelöste Wirbelstromprüfung, ortsaufgelöste, elektrische Leitfähigkeitsprüfung, ortsaufgelöste Ultraschallprüfung, ortsaufgelöste Thermographie, CT- oder MRT-Untersuchungstechniken, magnetooptische sowie Mikrowellen- und Terahertzverfahren.
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Nach Durchführung der zerstörungsfreien Untersuchung des wenigstens einen Materials, das als Ausgangsmaterial oder in Form eines Halbzeuges zur Herstellung des Bauteil vorliegt, wird das wenigstens eine Material einem Material-Umformungsprozess und/oder einem Behandlungsprozess unterworfen, bei dem das Material eine thermisch, elektromagnetisch, magnetisch und/oder chemisch induzierte Veränderung erfährt.
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Jeder der vorstehend genannten Bearbeitungsprozesse erfolgt kontrolliert unter Vorgabe definiert einstellbarer Prozessparameter, wodurch auch Einfluss auf die dem Material vor dem Bearbeitungsprozess sensorisch erfassten intrinsischen Strukturmerkmale genommen wird. So ist es denkbar, wenn nicht gar ausnahmslos der Fall, dass bspw. im Wege eines Material-Umformprozesses die räumliche Zuordnung der sensorisch erfassten intrinsischen Strukturmerkmale eine Änderung erfährt, die bei Kenntnis des Materialumformprozesses und der darin involvierten Prozessparameter mit Hilfe einer nummerisch formulierten Transformationsvorschrift bspw. in Form eines sog. prädiktiven Algorithmus vorausgesagt bzw. vorherbestimmbar sind. Je nach gewähltem Bearbeitungsprozess sind entsprechend geeignete prädiktive Algorithmen zu verwenden.
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In einer bevorzugten Ausführungsform werden zum Zwecke der Generierung der das Bauteil individualisierenden Identifikationsdaten neben den intrinsischen Strukturmerkmalen auch die Prozessdaten des Bearbeitungsprozesses zugrundegelegt, dem das wenigstens eine Material zur Bauteilherstellung unterworfen wird. Durch diese Maßnahme fließen zusätzliche Informationen über den Bearbeitungsprozess und die hierdurch hervorgerufenen, prozessbedingten Änderungen an den am Ausgangsmaterial sensorisch erfassten intrinsischen Strukturmerkmalen in die das Bauteil individualisierenden Identifikationsdaten ein, wodurch letztlich die Robustheit für eine nachträgliche Bauteilidentifikation verbessert werden kann.
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In einer weiteren bevorzugten Ausführungsform des lösungsgemäßen Verfahrens werden die im Rahmen der zerstörungsfreien Prüfung von dem Material gewonnenen Prüfinformationen einer Qualitätsprüfung bezüglich des Materials unterzogen. Auf diese Weise kann festgestellt werden, ob das Material überhaupt für eine weitere Bearbeitung geeignet ist. Überdies können die im Rahmen der Qualitätsprüfung gewonnenen Informationen dazu verwendet werden, den nachfolgenden Bearbeitungsprozess individuell an die Eigenschaften des Materials anzupassen, d.h. die Prozessparameter in geeigneter Weise zu adaptieren, um das Bearbeitungsergebnis in seinen Bauteileigenschaften zu optimieren.
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Durch die Kombination aus Bauteilidentifikation und bauteilspezifischer Qualitätskontrolle werden kontinuierlich verfügbare Informationen über Identität und Qualität des Bauteils für selbstlernende Strategien bei der Prozesssteuerung verfügbar. Unterstützt wird diese Möglichkeit durch ein digitales Objektgedächtnis und das Mitführen von Prozess- sowie Qualitätsdaten.
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Das lösungsgemäße Verfahren dient somit in erster Linie zur prozesssicheren Bauteilidentifikation und Rückverfolgbarkeit entlang der gesamten Produktionskette bzw. Wertschöpfungskette und darüber hinaus. Das Verfahren basiert auf der zerstörungsfreien Erfassung von Informationen aus dem Bauteilinneren, die bspw. Werkstoffeigenschaften und/oder eingeschlossene Materialungänzen umfassen, aus denen sog. intrinsische Strukturmerkmale extrahiert werden können. Diese intrinsischen Strukturmerkmale sind so gewählt, dass sie durch die verarbeitungsbedingten Veränderungen des Bauteils, bspw. durch einen Umformungsprozess, eine Wärmebehandlung, eine elektrische und/oder magnetische Behandlung, eine chemische Behandlung, bspw. in Form einer Dotierung, etc. nicht zerstört bzw. unlesbar gemacht werden. So werden individuelle Merkmale des Bauteils mittels intelligenter zerstörungsfreier Sensorik vorzugsweise zusammen mit den Prozessdaten des nachfolgenden Bearbeitungsprozesses erfasst und anhand von Methoden der Datenanalyse weiterverarbeitet. Durch die zusätzliche Berücksichtigung von Informationen wie Prozessdaten, bspw. Stellgrößen im Fertigungsprozess, sowie Simulationsdaten, die bei der Simulation des Bearbeitungsprozessen gewonnen werden, wird die sich in den das Bauteil individualisierenden Identifikationsdaten wiederspiegelnde Bauteilspezifität und damit die Bauteilidentifizierbarkeit verbessert.
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Damit das Bauteil auch dann noch identifizierbar ist, wenn die Mikro- oder Makrostruktur im Bauteilinnern und dementsprechend die Merkmale durch Fertigungsschritte verändert wurden, wird die Veränderung der Merkmale auf Basis von erfassten Prozessdaten, von Simulationsdaten (Umformsimulation) und durch Verknüpfung mit Datenanalyse-Algorithmen prognostiziert. D.h. nicht nur Bauteilmerkmale sondern auch Prozess- und Simulationsdaten können in einen prädiktiven Algorithmus zur Identifizierung des Bauteils unter Berücksichtigung der Merkmalsevolution eingehen. Auf Grundlage dieser Klassifizierung können die bereits erfassten Bauteile auch in nachfolgenden Prozessschritten robust und eindeutig identifiziert werden. Aufgrund dieser prädiktiven Algorithmen und wegen der oben beschriebenen Redundanz der Merkmale ist für die spätere Identifikation eines bereits eingelernten Bauteils nur ein kleiner Teil der zu Anfang eingelernten Merkmale erforderlich, wodurch der Messaufwand zum Wiederfinden des Bauteils in der Prozesskette deutlich reduziert wird.
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Das lösungsgemäße Verfahren stellt eine industrietaugliche Lösung zur Verwaltung und Rückverfolgung produktbezogener Daten in der Wertschöpfungskette, inklusive der Abbildung des Produktstammbaums dar. Dies beinhaltet ebenfalls ein Sicherheitskonzept zur Wahrung der Datenintegrität und zur Vergabe von Zugriffsbeschränkungen auf bestimmte Bauteil- und Prozessdaten.
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Wege zur Ausführung der Erfindung, gewerbliche Verwendbarkeit
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Eine besonders geeignete zerstörungsfreie Prüftechnik zur Materialstrukturanalyse und -erfassung von Materialien, vorzugsweise elektrisch leitende Materialien, stellt die Wirbelstromtechnik dar. Neben konventionellen Wirbelstromprüfsystemen eignen sich hierfür insbesondere Induktiv-Digital-Umsetzer, kurz LDC, die im Gegensatz zu klassischen Wirbelstromsensoren die Interaktion eines Schwingkreises mit dem zu untersuchenden Material und unter anderem die damit verbundene Änderung der Resonanzfrequenz des Schwingkreises, zur Ermittlung der Impedanz und damit der intrinsischen Struktur des Materials nutzen.
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Um die intrinsischen Strukturmerkmale aus den generierten Messdaten zu extrahieren wird ein Modell zur Messdaten-Aufbereitung angewandt, das den Einfluss des sogenannten Abhebesignals (Liftoff) reduziert, da Variationen im Liftoff (bspw. durch Vibrationen oder Unebenheiten im Messbereich) deutlich höhere Signalvariationen hervorrufen als die intrinsischen Strukturmerkmale des Materials hervorzurufen vermögen.
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Bei festem Liftoff genügt es die komplexe Phase der Impedanz um einen festen Winkel zu drehen, bei variablem Liftoff wird ein erweitertes Modell zur Aufwertung der Messdaten benötigt, um den mikro- und/oder makrostrukturierten Fingerabdruck des Materials extrahieren zu können.
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Je nach Bedarf bieten sich verschiedene Möglichkeiten zur Aufbereitung der Messdaten an. Sollte zur Identifizierung ein neuronales Netz genutzt werden, kann dieses die Aufgabe der Messdatenaufbereitung auch selbst übernehmen.
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Eine weitere Möglichkeit zur Aufbereitung der Messdaten, um die intrinsischen Strukturmerkmale, d.h. der Fingerabdruck, des Materials zu extrahieren stellt eine unabhängige Komponentenanalyse dar. Der Vorteil dieser Methode besteht vor allem darin, dass keine a priori Informationen zum Extrahieren des Fingerabdrucks benötigt werden. Bei geringer Variation im Liftoff während des Messprozesses ist die gesuchte Transformation der Messdaten zur Ermittlung der intrinsischen Strukturmerkmale (Fingerabdruck) annähernd linear, weshalb sich die unabhängige Komponentenanalyse anbietet. Bei höherer Variation im Liftoff bietet es sich an, die Messdaten entsprechend des jeweiligen Absolutbetrages in Teilmengen aufzuteilen und jeweils separat einer unabhängige Komponentenanalyse anzuwenden, um die intrinsischen Strukturmerkmale zu extrahieren.
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Die so erlangten intrinsischen Strukturmerkmalen werden dann von einem Machine Learning Verfahren genutzt, um das Bauteil durch Vergleichen gespeicherter Strukturinformationen mit der aktuell gemessenen zu identifizieren. Gegebenenfalls kann alternativ ein neuronales Netz darauf trainiert werden, direkt die Rohmessdaten, d.h. ohne vorherige Datenaufbereitung, mit den gespeicherten Strukturinformationen zu vergleichen.
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Das lösungsgemäße Verfahren bietet zusammenfassend folgende Vorteile:
- - Durch die Nutzung intrinsischer Strukturmerkmale kann auf künstliche Marker, z.B. Etiketten, verzichtet werden. Hierdurch sinken die Kosten und das Risiko von Bauteilverwechslungen, bspw. durch Ablösung oder Beschädigung der Marker.
- - Durch die Nutzung intrinsischer Strukturmerkmale wird es überhaupt erst möglich, Bauteile über die gesamte Fertigungskette zuverlässig zu identifizieren.
- - Die Nutzung von intrinsischen Strukturmerkmalen dient der Fälschungssicherheit von Bauteilen.
- - Die Nutzung intrinsischer Strukturmerkmalen steigert die Zuverlässigkeit der Identifikation, da kein Umetikettieren der Bauteile infolge kritischer Prozessschritte erfolgen muss.
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Generell kann das beschriebene Verfahren in allen Industriebereichen, in denen physische Produkte bzw. Bauteile identifiziert werden sollen, materialunabhängig angewendet werden. Eine direkte Verwertung ist bei der Verarbeitung von Fein- und Dickblechen als jeweils zu identifizierende Bauteile möglich. Vor allem im Automobilkarosseriebau und der Verarbeitung von Stahl- und Aluminiumblechen kann das lösungsgemäße Verfahren besondere Vorteil bieten, zumal hier der Bedarf für eine durchgängige Sichtbarkeit von Bauteil-Daten besonders hoch ist. Denn dies ist wesentlich, um die komplexen Fertigungsprozesse bei der Herstellung der Karosserieteile exakt planen, steuern sowie um Störungen im Produktionsablauf rechtzeitig erkennen und lokalisieren zu können. Letztlich werden so der Durchsatz erhöht und die Produktionskosten gesenkt, was für diese Branche einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil darstellt.
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Auch im Konsumgüterbereich, bspw. „Weiße Ware“, bei der Verarbeitung von Edelstählen ergeben sich Möglichkeiten der direkten Anwendung. Das Interesse für eine durchgängige Identifizierung und Protokollierung der Bauteile ergibt sich hier vor allem aus Sicherheits-, Haftungs- und Garantiefragen. Die durchgehende Rückverfolgbarkeit von Bauteilen ist zudem eine Grundvoraussetzung für Industrie 4.0 Anwendungen. Somit werden zukünftig in jeder Produktionsprozesskette entsprechende Verfahren integriert werden.
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Weitere interessante Teilmärkte betreffen die Prozessketten für die Herstellung und Verarbeitung von hochwertigen Gussprodukten, also beispielsweise von Produkten aus dem Fahrwerksbereich oder Werkzeugkomponenten. Hier wäre neben der Rückverfolgbarkeit im Produktionsprozess ggf. auch die dauerhafte Identifizierung der Bauteile eine sinnvolle Anwendung, um Diebstahl oder Fälschungen zu unterbinden. Auch im Marktsegment „Füge- und Montageprozesse“ kann eine Anwendung auf Basis von eigenschaftsbezogenen Best-Fit-Konzepten erfolgen. Auch die Identifikation von CFK/GFK-Bauteilen ist durch individuelle Merkmale, wie bspw. Faservolumengehalt oder Faserorientierung, möglich.