Development of a system for feature-based acquisition and evaluation of planning, process and quality data for subtractive machining operations

Abweichender Titel nach Übersetzung der Verfasserin/des VerfassersUm die Optimierung von Fertigungsprozessen voran zu bringen, werden immer mehr Daten generiert, abgegriffen und gespeichert. Das Ziel ist hier einen digitalen Abgleich der realen Bedingungen während der Prozesse zu schaffen, um hieraus erweiterte, höher auflösende Analysen durchführen zu können. Die Art der Umsetzung dieser Analysen kann konservativ manuell, durch gezielte Abfragen aus den erzeugten Daten, oder aber auch durch Algorithmen, welche auch als Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet werden und gewisse Prozesslogiken innerhalb der Datensätze identifizieren, erfolgen. Damit die Untersuchungen dieser Daten nachhaltig, effizient und damit praxisnah erfolgen können, dürfen diese nicht nur abgelegt werden, vielmehr muss ein umfangreiches, tiefgreifendes Konzept zur Verknüpfung entsprechender Daten aus allen Phasen der Herstellung eines Werkstücks erarbeitet und umgesetzt werden. Durch die gezielte Zusammenführung von Informationen aus der Konstruktion, der Fertigungsplanung, der Fertigung und der qualitativen Untersuchung kann das zuvor beschriebene digitale Abbild eines Fertigungsprozesses erzeugt und genutzt werden. Entscheidend bei der Erarbeitung dieser Datenstruktur ist es, eine entsprechend hohe Auflösung innerhalb des Konzeptes zu etablieren. Um die beschriebene erweiterte Analysemöglichkeit tatsächlich realisieren zu können, muss jede auf einer Maschine durchgeführte Bearbeitungsoperation eindeutig ihrem Erzeugnis zuordenbar sein. Nur so kann das volle Potential der Informationen aus den immer stärker etablierten Sensor-Systemen ausgeschöpft und somit Mehrwert generiert werden. In der vorliegenden Arbeit wird ein Konzept zur Herstellung besagter Verknüpfungen erstellt, innerhalb einer PostgreSQL-Datenbank umgesetzt und anschließend anhand eines ersten Versuches verifiziert. Hierzu wird ein Feature-basierter Ansatz herangezogen. Konkret werden die Abläufe rund um subtraktive Fertigungsprozesse bearbeitet. Neben der nachhaltigen Verknüpfung der Daten spielt die Möglichkeit des automatisierten Abgreifens der benötigen Informationen aus den in den Prozessablauf involvierten Systemen eine entscheidende Rolle. Auch hierzu werden entsprechende Methoden erarbeitet und die Umsetzung innerhalb der vorliegenden Arbeit dokumentiert.To push forward the optimization of manufacturing processes, more and more data is being generated, extracted and stored. The aim here is to create a digital match of the real conditions during the processes in order to be able to execute advanced, more detailed analyses from this. The way these analyses are executed can be conservatively manual, through targeted queries from the generated data, or by algorithms, which are also referred to as artificial intelligence and identify certain process logics within the data sets. For a sustainable, efficient and thus practical analysis of this data, it must not only be stored, rather a comprehensive, fundamental concept for linking corresponding data from all phases of the production of a workpiece must be developed and implemented. The digital image of a manufacturing process described above can be generated and used through the targeted combination of information from design, production planning, manufacturing and qualitative investigation. The critical factor in developing this data structure is to establish an appropriately high resolution within the concept. In order to be able to implement the advanced analysis options described above, each machining operation performed on a real machine must be clearly assignable to its outcome. This is the only way to tap the full potential of the information generated by the increasingly established sensor systems and thus achieve added value. In this thesis, a concept for the mentioned data structure is developed, implemented within a PostgreSQL database and subsequently verified by an first trial. A feature-based approach is used for this purpose. Specifically, the procedures around subtractive manufacturing processes are treated. In addition to the sustainable linking of data, the possibility of automated retrieval of the required information from the systems involved in the process flow plays a decisive role. Appropriate systems are also being developed for this purpose and the implementation is documented within the present work.7