KI-basierte Inlinemessgeräte für die Galvanotechnik

Herausforderung 

Anders als in überwiegend mechanischen Fertigungsprozessen existiert in der industriellen Galvanotechnik noch keine geeignete und dabei hinreichend kostengünstige Messtechnik. Die Produktqualität beschichteter Bauteile kann somit bisher erst festgestellt werden, wenn das Endprodukt bereits vorliegt. Zu diesem Zeitpunkt ist es ggf. nicht mehr möglich festzustellen, auf welche Parameterabweichung(en) im zeitlichen Verlauf des Produktionsprozesses eine Qualitätseinbuße zurückzuführen ist. Besonders problematisch ist dies bei sicherheitsrelevanten Bauteilen, z.B. Befestigungselementen, vor allem, wenn der Mangel, z.B. eine Materialversprödung durch galvanotechnisch erzeugten Wasserstoff, erst im technischen Einsatz offenbart wird.

Lösung 

Das innovative Messsystem soll eine systemangepasste, kostengünstige und industrietaugliche In-situ-Analytik der Prozessbäder mit KI-basierter Auswertung von Messdaten aus Prozess- und Anlagensteuerung, Zustandsparametern von Prozessaggregaten und sonstigen relevanten Daten verknüpfen. Zu entwickelnde intelligente Algorithmen des maschinellen Lernens sollen eine individuelle Anpassung des Messsystems auf die jeweiligen Beschichtungsprozesse ermöglichen.

Mehrwert 

In diesem Projekt wird eine KI-basierte messtechnische Systemlösung für die industrielle Galvanotechnik entwickelt, mit der erstmals alle für die Digitalisierung galvanotechnischer Produktionsprozesse relevanten Prozessparameter kostengünstig und in ausreichender Genauigkeit bereitgestellt werden können. Kernpunkt ist somit der Ersatz eines Großteils der sonst sehr teuren chemischen Analytik.