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Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Steuerung einer zum Umformen von Bauteilen für den Kraftfahrzeugbau in einem Umformprozess ausgebildeten Umformpresse gemäß dem Patentanspruch 1. Ferner betrifft die Erfindung ein Computerprogramm gemäß dem Patentanspruch 9. Schließlich betrifft die Erfindung einen elektronisch lesbaren Datenträger gemäß dem Patentanspruch 10.
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Im Kraftfahrzeugbau werden durch Umformen Bauteile weiterverarbeitet, so können beispielsweise Platinen in einem Umformprozess beispielsweise zu Karosserieteilen umgeformt werden. Dazu werden Umformpressen verwendet, welche beispielsweise in sogenannten Presswerken zusammengefasst sind. Bei dem jeweiligen Umformprozess, in welchem das Bauteil umgeformt wird, können verschiedene Prozessparameter, beispielsweise ein Druck in der Umformpresse, eine Pressdauer, eine Temperatur und weitere, Einfluss auf eine Bauteilgeometrie nehmen.
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Die
DE 10 2015 221 417 A1 zeigt, wie eine individuelle Kennung eines Bauteils mit Verarbeitungsparametern verknüpft werden kann.
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Es ist generell wünschenswert, die während der Produktion von Platinen beziehungsweise Bauteilen gewonnene Daten zur Aufrechterhaltung robuster Produktionsprozesse zu verwenden und dadurch eine gleichbleibende, hohe Qualität der Bauteile im Kraftfahrzeugbau zu ermöglichen.
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Dabei besteht bereits heute die Möglichkeit, beispielsweise die Qualität von Halbzeugen beziehungsweise deren Eigenschaften, wie Blechdicke, Oberflächenrauigkeit, Schmierstoffmenge, Festigkeitskennwerte und dergleichen mittels Sensoren zu erfassen und in einer zentralen Datenbank abzulegen. Ferner kann bei Platinenschnittanlagen die Speicherung von Produktionsparametern einer einzelnen Platine zugeordnet werden, wobei darüber hinaus bei einer Verarbeitung in einer Umformpresse die dort verwendeten Prozessparameter ebenso erfasst werden können.
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Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es, bei einer maßlichen Abweichung von einer gewünschten Bauteilgeometrie im Umformprozess eines Bauteils eine die Bauteilgeometrie positiv beeinflussende Veränderung von Prozessparametern zu ermitteln.
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Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß durch die Gegenstände der unabhängigen Patentansprüche gelöst. Vorteile und vorteilhafte Weiterbildungen der Erfindung sind in den abhängigen Ansprüchen, der Beschreibung sowie der Zeichnung angegeben.
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Ein erster Aspekt der Erfindung betrifft ein Verfahren zur Steuerung einer zum Umformen von Bauteilen für den Kraftfahrzeugbau in einem Umformprozess ausgebildeten Umformpresse. Das Bauteil kann vor dem in der Umformpresse durchgeführten Umformen beispielsweise als eine Platine ausgebildet sein und nach Durchlaufen des in der Umformpresse durchgeführten Umformprozess beispielsweise als ein Karosseriebauteil beziehungsweise ein Rohbauteil eines Kraftfahrzeugs ausgebildet sein. In dem Verfahren werden erfindungsgemäß Prozessparameter für die Steuerung des Umformprozesses durch eine elektronische Recheneinrichtung ermittelt. Bei dem Prozessparameter kann es sich um einen Prozessparameter oder um mehrere Prozessparameter und somit um wenigstens einen Prozessparameter handeln. Die elektronische Recheneinrichtung ist beispielsweise als Steuerungseinrichtung für die Umformpresse, welche beispielsweise eine Komponente einer Pressstraße beziehungsweise ein Teil eines Presswerks darstellen kann, ausgebildet.
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Dabei umfasst das erfindungsgemäße Verfahren folgende Schritte:
- In einem ersten Schritt erfolgt ein Ermitteln einer Bauteilgeometrie des Bauteils anhand wenigstens eines Messwertes, welcher von wenigstens einer Sensoreinrichtung empfangen wird beziehungsweise stellt die Sensoreinrichtung den Messwert bereit. Mit anderen Worten wird die Form des insbesondere im Umformprozess umgeformten Bauteils ermittelt beziehungsweise bestimmt, wobei beispielsweise Sensoren für die Sensoreinrichtung verwendet werden können, welche ausgebildet sind, eine geometrische Form und beispielsweise eine Materialdicke, Ausdehnung, Härtegrad des Bauteils zu ermitteln.
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Dabei reicht häufig der wenigstens eine Messwert zur Bestimmung der Bauteilgeometrie nicht aus, so dass mehrere Messwerte insbesondere an unterschiedlichen Orten beziehungsweise Positionen des Bauteils ermittelt werden. Dabei können mehrere Sensoreinrichtungen die mehreren Messwerte ermitteln. Je komplexer das Bauteil ist beziehungsweise je genauer dessen Bauteilgeometrie bestimmt werden soll, desto eher werden mehrere Messwerte ermittelt werden.
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In einem zweiten Schritt erfolgt das Bestimmen einer Abweichung der ermittelten Bauteilgeometrie von einer Sollgeometrie. Mit anderen Worten wird ermittelt, ob das Bauteil die gewünschte durch die Sollgeometrie vorgegebene Form aufweist, womit durch die Bestimmung der Abweichung gleichzeitig eine Qualität beziehungsweise eine Güte des Bauteils ermittelt werden kann.
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In einem dritten Schritt des erfindungsgemäßen Verfahrens wird ein Einflussmodell bereitgestellt, welches wenigstens einen Prozessparameter bereits durchgeführter Umformungen von Bauteilen mit dabei resultierenden Bauteilgeometrien vorhält. Mit anderen Worten sind in dem Einflussmodell wenigstens Paare von beim Umformen eines entsprechenden Bauteils verwendeten Prozessparametern mit der daraus erhaltenen Bauteilgeometrie enthalten beziehungsweise gespeichert, womit durch das Einflussmodell die Beeinflussung der Bauteilgeometrie durch die Prozessparameter vorgehalten werden kann. Dabei können die Paare auch über eine Abstraktionsebene enthalten sein, beispielsweise als eine mathematische Funktion.
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In einem vierten Schritt des Verfahrens erfolgt bei einer über einem Toleranzwert liegenden Abweichung der Bauteilgeometrie von der Sollgeometrie ein Ermitteln einer Prozessparameteränderung. Mit anderen Worten erfolgt das Ermitteln bei einer nicht tolerierbaren, qualitativen Abweichung des Bauteils von dem Sollwert. Das Ermitteln der Prozessparameteränderung erfolgt erfindungsgemäß anhand des Einflussmodells, wobei die Prozessparameteränderung für einen nachfolgenden Umformprozess eines Bauteils Prozessparameter enthält, welche dazu ausgebildet sind, die Abweichung der Bauteilgeometrie von der Sollgeometrie unter den Toleranzwert zu bringen. Mit anderen Worten erfolgt, beispielsweise während eines Fertigungsauftrags, bei welchem eine bestimmte Anzahl von Bauteilen mit einer bestimmten Art von Werkzeug jeweils gleich mittels der Umformpresse umgeformt werden soll, insbesondere kontinuierlich eine Qualitätskontrolle. Die Qualitätskontrolle erfolgt anhand dem Bestimmen der Abweichung der Bauteilgeometrie. Im Verfahren wird nun eine Korrektur bestimmt, falls die Bauteilgeometrie von der gewünschten Qualität abweicht, wobei die Korrektur für zukünftig umzuformenden Bauteile korrigierte Prozessparameter enthält, welche den Umformprozess derart steuern, dass die gewünschte Bauteilgeometrie erhalten wird. Die Prozessparameter können dabei alle Arten von Prozessparametern der Umformpresse sein, beispielsweise Pressdruck, Pressdauer, Pressentemperatur und so weiter.
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Dabei liegt der Erfindung die Erkenntnis zugrunde, dass mittels Daten, die während einer Produktion von Platinen und/oder Bauteilen gewonnen werden können, den Anlagenbedienern der Umformpresse beziehungsweise der Presswerke Handlungsempfehlungen zur Aufrechterhaltung robuster Produktionsprozesse und damit zur Sicherstellung einer Kraftfahrzeugqualität zur Verfügung gestellt werden sollten. Dabei gibt es beispielsweise bereits die Möglichkeit, die Qualität von Halbzeugen, als welche beispielsweise die Bauteile vor ihrem Umformprozess ausgebildet sind, anhand von Blechdicken, Oberflächenrauheit, Schmierstoffmenge und so weiter mittels Sensoren zu erfassen und in einer zentralen Datenbank abzulegen. Dabei können diese Daten eindeutig einzelnen Bauteilen beziehungsweise Platinen zugeordnet werden. Damit lassen sich Fertigungsrandbedingungen sowie Ausgangseigenschaften der Rohmaterialien der Bauteile beispielsweise über einen Großteil der Prozesskette zurückverfolgen und nachvollziehen.
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Bei einigen Produktionsprozessen, wie beispielsweise dem Umformprozess mittels der Umformpresse, kann darüber hinaus die Bauteilgeometrie, also die Geometrie des hergestellten Bauteils, insbesondere inline, das heißt während sich das Bauteil in der Umformpresse befindet, ermittelt werden. Dazu kann die Sensoreinrichtung verwendet werden.
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Somit kann durch die erfasste Bauteilgeometrie grundsätzlich die Voraussetzung vorhanden sein, das Verfahren zur Steuerung und somit die Prozesssteuerung von Umformprozessen der Umformpresse zu realisieren. Somit kann die durch das erfindungsgemäße Verfahren ermöglichte Steuerung die Einhaltung maßlicher Anforderungen an Bauteile durch eine entsprechende Anpassung der Prozessparameter, insbesondere während eines Fertigungsauftrags, bewirken. Die Anpassung und somit die Bestimmung der Prozessparameteränderung und somit die Einstellung der bei der Prozessparameteränderung ermittelten Prozessparameter kann sowohl automatisch sowie auch semi-automatisch erfolgen. Dabei wird unter „semi-automatisch“ verstanden, dass die Prozesssteuerung eine Veränderung der Prozessparameter vorschlägt, hingegen wird die Veränderung der Prozessparameter selbst durch einen Anlagenbediener beziehungsweise einer Anlagenbedienerin vorgenommen. Mit anderen Worten wird durch das erfindungsgemäße Verfahren, insbesondere mittels eines Algorithmus, anhand des Einflussmodells bei Auftreten von Qualitätsproblemen eine optimierte Wahl neuer Prozessparameter getroffen, welche die Bauteilgeometrie positiv beeinflussen können. So kann der Algorithmus konkret bei maßlichen Abweichungen aus der gewünschten Korrektur der Bauteilgeometrie und der aktuell eingesetzten Prozessparameter beziehungsweise Prozessparameterkombination eine Veränderung der Prozessparameter für die Prozessparameteränderung ermitteln beziehungsweise errechnen. Hält das Einflussmodell insbesondere mehrere Prozessparameter bereit, welche insbesondere aus unterschiedlich durchgeführten Umformungen resultieren, kann vorteilhafterweise eine Veränderung der Prozessparameter, also die Differenzen zwischen zwei Prozessparameterkombinationen, dazu verwenden, eine Veränderung der Qualität der Bauteile zu prognostizieren. Die jeweilige Prozessparameteränderung kann als Δ für den jeweiligen Prozessparameter bezeichnet werden, wobei Δ (gesprochen „Delta“) somit für einen Differenzwert zweier Prozessparameter steht. Des Weiteren kann eine Veränderung beziehungsweise Differenz der Bauteilgeometrie ebenfalls mit Δ bezeichnet werden.
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In vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung erfolgt als zusätzlicher Schritt des Verfahrens ein Erfassen des wenigstens einen die Bauteilgeometrie des Bauteils charakterisierenden Messwerts durch die wenigstens eine Sensoreinrichtung. Mit anderen Worten werden durch das Verfahren selbst, unter Verwendung der insbesondere wenigstens einen Sensor aufweisenden Sensoreinrichtung, die Messwerte, welche die Bauteilgeometrie charakterisieren, erfasst. Dadurch ergibt sich der Vorteil, dass das Verfahren möglichst autark durchgeführt werden kann, da beispielsweise die Messwerte nicht von einer Extraeinrichtung empfangen zu werden brauchen.
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In weiterer vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung werden die bei der Prozessparameteränderung ermittelten Prozessparameter an einer Ausgabeeinheit ausgeben. Mit anderen Worten wird der Anlagenbediener beziehungsweise die Anlagenbedienerin auf die zu ändernden Prozessparameter mittels der Ausgabeeinheit hingewiesen. Bei der Ausgabeeinheit kann es sich beispielsweise um einen Bildschirm, einen Lautsprecher, eine Braillezeile und/oder einen Drucker handeln. Dadurch ergibt sich der Vorteil, dass durch das Verfahren besonders effizient ein Anlagenbediener beziehungsweise eine Anlagenbedienerin informiert werden kann.
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In weiterer vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung werden die bei der Prozessparameteränderung ermittelten Prozessparameter an der Umformpresse insbesondere automatisch beispielsweise durch die elektronische Recheneinrichtung eingestellt. Mit anderen Worten bedarf es keines Eingriffs eines Anlagenbedienenden, um die Bauteilgeometrie zu korrigieren beziehungsweise zu beeinflussen, da dies durch das Verfahren selbständig erledigt wird. Dabei kann das Stellen beziehungsweise Steuern der Prozessparameter beispielsweise mittels geeigneter Aktoren beziehungsweise elektrisch beziehungsweise elektronisch erfolgen.
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In weiterer vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung wird bei aufeinanderfolgenden Umformprozessen von Bauteilen jeweils eine Änderung der Prozessparameter an der Umformpresse durchgeführt, welche insbesondere beispielsweise in kontinuierlichen Schritten erfolgt, wobei die zu den verwendeten Prozessparametern resultierenden Bauteilgeometrien als Messdatensatz in dem Einflussmodell gespeichert beziehungsweise hinterlegt werden. Mit anderen Worten kann zum Ermitteln, Bereitstellen und/oder Verbessern des Einflussmodells durch die Recheneinrichtung ein Δ für wenigstens einen Prozessparameter vorgeschlagen werden. Dieses Δ wird an der Umformpresse eingestellt und damit ein weiteres (neues) Bauteil umgeformt. Anschließend wird die resultierende Bauteilgeometrie und somit die Bauteilqualität des umgeformten Bauteils ermittelt. Hierbei kommt es mit großer Wahrscheinlichkeit zu einem Δ in Bauteilqualität gegenüber der Bauteilqualität des zuvor mit dem „alten“ Prozessparameter umgeformten Bauteils. So kann durch das Einflussmodell die Korrelation zwischen Prozessparameter und Bauteilgeometrie erfasst werden, um dadurch besonders präzise Vorhersagen durch das Einflussmodell beim Vorschlagen neuer Prozessparameter zu ermöglichen. Insbesondere kann sich dies beispielsweise bei einer Inbetriebnahme beziehungsweise einem neuen Anfahren der Umformpresse, beispielsweise mit neuen Werkzeugen, anbieten, wodurch ein erweiterter Messdatensatz ermittelt werden kann. Der Messdatensatz enthält verschiedene Prozessparameter und deren Beeinflussung auf die Bauteilgeometrie. Dadurch kann auf besonders vorteilhafte Weise das Einflussmodell generiert werden.
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Darüber hinaus hat es sich als zusätzlich als vorteilhaft erwiesen, wenn der Messdatensatz durch einen selbstlernenden Algorithmus analysiert wird, wobei diese Zwischenwerte für die Prozessparameter und/oder eine Beeinflussung unterschiedlicher Arten der Prozessparameter aufeinander, insbesondere jeweils im Hinblick auf die Bauteilgeometrie, ermittelt. Dabei bedeutet die „Beeinflussung der unterschiedlichen Arten der Prozessparameter aufeinander“, dass beispielsweise eine Änderung eines ersten Prozessparameters (beispielsweise ein Druck) die Bauteilgeometrie derart beeinflusst, dass einer Änderung des ersten Prozessparameters ein weiterer Prozessparameter (beispielsweise eine Pressentemperatur) ebenfalls geändert werden sollte, um eine gleichbleibende Bauteilgeometrie beziehungsweise Qualität zu erhalten.
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Dabei wird die Qualität vorteilhafterweise quantitativ, beispielsweise durch die Bauteilgeometrie ausgedrückt beziehungsweise bestimmt, wodurch eine Bestimmung der Prozessparameter durch das Einflussmodell erfolgen kann.
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Mit anderen Worten wird wenigstens eine Messung, insbesondere mehrere Messungen, vor und nach einer Prozessparameteränderung betrachtet, insbesondere im Hinblick auf die resultierende Bauteilgeometrie und die Ergebnisse dem Einflussmodell in Form des selbstlernenden Algorithmus zu Verfügung gestellt. Bei mehreren Messungen können vorteilhafterweise Daten des Messdatensatzes gemittelt werden, was wiederum zu stabileren Aussagen des Einflussmodells führen kann. Das Einflussmodell basiert somit auf stabilisierten Werten, sodass einzelne Ausreißer beim Ermitteln der Daten das Einflussmodell nur geringfügig beeinflussen. Je größer der Messdatensatz desto geringer der Einfluss von Ausreißern.
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Zwischenwerte sind beispielsweise nicht in dem Messdatensatz enthaltene Werte, da für die Erfassung des Messdatensatzes beispielsweise die Änderung der Prozessparameter in Schritten erfolgte, welche nicht die Zwischenwerte abdecken und diese somit zwischen gemessenen Werten liegen. Durch das Einflussmodell kann auf die Zwischenwerte geschlossen werden beziehungsweise können diese bestimmt werden. Durch die Zwischenwerte sind beispielsweise Vorhersagen über Bauteilqualitäten möglich.
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Der selbstlernende Algorithmus kann insbesondere eine Form des maschinellen Lernens sein und/oder durch ein neuronales Netz ausgeführt beziehungsweise gebildet werden. Durch die Auswertung des Messdatensatzes kann somit auf besonders vorteilhafte Weise das Einflussmodell besonders vorteilhaft erweitert werden beziehungsweise erstmalig aus dem Messdatensatz bestimmt werden.
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In vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung wird für den selbstlernenden Algorithmus ein lineares Regressionsmodell und/oder eine Support-Vektor-Maschine (im Englischen: „Support-Vector-Machine“) verwendet. Mit anderen Worten erfolgt eine Regressionsanalyse, also ein statistisches Verfahren, bei dem versucht wird, eine beobachtete, abhängige Variable durch eine und/oder mehrere unabhängigen Variablen zu erklären. Dabei kann hier beispielsweise als die abhängige Variable die Bauteilgeometrie aufgefasst werden, und die unabhängigen Variablen stellen die Prozessparameter dar. Zusätzlich oder alternativ kann die Support-Vector-Maschine als Klassifikator für eine Klassifizierung und als ein Regressor für eine Regressionsanalyse verwendet werden, wobei insbesondere beispielsweise durch den Messdatensatz Trainingsobjekte für die Support-Vector-Maschine bereitgestellt werden können und somit durch Berechnung eine Mustererkennung, welche zur Bauteilgeometrie anhand der Prozessparameter führt, gelöst werden kann. Dadurch ergibt sich der Vorteil, dass das Einflussmodell besonders vorteilhaft bereitgestellt werden kann.
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In weiterer vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung wird, wenn die Bauteilgeometrie des jeweiligen Bauteils nicht aus einem Messwert, sondern aus mehreren Messwerten bestimmt wird, ein Optimierungsalgorithmus, wie beispielsweise eine Pareto-Optimierung bei der Bestimmung der Prozessparameteränderung eingesetzt. Mit anderen Worten wird für die Prozessparameteränderung eine Mehrzieloptimierung durchgeführt, bei welcher beispielsweise eine entsprechende Gewichtung der einzelnen Messwerte erfolgen kann. Dadurch ergibt sich der Vorteil, dass das Verfahren besonders vorteilhaft durchgeführt werden kann.
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Ein zweiter Aspekt der Erfindung umfasst ein Computerprogramm. Das Computerprogramm kann beispielsweise in einen Speicher einer elektronischen Recheneinrichtung einer Umformpresse geladen werden und umfasst Programmmittel, um die Schritte des Verfahrens auszuführen, wenn das Programm in elektronischen Recheneinrichtung beziehungsweise einer Steuereinrichtung der Förderanlage ausgeführt wird.
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Ein weiterer Aspekt der Erfindung betrifft einen elektronisch lesbaren Datenträger. Der elektronisch lesbare Datenträger umfasst darauf gespeicherte elektronisch lesbare Steuerinformationen, die zumindest ein Computerprogramm wie soeben vorgestellt umfassen oder derart ausgestaltet sind, dass sie bei der Verwendung des Datenträgers in einer elektronischen Recheneinrichtung einer Umformpresse ein hier vorgestelltes Verfahren ausführen kann.
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Dabei sind Vorteile des Verfahrens als Vorteile des Computerprogramms und des elektronisch lesbaren Datenträgers anzusehen und jeweils umgekehrt.
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Weitere Merkmale der Erfindung ergeben sich aus den Ansprüchen, den Figuren und der Figurenbeschreibung. Die vorstehend in der Beschreibung genannten Merkmale und Merkmalskombinationen sowie die nachfolgend in der Figurenbeschreibung genannten und/oder in den Figuren alleine gezeigten Merkmale und Merkmalskombinationen sind nicht nur in der jeweils angegebenen Kombination, sondern auch in anderen Kombinationen oder in Alleinstellung verwendbar.
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Die Erfindung wird nun anhand eines bevorzugten Ausführungsbeispiels sowie unter Bezugnahme auf die Zeichnungen näher erläutert. Es zeigt die einzige Figur:
- 1 ein schematisches Ablaufdiagramm für ein Verfahren zur Steuerung einer zum Umformen von Bauteilen für den Kraftfahrzeugbau in einem Umformprozess ausgebildeten Umformpresse.
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Das Verfahren dient somit zur Steuerung des Umformprozesses, bei welchem Bauteile umgeformt werden, wobei diese vorzugsweise Kraftfahrzeugbauteile sind. Dabei kann das Verfahren auch allgemein für Umformpressen und deren Werkzeuge, welche nicht für den Kraftfahrzeugrohbau verwendet werden, angewandt werden. Bei dem Verfahren werden für die Steuerung des Umformprozesses durch eine elektronische Recheneinrichtung Prozessparameter, wie beispielsweise eine Pressdauer, ein Druck, eine Temperatur beispielsweise eines Umformwerkzeugs der Umformpresse oder Ähnliches, ermittelt beziehungsweise gespeichert.
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Das Verfahren umfasst zumindest die vier Schritte S1 bis S4, welche in der 1 in einem schematischen Ablaufdiagramm gezeigt werden. Dabei handelt es sich bei dem ersten Schritt S1 um ein Ermitteln einer Bauteilgeometrie des Bauteils anhand wenigstens eines Messwerts, welcher von wenigstens einer Sensoreinrichtung bereitgestellt wird.
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In dem zweiten Schritt S2 erfolgt ein Bestimmen einer Abweichung der ermittelten Bauteilgeometrie von einer Sollgeometrie.
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In dem dritten Schritt S3 erfolgt das Bereitstellen eines Einflussmodells, welches wenigstens Prozessparameter bereits durchgeführter Umformungen von Bauteilen mit dabei resultierenden Bauteilgeometrien vorhält, womit das Einflussmodell die Beeinflussung der Bauteilgeometrie durch die Prozessparameter beziehungsweise eine Prozessparameteränderung beschreibt. Die Änderung des Prozessparameters sowie die Änderung der Bauteilgeometrie aufgrund der Prozessparameteränderung können jeweils als Δ bezeichnet werden.
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Schließlich erfolgt in einem vierten Schritt S4, insbesondere bei einer über einem Toleranzwert liegenden Abweichung der Bauteilgeometrie von der Sollgeometrie und somit bei einer Abweichung der Qualität des Bauteils von einer gewünschten Qualität ein Ermitteln einer Prozessparameteränderung anhand des Einflussmodells, wobei die Prozessparameteränderung für einen nachfolgenden Umformprozess eines Bauteils Prozessparameter enthält, welche dazu ausgebildet sind, die Abweichung der Bauteilgeometrie von der Sollgeometrie unter den Toleranzwert zu bringen. Das Einflussmodell kann insbesondere auf Basis der aktuellen Prozessparameter und einer gewünschten, beispielsweise durch einen Benutzer vorgegebenen Veränderung der Geometrie eine neue Prozessparameterkombination vorschlagen.
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Vorteilhafterweise wird zum Verbessern des Einflussmodells durch die Recheneinrichtung ein Δ für wenigstens einen Prozessparameter vorgeschlagen. Dieses Δ wird an der Umformpresse eingestellt und damit ein weiteres (neues) Bauteil umgeformt. Anschließend wird die resultierende Bauteilgeometrie und somit die Bauteilqualität des umgeformten Bauteils ermittelt. So kann ein Training des Einflussmodells basierend auf den Δ durchgeführt werden.
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Zusätzlich kann in einem weiteren, insbesondere mit dem Schritt S1 korrespondierenden Schritt beziehungsweise als Ergänzung zu dem Schritt S1 ein Erfassen des wenigstens einen die Bauteilgeometrie des Bauteils charakterisierenden Messwerts durch die wenigstens eine Sensoreinrichtung erfolgen. Vorteilhafterweise können die bei der Prozessparameteränderung im Schritt S4 ermittelten Prozessparameter an eine Ausgabeeinheit, wie beispielsweise einen Bildschirm, ausgegeben werden, so dass diese beispielsweise von einem Anlagenbediener beziehungsweise einer Anlagenbedienerin wahrgenommen und in einem halbautomatischen Prozess von dieser entsprechend für künftige Umformprozesse an der Umformpresse eingestellt werden können. Zusätzlich oder alternativ werden die bei der Prozessparameteränderung im Schritt S4 ermittelten Prozessparameter automatisch an der Umformpresse eingestellt beziehungsweise gestellt, beispielsweise durch die elektronische Recheneinrichtung beziehungsweise über Aktoren.
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Damit das Einflussmodell besonders vorteilhaft ausgebildet werden kann, wodurch das Verfahren insgesamt besonders vorteilhaft verwendet werden kann, so dass damit eine besonders präzise Steuerung und feine Anpassung der Bauteilgeometrie ermöglicht wird, wird für das Einflussmodell beziehungsweise in dem Einflussmodell ein Messdatensatz hinterlegt. Für den Messdatensatz wird bei aufeinanderfolgenden Umformprozessen von Bauteilen jeweils eine Änderung der Prozessparameter an der Umformpresse durchgeführt, womit die aufeinanderfolgenden Bauteile jeweils mit insbesondere leicht unterschiedlichen Prozessparametern umgeformt werden. Dies wird mit den jeweils verwendeten Prozessparametern und den daraus resultierenden Bauteilgeometrien als der Messdatensatz erfasst.
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Darüber hinaus wird vorteilhafterweise der Messdatensatz durch einen selbstlernenden Algorithmus analysiert. Dabei kann durch die Analyse beispielsweise eine Beeinflussung unterschiedlicher Arten der Prozessparameter (beispielsweise Druck und Pressdauer) aufeinander ermittelt werden, jeweils insbesondere im Hinblick auf die Bauteilgeometrie. Ferner kann der Einfluss auf die Bauteilqualität für Zwischenwerte der Prozessparameter ermittelt werden, welche nicht in einem tatsächlichen Betrieb der Umformpresse verwendet wurden. Dadurch kann eine besonders vorteilhafte Erweiterung des Einflussmodells durchgeführt werden. Vorteilhafterweise kann für den selbstlernenden Algorithmus ein lineares Regressionsmodell und/oder eine Support-Vektor-Maschine verwendet werden, dadurch kann das Einflussmodell beispielsweise besonders vorteilhaft durch den selbstlernenden Algorithmus trainiert und/oder bestimmt werden.
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Darüber hinaus ist es vorteilhaft, insbesondere wenn die Bauteilgeometrie des jeweiligen Bauteils nicht nur aus einem Messwert bestimmt beziehungsweise ermittelt wird, sondern aus mehreren Messwerten, so dass ein Optimierungsalgorithmus bei der Bestimmung der Prozessparameteränderung im Schritt S4 des Verfahrens oder bei der Bestimmung beziehungsweise beim Trainieren des Einflussmodells eingesetzt wird beziehungsweise werden. Dabei ist es für einen Umformprozess beziehungsweise Produktionsprozess, bei welchem das Bauteil, welches beispielsweise zuerst ein Halbzeug beziehungsweise eine Platine ist, welche zu einem fertigen Bauteil umgeformt wird, vorteilhaft, dass der Zustand der Umformpresse und der Werkzeuge mit den Eigenschaften des Bauteils, wie der Bauteilgeometrie, verknüpft wird. So lassen sich die verwendeten Prozessparameter, welche den Zustand der Presse charakterisieren und die sich daraus ergebende Qualität des Bauteils, insbesondere in Form der Bauteilgeometrie, verknüpfen. Dadurch ergibt sich die Möglichkeit des Vorhaltens wesentlicher Größen, der Prozessparameter, die maßgeblich die Qualität des Bauteils beeinflussen. In dem Einflussmodell liegen nun zahlreiche Varianten von Prozessparameterkombinationen vor, wodurch die Sensitivität einzelner Prozessparameter während des Trainings der Algorithmen beziehungsweise des Algorithmus berücksichtigt werden kann.
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Am Ende des Trainings kann vorteilhafterweise von dem Vorhandensein geeigneter Prozessparameter ausgegangen werden, die es erlauben, möglicherweise auftretende Qualitätsprobleme beziehungsweise Abweichungen der Bauteilgeometrie zu beheben. So können bei Abweichung von der Sollgeometrie durch das Einflussmodell entsprechende die Abweichung korrigierenden Prozessparameter vorgeschlagen werden. Somit kann aufgrund des trainierten Einflussmodells eine Steuerung der Umformpresse mittels des Verfahrens und somit eine Prozesssteuerung, insbesondere des Umformprozesses, realisiert werden, bei welcher schon vor dem Entstehen möglicher Qualitätsprobleme entsprechende Veränderungen entsprechender Prozessparameter vorgenommen oder zumindest vorgeschlagen werden können.
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Die Praxis zeigt, dass nicht für jedes Bauteil und auch nicht zu jedem Zeitpunkt während eines Fertigungsprozesses beziehungsweise eines Fertigungsauftrags, welcher mehrere Umformprozesse umfassen kann, alle Informationen vorliegen. So können beispielsweise Sensoren zur Aufzeichnung von Halbzeugeigenschaften des dem Bauteil zugrundeliegenden Halbzeugs ausfallen und/oder es werden für den Umformprozess nicht alle relevanten Einflussfaktoren in Form von geeigneten Daten aufgezeichnet. Mit anderen Worten liegen in der Regel nicht alle grundsätzlich erfassbaren Informationen vor. Bekannte Informationen könnten bei dem Einflussmodell berücksichtigt werden. Jedoch ist es genau eine Stärke des hier vorgestellten Verfahrens, dass eben nicht alle Informationen vorliegen müssen, sondern dass beispielsweise bei einem Ausfall oder Nichtvorhandensein dieser Daten dennoch eine Prozesssteuerung durch das Verfahren ermöglicht wird. So kann bei dem Verfahren vollständig auf das Vorhandensein der Halbzeugeigenschaften verzichtet werden.
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So können häufig in der Praxis nur wenige Kombinationen von Prozessparametern verfügbar sein, was eine Realisierung einer Prozesssteuerung deutlich erschweren würde. Dies liegt an der relativ hohen Dimension des Parameterraums beziehungsweise des Prozessparameterraums. So können alleine für die Einstellung des Drucks zwischen Blechhalter, dem Blech als Bauteil und der Matrize mittels Zylinder eines Ziehkissens und einer Ziehhilfe, zum Erstellten eines Seitenrahmens aus dem Bauteil, beispielsweise bereits mehr als 25 Prozessparameter vorliegen. Dabei wäre es besonders schwierig, manuell Prozessparameterkombinationen zu wählen, um in einem solchen Parameterraum sinnvoll nach optimalen Parameterkombinationen zu suchen.
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Durch das hier gezeigte Verfahren kann dieser Herausforderung begegnet werden, da durch den insbesondere selbstlernenden Algorithmus, welcher beispielsweise auch aus mehreren beziehungsweise einer Klasse von Algorithmen zusammengesetzt sein kann, auch bei fehlenden Daten eine Steuerung des Umformprozesses ermöglicht wird. Ferner kann dabei auch eine gezielte Ermittlung von Prozessparameterkombinationen bereitgestellt werden, um insbesondere kontinuierlich die Güte der Steuerung der Umformpresse zu verbessern.
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Im Wesentlichen werden für das Verfahren lediglich Daten bezüglich der Prozessparameter sowie der Erfassung der Geometrie des Bauteils benötigt, das heißt lediglich eine Erfassung der Δ des wenigstens einen Prozessparameters und das daraus resultierende Δ in der Bauteilgeometrie. Um das Verfahren anwenden zu können und dadurch beispielsweise Ausschuss von Bauteilen durch Vorhersagen der Bauteilgeometrie vermeiden zu können, genügen somit lediglich das Erfassen von Prozessparameteränderungen. Somit funktioniert das Verfahren auch bei einem Nichtvorhandensein von Daten der Halbzeugeigenschaften, den Zuständen von Pressstraßen und Werkzeugen sowie gegebenenfalls auch bei wenigen historischen Daten der Prozessparameter. So ist es das Ziel des Verfahrens, bei auftretenden Qualitätsproblemen eine optimale Wahl der Prozessparameter vorzuschlagen. So kann konkret, insbesondere durch den selbstlernenden Algorithmus, bei maßlichen Abweichungen aus der gewünschten Korrektur der Geometrie und der aktuell eingesetzten Prozessparameter beziehungsweise Prozessparameterkombination eine Veränderung der Prozessparameter errechnet werden. Historische Daten, also Daten von bereits Durchgeführten Umformprozessen können jedoch besonders vorteilhaft als Trainingsdaten zum Trainieren des Einflussmodells verwendet werden.
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Der Algorithmus umfasst dabei insbesondere ein Modell aus dem Bereich des maschinellen Lernens, wie beispielsweise das lineare Regressionsmodell und/oder die Support-Vektor-Maschine, ferner ein Verfahren zur Generierung von Prozessparametervarianten, ein Optimieren und ein System zum regelmäßigen Trainieren des Modells, insbesondere wenn neue Messdaten vorliegen. So kann das Verfahren kontinuierlich zur Verbesserung der Steuerung eingesetzt werden. Bei der Generierung der Prozessparametervarianten werden von der Recheneinrichtung beispielsweise neue Werte für den wenigstens einen Prozessparameter vorgeschlagen, bei denen aufgrund des in dem Einflussmodell enthaltenen „Wissens“ davon auszugehen ist, dass das Δ der mit diesen Werten umgeformten Bauteile innerhalb des Toleranzwerts liegt. Diese Generierten Werte werden anschließend automatisch und/oder durch einen Anlagenbediener gestellt und die Bauteile damit umgeformt, um den Messdatensatz zu vergrößern und das Einflussmodell verbessern zu können.
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Zu Beginn des Lebenszyklus eines Werkzeugs der Umformpresse liegen in der Regel keine Daten für das Trainieren des Algorithmus vor. Sobald eine Prozessparameterkonfiguration vorliegt, die zu Bauteilen mit der gewünschten Bauteilgeometrie beziehungsweise Qualität führt, kann mit einer Exploration des Parameterraums durch das Verfahren begonnen werden. Dabei werden, wie bereits beschrieben, die Prozessparameter beispielsweise geringfügig mit dem Ziel variiert, die Sensitivität der Prozessparameter zu ermitteln. Besonders vorteilhaft sollte sich bei jeder Variation der Prozessparameter Bauteile mit der erforderlichen Qualität beziehungsweise Bauteilgeometrie herstellen lassen. Somit führt die Exploration des Parameterraums vorteilhafterweise insbesondere nicht zu zusätzlichen Kosten, da insbesondere beim Umformprozess beziehungsweise den aufeinanderfolgenden Umformprozessen kein Ausschuss verursacht wird.
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Aus den einzelnen Veränderungen der Prozessparameter und der daraus resultierenden Änderung der Bauteilgeometrie des Bauteils kann somit ein Messdatensatz beziehungsweise der Messdatensatz erzeugt werden. Der Messdatensatz dient dem Trainieren des Einflussmodells. Liegen dabei mehrere Variationen der Prozessparameter vor, so kann das Bauteil insbesondere auch erstmalig trainiert werden. Dieses Einflussmodell kann anschließend bei auftretenden Bauteilabweichungen für eine Ableitung einer Veränderung der Prozessparameter verwendet werden. Je mehr Variationen der Prozessparameter vorliegen, desto besser wird eine Prognosegüte des Modells. Deshalb kann die Exploration bei möglichst vielen Fertigungsaufträgen durchgeführt werden. Nach jeder Exploration wird anschließend verbessert.
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Während bei der ersten Exploration noch Erfahrungswerte beispielsweise eines Anlagenbedieners beziehungsweise einer Anlagenbedienerin für die Variation der Prozessparameter verwendet werden können beziehungsweise brauchen, kann mit zunehmender Güte beziehungsweise zunehmendem Training des Modells die Variation der Prozessparameter und somit die Prozessparameteränderung anhand des Einflussmodells abgeleitet werden. Dadurch können größere Variationen der Prozessparameter vorgenommen werden, ohne dass die Anforderungen an die Maßhaltigkeit des jeweiligen Bauteils verletzt werden.
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Grundsätzlich kann auf eine Exploration verzichtet werden, wenn schon eine ausreichende Menge an Messdaten zur Auswirkung von Prozessparameteränderungen auf die geometrische Qualität und somit die Bauteilgeometrie vorliegen. So sind beispielsweise Randbedingungen eingrenzbar.
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Bei der erwähnten Optimierung beziehungsweise dem Optimierungsalgorithmus kann, insbesondere wenn die Messung der Bauteilgeometrie mehrere Messpunkte beziehungsweise Messwerte aufweist, davon ausgegangen werden, dass sich keine Prozessparameterkombination zumindest einfach finden lässt, die zu einer Verbesserung der Bauteilgeometrie an allen Messpunkten beziehungsweise bei allen Messwerten führt. Somit wird ein Optimierungsverfahren eingesetzt, um die bestmögliche Verbesserung zu erzielen. Diese kann eine entsprechende Gewichtung der Zielerreichung der einzelnen Messpunkte beinhalten. Somit handelt es sich beispielsweise um eine Mehrzieloptimierung.
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Besonders vorteilhaft bei dem vorgestellten Verfahren ist, dass kaum Kosten für die Exploration des Parameterraums anfallen, um die Steuerung zu realisieren. Ferner sind Daten hinsichtlich der Halbzeugeigenschaften, also des noch nicht umgeformten Bauteils und des Zustands der Werkzeuge und Pressen nicht erforderlich und somit gegenüber fehlenden Sensordaten, abgesehen von der Qualitätserfassung, robust. Dadurch kann mit diesem Verfahren sogar ohne Vorhandensein von Sensoren von Halbzeugeigenschaften und den Zuständen von Werkzeugen und Pressen eine Prozesssteuerung realisiert werden.
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Durch das vorgestellte Verfahren ist ein vorteilhafter Algorithmus für eine Prozesssteuerung von Produktionsprozessen in Presswerken mittels Prozessparametern und einer Inline-Messung der Bauteilgeometrie realisierbar.
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Bezugszeichenliste
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- S1
- erster Schritt
- S2
- zweiter Schritt
- S3
- dritter Schritt
- S4
- vierter Schritt
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur
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- DE 102015221417 A1 [0003]
