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TU Berlin

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Forschung

„Unser Ziel ist die Qualitätsprognose“

Im Quality Science Laboratory werden die Möglichkeiten der digitalisierten Produktion erforscht

Blick in das Quality Science Laboratory am Fachgebiet Qualitätswissenschaften
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Robotergreifarm, der die gedruckten Objekte zwischen den Stationen Drucker, Scanner, Nachbearbeitung und Wurfvorrichtung transportiert
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Die Smart Micro Factory im Quality Science Laboratory (QSL) macht Industrie 4.0 erlebbar. Aufgebaut wird sie am Fachgebiet Qualitätswissenschaft unter der Leitung von Prof. Dr.-Ing. Roland Jochem. Ausgestattet ist das QSL mit einem Zentralmodul, zwei 3D-Druckern, einem 3D-Scanner mit angeschlossenem Bildschirm, einem Roboterarm, einer Nachbearbeitungsanlage und einem Katapult, um Experimente zu konzipieren. Diese Geräte stellen eine Prozesskette dar, mit der die Herstellung und Qualitätskontrolle von Wurfobjekten wie zum Beispiel Golfbällen simuliert wird.

Ein in 3D gedruckter Miniatur-Golfball und der 3D-Drucker beim Drucken eines Golfballes in Originalgröße
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Für die Forschungen von Klaus Seiffert ist das Lab unerlässlich
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Golfball in der Wurfvorrichtung. Dieses Katapult kommt in der Lehre zum Einsatz. Studierende lernen daran, Experimente zu konzipieren
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Ziel des QSL ist es, die Möglichkeiten der digitalisierten Produktion, denn dies verbirgt sich hinter Industrie 4.0, zu erforschen. So soll die Qualitätskontrolle bereits vor und während des gesamten Herstellungsprozesses sichergestellt werden.

Das Zentralmodul im QSL, die Schnittstelle zu allen Einheiten, bildet das Herzstück der Prozesskette. Es steuert und versorgt alle nachgeschalteten Module wie die 3D-Drucker oder den 3D-Scanner. Von ihm erhält der 3D-Drucker zum Beispiel den Auftrag, einen Golfball zu drucken. Nach Abschluss des Drucks nimmt der Roboterarm den Ball auf und transportiert ihn zum 3D-Scanner. Dieser fertigt von dem Golfball Hunderte Bilder, aus denen ein CAD-Modell des Ist-Zustands errechnet wird. Dieser wird mit dem Druckauftrag, der den Soll-Zustand darstellt, verglichen und das Ergebnis auf einem Bildschirm visualisiert. Bei zu großer Abweichung wird der Golfball anschließend in der Gleitschleifanlage nachbearbeitet, worauf eine erneute Qualitätskontrolle erfolgen kann.

Der 3D-Scanner erstellt hunderte Bilder vom 3D-gedruckten Golfball und errechnet daraus den Ist-Zustand des Golfballes
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„Das ist der klassische Weg“, sagt Klaus Seiffert, wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fachgebiet. „Die Qualitätskontrolle ist nachgelagert. Unser Ziel aber ist eine Qualitätsprognose.“ Deshalb wurden die 3D-Drucker mit Sensoren nachgerüstet. Diese messen die Daten verschiedener Parameter wie Schichtdicke, Temperatur, Materialvorschub und Beschleunigung. Aus diesen Daten soll ein Modell entwickelt werden, das es ermöglicht, während des Herstellungsprozesses korrigierend einzugreifen, um den Soll-Zustand zu erreichen. Das erfordere eine intelligente Verknüpfung aller Sensordaten, ergänzt Tra Bui Thi Thanh, ebenfalls wissenschaftliche Mitarbeiterin. „Wir forschen im Lab daran, welche Daten wie miteinander vernetzt werden müssen, um daraus allgemeingültige Modelle für jeden Herstellungsprozess zu entwickeln – gleich ob 3D-Druck oder das Walzen eines Stahlbleches“, so Tra Bui Thi Thanh.

Sybille Nitsche, "TU intern" 9. Oktober 2017

Das Team

Prof. Dr.-Ing. Roland ­Jochem, Leiter des Fachgebietes Qualitätswissenschaft

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Mit dem Quality Science Laboratory haben wir eine einzigartige Plattform geschaffen, um den zukünftigen Wandel hin zur Digi-talisierung der Qualitätsarbeit bereits jetzt praxisnah abzubilden. Unsere darin implementierte Anlage zeigt mit ihrem Fokus auf die Qualitätsaspekte im Rahmen von Industrie 4.0 die enormen Potenziale einer qualitätsgeregelten automatisierten Produktion. Das Labor bildet für uns einen unentbehrlichen Grundstein für Forschungsprojekte – von der Grundlagenforschung bis hin zur Kooperation mit Industriepartnern – wie auch für eine praxisorientierte Vermittlung von Forschungsergebnissen in der Lehre.

Florian Pasch, wissenschaftlicher Mitarbeiter

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Grundlage für Spitzenforschung im Umfeld der statistischen Qualitäts- und Zuverlässigkeitsanalysen ist eine gute IT-Infrastruktur. Die bietet mir das Quality Science Laboratory. Der dortige Rechencluster, bestehend aus über 100 Rechnern mit der passenden Software-Infrastruktur zur Speicherung und Analyse von großen Datenmengen, ermöglichte mir den Aufbau eines Data-Warehouse sowie einer dazugehörigen Data-Pipeline für meine Forschung. So kann ich mich auf die Entwicklung und Erprobung von Methoden zur Datenanalyse konzentrieren, ohne viel Zeit für die Datenbeschaffung und -bereinigung aufzuwenden.

Klaus Seiffert, wissenschaftlicher Mitarbeiter

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In meinem vorherigen Arbeitsumfeld habe ich als Spezialist für Datenanalyse oftmals an der Lösung von Problemen gearbeitet, die man im Vorfeld hätte verhindern können. Diese Erfahrung hat mein Forschungsinteresse daran geweckt, Wege und Modelle zu finden, um schon während der Produktion vorherzusagen, ob das gefertigte Produkt den gewünschten Qualitätsstandards ent-spricht. Im Quality Science Lab baue ich daher auf den in den Bereichen Datenanalyse, Big Data und Machine Learning entwi-ckelten Methoden auf, um alle gesammelten Sensordaten zu analysieren, Zusammenhänge zu erkennen und Qualitätsprognosen zu erstellen.

Tra Bui Thi Thanh, wissenschaftliche Mitarbeiterin

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Industrie 4.0 ist ein großes Schlagwort. Ein Aspekt von Industrie 4.0 sind moderne Produktionsverfahren, zum Beispiel das 3D-Drucken. Ein weiterer Aspekt sind intelligente Systeme, die in der Lage sind, Prozesse selbstständig zu steuern. Das Lab ist sozu-sagen unser Demonstrator für Industrie 4.0, in dem wir die beiden genannten Aspekte miteinander verbinden. Als wissenschaftli-cher Mitarbeiterin für die Lehre bietet mir das Quality Science Laboratory die Möglichkeit, den Studierenden sehr anschaulich darzustellen, wie Daten intelligent verknüpft und eingesetzt werden, um einen Produktionsprozess kontinuierlich zu verbessern.

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