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* Identifikation von Defiziten hinsichtlich Technologie, Qualität, Kosten anhand von Benchmark | * Identifikation von Defiziten hinsichtlich Technologie, Qualität, Kosten anhand von Benchmark | ||
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* Labeling von Daten zum | * Labeling von Daten zum „Lernen“ des Prozesses mit zusätzlicher [[Sensorik]] (z.B. [[IDM]]) | ||
* Intelligente Algorithmen zur Auswertung | * Intelligente Algorithmen zur Auswertung | ||
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* Analyse von Lücken und Landkarte für fehlende Technologien, Ausbildung, Forschung/Lehre | * Analyse von Lücken und Landkarte für fehlende Technologien, [[Ausbildung]], [[Foschung und Lehre|Forschung/Lehre]] | ||
* Methoden und Algorithmen zur Technologieauswahl und zum Prozessdatenmanagement | * Methoden und Algorithmen zur Technologieauswahl und zum Prozessdatenmanagement | ||
* Methoden und Tools für die Funktionsintegration von AM- | * Methoden und Tools für die Funktionsintegration von [[AM-Bauteile]]n | ||
* Validierung von Integration und Nutzung für AM-Plattform | * Validierung von Integration und Nutzung für [[AM-Plattform]] | ||
Version vom 25. März 2022, 14:13 Uhr
Motivation
- Befähigung von KMU im Raum Schweinfurt / Bad Neustadt für einen qualitativ hochwertigen und wirtschaftlichen Einsatz der Additiven Fertigung
- Consulting beim Bauteilzulieferer und Anwender
- Welches Herstellungsverfahren passt zu Bauteilanforderungen (Kosten, etc.)?
- Welches Unternehmen ist geeignet für meinen Auftrag?
Use Cases
- Benchmark-Tests bei den Partnern, Literaturrecherche zu erzielbaren Qualitätsmerkmalen (Referenzbauteile)
- Welches Angebot bzw. welche Nachfrage besteht in der Region
- Technologische Realisierungsmöglichkeiten
Simulationsgestützte Bauteilauslegung und Funktionsintegration
- Identifikation passender AM-Technologien für die Produktanforderungen
- Identifikation von Defiziten hinsichtlich Technologie, Qualität, Kosten anhand von Benchmark
- Tests für eine Technologievergleichsstudie
- Ableitung von Kriterien für Dienstleistungsplattformen
- Weiterentwicklung der Produkte und Werkzeuge
Prozessüberwachung
- Monitoring des Additivprozesses (Pyrometer, Kamera, therm. Kamera)
- Labeling von Daten zum „Lernen“ des Prozesses mit zusätzlicher Sensorik (z.B. IDM)
- Intelligente Algorithmen zur Auswertung
- Regelung des Prozesses hinsichtlich optimalem Abstand und ähnlicher Prozessparameter
- Vorwärmung des Bauteils (lokal)
- Feststellung von Abweichungen im Prozess und
- Visualisierung & Quantifizierung von Abweichungen
Wissensplatform
- Analyse von Lücken und Landkarte für fehlende Technologien, Ausbildung, Forschung/Lehre
- Methoden und Algorithmen zur Technologieauswahl und zum Prozessdatenmanagement
- Methoden und Tools für die Funktionsintegration von AM-Bauteilen
- Validierung von Integration und Nutzung für AM-Plattform