Erkennung von Werkzeugabnutzung mithilfe von KI-Algorithmen bei automatisierten Bohrvorgängen an Flugzeugrümpfen

Betreuer/in:            Julian Koch           
Dekanat/Institut:   Institut für Flugzeug-Produktionstechnik           

E-Mail:   julian.koch@tuhh.de

Als Zulieferer für die Flugzeug-Industrie, stellt die Firma RUAG mit der Produktion von Rumpftonnen eine wichtige und sicherheitskritische Kernkomponente für den Flugzeugbau her. Trotz großer Fortschritte in der Automatisierung von Produktionsabläufen, verbleibt das Problem einer frühzeitigen Werkzeugabnutzung bei Niet-Bohrungen. Dies bedingt eine teure zusätzliche manuelle Prozessüberwachung oder gar den Ersatz fehlerhafter Bauteile.

Im Rahmen einer studentischen Arbeit soll ein Konzept für ein Überwachungssystem entwickelt werden, womit die Bohrerabnutzung mithilfe zusätzlicher Sensorik (beispielsweise akustischer Sensoren) erkannt werden kann. Hierzu sollen Bohrversuche zur Generierung von Daten durchgeführt werden. Durch die Analyse der Daten, voraussichtlich mit KI-Algorithmen, sollen verschleißte Bohrer frühzeitig detektiert werden. Die Ergebnisse der Arbeit sollen in einem Konzept zur Übertragung in das reale Produktionsumfeld festgehalten werden.

Deine Teilaufgaben

  • Literaturrecherche über Predictive Maintenance (inkl. Sensorik) bei Bohrungen
  • Eigenständiges Setup sowie Durchführung von Bohrversuchen und Datenaufnahme
  • Analyse der aufgenommenen Daten zur Werkzeugverschleißerkennung
  • Erarbeiten eines Konzepts zur Übertragung der Ergebnisse in das Produktionsumfeld

Dein Profil

  • Du studierst Mechatronik, Maschinenbau oder Informatik
  • Du besitzt Freude an anwendungsnahen Produktionsthemen
  • Du hast Interesse (nicht zwingend Vorkenntnisse) im Bereich von KI-Anwendungen
  • Du bist fähig eigenständig Recherche zu betreiben

 

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