Marvin Sandt
Hochschule für angewandte Wissenschaften Kempten

Die Formstoffaufbereitung ist ein komplexer, mehrstufiger Prozess, bei dem die resultierende Formstoffqualität durch viele korrelierende Merkmale beschrieben wird, die von einer Vielzahl an Einflussparametern abhängig sind. Eine optimale Gussqualität erfordert eine präzise Einstellung dieser Formstoffeigenschaften. Dafür müssen die komplexen Zusammenhänge im Gesamtprozess bekannt sein. Solch multidimensionalen Abhängigkeiten können mit statistischen und maschinellen Lernmethoden erkannt und für die Prozesssteuerung genutzt werden.

Der Vortrag beschreibt die Entwicklung einer digitalisierten Formstoffaufbereitung, mit welcher formstoffbedingter Ausschuss in Grünsandgießereien reduziert und die Energie- und Rohstoffeffizienz erhöht werden soll. Im Rahmen des Projektes „HyProForm“ werden diesbezüglich Methoden für eine stabilere und robustere Prozesssteuerung entwickelt.

Vergangene Erfahrungen haben gezeigt, dass maschinelle Lernverfahren in der Gießerei aufgrund von Unschärfen bei Messungen und Datenzuordnung häufig nur begrenzt einsetzbar sind. Zentrale Zielsetzungen von „HyProForm“ sind daher, die Entwicklung neuer Sensorik, die Kombination von maschinelle Lernmethoden mit Domänenwissen sowie die Rückverfolgbarkeit der Prozessparameter. Für die Anwendung zielgenauer Regelalgorithmen wird darüber hinaus wird eine Unterteilung der Formstoffaufbereitung in Teilprozesse unternommen. Ein übergeordnetes System fusioniert die Teilprozessmodelle wieder und gibt ihnen Zielgrößen vor.