SPP 2422:  Datengetriebene Prozessmodellierung in der Umformtechnik

• Fachliche Zuordnung: Maschinenbau und Produktionstechnik ; Informatik, System- und Elektrotechnik ; Materialwissenschaft und Werkstofftechnik ; Wärmetechnik/Verfahrenstechnik
• Förderung: Förderung seit 2023
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 500936349

Das Ziel des Schwerpunktprogramms stellt die Erarbeitung neuartiger Methoden zur Nutzung des impliziten Wissens aus Prozessdaten in Kombination mit Expertenwissen und Lösungsräumen aus Prozesssimulationen für die Wirkflächenauslegung von Umformwerkzeugen dar. Dieses Ziel soll interdisziplinär in der Zusammenarbeit von Instituten der Umformtechnik, der Automation und Data-Science erfolgen, die auf den Gebieten der Verfahrensentwicklung, der Data-Science, der Künstlichen Intelligenz und des Machine Learning arbeiten. Die Originalität des Forschungsinhaltes wird dadurch herausgestellt, dass bereits etablierte Methoden der Data-Science zur Modellierung herangezogen werden, um konkrete Herausforderungen von umformtechnischen Anwendungen zu bearbeiten. Der interdisziplinäre Gestaltungsrahmen zwischen Umformtechnik, Automation und Data-Science gewährleistet, dass mathematisch generische Repräsentationen von Umformoperationen definiert und modelliert werden können. Gleichzeitig wird erwartet, dass diese in der entsprechenden Umformdomäne konkret validiert werden können, um neues Wissen aus den abgeleiteten Modellen generieren zu können. Die inhaltliche Verknüpfung und Feinabstimmung aller Einzelprojekte des interdisziplinären Schwerpunktprogramms fallen in den Aufgabenbereich des antragstellenden Koordinators. Zu diesem Zweck werden Mittel für die Koordinierung beantragt.

• DFG-Verfahren: Schwerpunktprogramme

Projekte

• Ableitung von Wirkzusammenhängen zur Wirkflächenauslegung auf Basis einer datengetriebenen Prozessmodellierung für das Feinschneiden (WidProFe) (Antragsteller Bergs, Thomas ;  Kröger, Peer ;  Trimpe, Sebastian )
• Datenbasierte Werkzeugeinarbeitung in der Blechumformung (Antragsteller Ihlenfeldt, Steffen ;  Niggemann, Oliver )
• Datengestützte Bestimmung und Prognose des Wirkflächenzustandes und -eingriffs bei Fließpressprozessen vom Band (Antragstellerinnen Merklein, Marion ;  Vogel-Heuser, Birgit )
• Datengetriebene Modellierung von mehrstufigen Stanzbiegeprozessen (Antragstellerinnen / Antragsteller Hammer, Barbara ;  Homberg, Werner ;  Trächtler, Ansgar )
• Datengetriebene Prozessmodellierung in der Stanz-Biege-Technologie (Antragsteller Althoff, Matthias ;  Hartmann, Christoph ;  Volk, Wolfram )
• Datengetriebene Prozessmodellierung in der Umformtechnik - Koordinationsantrag (Antragsteller Liewald, Mathias )
• DatProForge - Datengetriebene Prozessmodellierung von Gesenkschmiedeprozessen zur Erhöhung der Produktivität mittels adaptiver Werkzeugkonstruktionsmethodik (Antragsteller Gardill, Markus ;  Härtel, Sebastian )
• Einrichtassistenzsystem für Transferpressen auf KI-Basis (Antragsteller Hinz, Lennart ;  Krimm, Richard )
• Entwicklung eines datengetriebenen Modells zur Bewertung und Verbesserung der Prozessrobustheit bei der Wirkflächenauslegung von Tiefziehwerkzeugen (Antragsteller Ben Khalifa, Noomane ;  Heger, Jens )
• Methode zur Auslegung von Formwerkzeugen zum Rotationszugbiegen von Bogen-in-Bogen Geometrien (Antragsteller Engel, Bernd ;  van Laerhoven, Kristof )
• Optimierung des Wirkflächendesigns schnelllaufender Folgeverbundwerkzeuge unter Nutzung maschineller und tiefer Lernalgorithmen (Antragsteller Groche, Peter ;  Kersting, Kristian )
• Prozessdatengetriebene Modellierung zur Robustifizierung von Scherschneid-Kragenzieh-Prozessen mittels effektiver Werkzeugwirkflächengestaltung unter Berücksichtigung der Kantenrissempfindlichkeit (Antragstellerinnen Koschmider, Agnes ;  Kräusel, Verena )
• Robuste Wirkflächenauslegung für mehrstufige Blechumformprozesse auf Basis einer daten- und berechnungsbasierten Ersatzmodellierung der Bauteilrückfederung (Antragsteller Liewald, Mathias ;  Weyrich, Michael )
• Transparente KI-gestützte Prozessmodellierung im Gesenkschmieden (Antragsteller Brunotte, Kai ;  Huber, Marco )

• Sprecher: Professor Dr.-Ing. Mathias Liewald