DE102024102109A1 - Verfahren zum Bereitstellen eines Bauteils, Computerprogramm und elektronisch lesbarer Datenträger - Google Patents

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Bereitstellen eines Bauteils durch einen Produktionsprozess mittels einer Prozessplanung, mit den Schritten:
- Bereithalten von Bestandsdaten, welche für mehrere weitere Bauteile jeweils einen Datensatz umfassen, der jeweils einen Produktionsprozess des jeweiligen weiteren Bauteils charakterisiert; (S1)
- Erfassen wenigstens eines Ähnlichkeitskriteriums, welches bei einem Abgleich des Bauteils mit wenigstens einen der weiteren in den Bestandsdaten hinterlegten Bauteilen verwendet wird; (S2)
- Zusammenfassen des wenigstens einen Ähnlichkeitskriteriums zu einem Referenzähnlichkeitstupels; (S3)
- Ermitteln wenigstens eines weiteren Bauteils und/oder eines weiteren Produktionsprozesses aus den Bestandsdaten anhand des Referenzähnlichkeitstupels, wobei für das wenigstens eine Ähnlichkeitskriterium ein Ähnlichkeitswert ermittelt wird; (S4)
- Extrahieren wenigstens eines Datenteils aus den Bestandsdaten zu dem ermittelten wenigstens eines weiteren Bauteils und/oder zu dem ermittelten wenigstens einen weiteren Produktionsprozesses; (S5) und
- Zusammenfassen und Bereitstellen des wenigstens einen Datenteils. (S6)
Ferner betrifft die Erfindung ein Computerprogramm und einen Datenträger.

Description

• Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Bereitstellen eines Bauteils durch einen Produktionsprozess, insbesondere den einer Fertigungsanlage, mittels einer Prozessplanung gemäß dem Patentanspruch 1. Ferner betrifft die Erfindung ein Computerprogramm sowie einen elektronisch lesbaren Datenträger gemäß den Patentansprüchen 9 und 10.
• Aktueller Stand der Technik ist, dass auftretenden Problemen bei der Produktion von Teilen in Presswerken oder bei Inbetriebnahme von Werkzeug von Werkern beziehungsweise Maschinenbedienern gemeldet und manuell in einer Datenbank gespeichert werden. Diese Datenbanken enthalten Felder mit numerischen, kategorischen und Textdaten. Für regelmäßig auftretende Probleme können von einem Benutzer solch einer Datenbank standardisierte Meldungen erzeugt werden. Numerische und kategorische Daten sowie die standardisierten Meldungen können mittels Methoden der Statistik ausgewertet werden, um den Wissenstransfer zwischen Produktion und Planung zu verbessern. So lassen sich beispielsweise Schwachstellen in einem Produktionsprozess aufdecken, wodurch beispielsweise eine Gestaltung von Produktionsprozessen verbessert werden kann. So können auch Berichte über typische Probleme in der Produktion helfen, den Bedarf für Entwicklungen neuer Lösungen zu ermitteln.
• Jedoch können nicht alle Probleme durch Standardtextmeldungen abgedeckt werden. Die Erfassung des technologischen Fortschritts kann beispielsweise Freitextfelder in Datenbanken notwendig machen, um Probleme vorteilhaft melden zu können. Aktuell können neue Produktionsprozesse zu neuen Herausforderungen führen, welche im Voraus nicht bekannt sein können.
• Datenbanken, welche vorteilhaft zur Planung neuer Produktionsprozesse verwendet werden können, teilen Informationen zur Bewertung von Ähnlichkeiten zwischen Teilen und/oder Produktionsprozessen. In diesem Zusammenhang könnte eine Ähnlichkeit in Bezug auf einen Teil oder Bauteil aus Blech, dessen Typ, dessen Materialart, dessen Abmessung und/oder dessen Dicke sein. Ähnlichkeiten können auch zwischen Produktionsprozessen betrachtet werden. Bei Blechteilen könnten Ähnlichkeitskriterien zum Beispiel die Art der Presslinie, die Anlage und/oder die Anzahl der Arbeitsgänge sein.
• Wenn ein Planer beziehungsweise der Benutzer, welcher einen neuen Produktionsprozess entwirft, auftretende Probleme analysiert, kann es von Vorteil sein, die bei der Produktion eines ähnlichen Produktionsprozesses aufgetretenen Probleme zu erkennen. Folglich müssen Daten aus Datenbanken, die Informationen über Probleme und/oder Ähnlichkeiten enthalten, kombiniert werden, um diese vorteilhaft nutzen zu können. Dies ist eine zeitraubende Aufgabe, insbesondere dann, wenn mehrere Ähnlichkeitskriterien berücksichtigt werden und/oder Daten in mehreren Datenbanken gespeichert sind. Darüber hinaus ist eine manuelle Analyse sehr anspruchsvoll, wenn keiner der Produktionsprozesse genau auf den aktuell auszugestaltenden passt.
• Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es daher, ein Verfahren, ein Computerprogramm sowie einen Datenträger bereitzustellen, durch welche das Bereitstellen eines insbesondere neu zu gestaltenden Bauteils durch einen Produktionsprozess besonders vorteilhaft anhand einer Prozessplanung, welche dem Produktionsprozess für die Erstellung beziehungsweise zum Bereitstellen des Bauteils beschreibt, erfolgen kann.
• Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß durch die Gegenstände der unabhängigen Patentansprüche gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungen und Weiterbildungen der Erfindung sind Gegenstand der abhängigen Ansprüche, der Beschreibung und der Zeichnung.
• Ein erster Aspekt der Erfindung betrifft ein Verfahren zum Bereitstellen eines Bauteils, beispielsweise eines mittels Umformen hergestellten beziehungsweise herzustellenden Bauteils, durch einen Produktionsprozess, insbesondere beispielsweise einer Fertigungsanlage, beispielsweise einer Presse, mittels einer Prozessplanung. Dabei umfasst das erfindungsgemäße Verfahren die folgenden Schritte:
• In einem ersten Schritt erfolgt ein Bereithalten von Bestandsdaten, beziehungsweise historischen Daten, welche für mehrere weitere Bauteile jeweils einen Datensatz umfassen, der jeweils einen bereits durchgeführten, weiteren Produktionsprozess, beispielsweise dessen Produktionsparameter, Art der Fertigungsanlage und/oder Spezifikationen des verwendeten Halbzeugs für das jeweilige weitere Bauteil charakterisiert.
• In einem zweiten Schritt erfolgt ein Erfassen wenigstens ein Ähnlichkeitskriterium, beispielsweise anhand einer Benutzervorgabe, wobei das wenigstens eine Ähnlichkeitskriterium bei einem Abgleich des Bauteils mit wenigstens einem der weiteren in den Bestandsdaten hinterlegten Bauteile vorgegeben oder verwendet und daraufhin erfasst wird.
• In einem dritten Schritt erfolgt ein Zusammenfassen des wenigstens einen Ähnlichkeitskriteriums zu einem Referenzähnlichkeitstupel. Das Referenzähnlichkeitstupel umfasst somit das wenigstens eine Ähnlichkeitskriterium und insbesondere mehrere Ähnlichkeitskriterien, wenn mehrere Ähnlichkeitskriterien erfasst werden, wobei das Tupel als Vektor und somit als Referenzähnlichkeitsvektor verwendet werden kann.
• In einem vierten Schritt erfolgt ein Ermitteln wenigstens eines weiteren Bauteils und/oder eines weiteren Produktionsprozesses aus den Bestandsdaten anhand des Referenzähnlichkeitstupels, wobei für das wenigstens eine Ähnlichkeitskriterium, welches in dem Referenzähnlichkeitstupel enthalten ist beziehungsweise durch dieses beschrieben wird, ein Ähnlichkeitswert ermittelt wird.
• In einem fünften Schritt erfolgt eine Extraktion oder ein Extrahieren beziehungsweise ein Ableiten oder eine Deklaration, wenigstens eines Datenteils aus den Bestandsdaten zu dem ermittelten wenigstens einen weiteren Bauteil und/oder zu dem ermittelten wenigstens einen weiteren Produktionsprozess. Der wenigstens eine Datenteil kann eine Prozesscharakteristik beziehungsweise einen Prozesscharakteristikwert und somit insbesondere eine Abweichung von einem Erwartungswert beziehungsweise einer Erwartung des bisher wenigstens einen durchgeführten Produktionsprozess aus dem Bestandsdaten beschreiben oder charakterisieren.
• Schließlich erfolgen in einem sechsten Schritt ein Zusammenfassen des wenigstens einen Datenteils, insbesondere wenn mehrere Datenteile vorhanden sind, und ein Bereitstellen des wenigstens einen Datenteils beziehungsweise der mehreren zusammengefassten Datenteile.
• Bei dem jeweiligen weiteren Bauteil der mehreren weiteren Bauteile, das durch die Bestandsdaten charakterisiert wird, handelt es sich um ein Bauteil, welches von der Art ähnlich dem zu bereitstellenden Bauteil sein kann, beispielsweise können beide durch Umformen herzustellen sein. Bei dem weiteren Produktionsprozess der mehreren weiteren Produktionsprozesse handelt es sich um den Produktionsprozess des weiteren Bauteils, welcher bereits durchgeführt und somit auch geplant wurde, sodass für den weiteren Produktionsprozess bereits eine Prozessplanung durchgeführt wurde, wobei diese sich beispielsweise auch auf eine bestimmte Fertigungsanlage beziehen kann. Vorteilhafterweise umfassen die Bestandsdaten beispielsweise alle durch einen Hersteller bereits produzierten beziehungsweise gefertigten Bauteile, sodass insbesondere ein besonders großer Datensatz der weiteren Bauteile mit den ihnen zugrundeliegenden Produktionsprozessen beziehungsweise weiteren Produktionsprozessen vorhanden ist.
• Das Erfassen des wenigstens einen Ähnlichkeitskriteriums erfolgt insbesondere dergestalt, dass ein Benutzer und somit beispielsweise der Prozessplaner, welcher den Prozess zur Produktion des bereitzustellenden Bauteils entwirft, das wenigstens eine Ähnlichkeitskriterium vorgibt, welches daraufhin erfasst wird. Dabei kann es sich beispielsweise um eine Spezifikation eines Halbzeugs, welches durch Umformen zu dem Bauteil geformt wird, handeln, wenn beispielsweise durch den Prozessplaner gewünscht ist, das bereitzustellende Bauteil aus einem entsprechenden Halbzeug zu fertigen, welches die Spezifikation eines bereits produzierten Bauteils aufweist. Der Ähnlichkeitswert kann insbesondere beispielsweise als Ähnlichkeitsgrad aufgefasst werden, und beispielsweise ein Merkmal zwischen dem Bauteil und/oder dessen Produktionsprozess und dem wenigstens einen weiteren bestimmten Bauteil oder dessen Produktionsprozess beschreiben.
• Mit anderen Worten wird für das erfindungsgemäße Verfahren vorgeschlagen, alle verfügbaren Daten zu Dokumentationen von Problemen und Erfahrungen sowie Ähnlichkeiten in dem Bestandsdatensatz zu kombinieren und das Ergebnis in einem geeigneten Raum beziehungsweise an geeigneter Stelle, wie beispielsweise einer zentral vorgehaltenen Datenbank, zu speichern beziehungsweise bereitzustellen. Die Bestanddaten werden vorteilhafterweise regelmäßig aktualisiert.
• Dabei ist ein Grundgedanke, dass beobachtete Probleme aus laufenden oder vergangenen Produktionsprozessen möglicherweise in neuen Produktionsprozessen erneut auftreten können, wenn eine Konstruktion beziehungsweise Prozessplanung nicht entsprechend angepasst wird.
• Für das Verfahren bestimmt ein Konstrukteur oder Planer alle Ähnlichkeitskriterien, die die aktuelle Konstruktionsaufgabe und/oder die Anzahl der in Frage kommenden ähnlichen Teile des Produktionsprozesses beschreiben können.
• Das wenigstens eine, insbesondere durch den Planer bestimmte, Ähnlichkeitskriterium oder ein Satz von Ähnlichkeitskriterien wird nun mittels des erfindungsgemäßen Verfahrens in einem Tupel beziehungsweise Vektor zusammengefasst. Auf Grundlage dieses Tupels oder Vektors wird insbesondere ein maschinelles Lernverfahren beispielsweise in Form eines selbstlernenden Algorithmus und/oder eines neuronalen Netzes angewandt, um mögliche Teile beziehungsweise weitere Bauteile und/oder Produktionsprozesse zu ermitteln, die in Bezug auf das Referenzähnlichkeitstupel beziehungsweise den Referenzähnlichkeitsvektor ähnlich sind. Die für diese weiteren Bauteile gemeldeten Probleme und Erfahrungen, welche in dem Datenteil vorhanden sind oder durch diesen repräsentiert werden können, betreffend das jeweilige weitere Bauteil oder den zugehörigen Produktionsprozess, welche insbesondere durch die Methode des maschinellen Lernens als ähnlich deklariert und somit extrahiert werden. Die Probleme und Erfahrungen, welche in den Bestanddaten erfasst sind, werden zusammengefasst und insbesondere dem Planer beziehungsweise Konstrukteur präsentiert.
• Ein Vorteil des Verfahrens ist, dass die aus dem Verfahren und insbesondere aus dem wenigstens einen Datenteil gewonnene Informationen helfen können, die Wiederholung von Konstruktionsfehlern, welche insbesondere nicht offenkundig sind, zu vermeiden und zukünftig besonders gute Lösungen für Produktionsprozesse zu finden.
• In vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung wird der Produktionsprozess zumindest teilweise durch Umformen, insbesondere in einer Presse, welche Teil einer Presslinie und/oder eines Presswerks sein kann, durchgeführt. Mit anderen Worten handelt es sich bei dem Bauteil um ein Pressteil beziehungsweise Umformteil, und somit stellt zumindest ein Teil des Produktionsprozesses ein Umformen dar. Dadurch ergibt sich der Vorteil, dass das Verfahren besonders vorteilhaft beispielsweise in der Kraftfahrzeugproduktion verwendet werden kann, bei welcher viele Umformteile verwendet werden.
• In weiterer vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung umfasst das wenigstens eine Ähnlichkeitskriterium eine Spezifikation, beispielsweise für ein Halbzeug, welches dem Bauteil zugrunde liegt, ein Fabrikat, eine Teilegeometrie des Bauteils und/oder einen Anlagentyp, beispielsweise einen Typ der in einer Presslinie verwendeten Pressen, welche beispielsweise zumindest einen Teil des Produktionsprozesses des Bauteils beziehungsweise des wenigstens einen weiteren Bauteils durchführen. Das Fabrikat kann beispielsweise einen Typ oder eine Marke für ein Produkt, wie beispielsweise ein Auto, für welches das Bauteil verwendet wird, beschreiben. Zusätzlich oder alternativ umfasst der Bestandsdatensatz und/oder der wenigstens eine Datenteil, eine Formel, eine Schrift, insbesondere einen Freitext, ein Video, ein Bild und/oder eine Audioaufnahme und/oder ein dreidimensionales Modell. Mit anderen Worten beschreibt das Ähnlichkeitskriterium eine allgemeine Ausgestaltung des Bauteils beziehungsweise eines dem Bauteil zugrundeliegenden Halbzeugs und nicht etwa spezifische Halbzeugeigenschaften für ein individuelles Einzelexemplar des Bauteils, welches insbesondere mittels des Produktionsprozesses in Serie gefertigt wird. Darüber hinaus zielen die Eigenschaften des Produktionsprozesses ebenfalls eher auf allgemeine Eigenschaften der Produktionsanlage beziehungsweise eine Art von Produktionsanlage ab, als auf spezielle Prozessparameter, welche bei dem Produzieren eines individuellen Bauteils verwendet werden. Der Bestandsdatensatz und somit der darin enthaltene Datenteil beziehungsweise der daraus extrahierbare wenigstens eine Datenteil können quasi beliebige Medienarten umfassen, welche zur Charakterisierung beziehungsweise Beschreibung des Bauteils oder dessen zugrundeliegenden Produktionsprozesses verwendet werden können. Dadurch ergibt sich zum einen der Vorteil, dass aufgrund allgemeiner Daten beispielsweise eine große Auswahl und somit eine Ableitung des wenigstens einen Datenteils ermöglicht wird. Des Weiteren ist ein Vorteil, dass durch das Verfahren quasi beliebige Arten von Datentypen verarbeitet werden können und somit zur Verbesserung des Produktionsprozesses für das bereitzustellende Bauteil verwendet werden können.
• In weiterer vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung beschreibt der jeweilige Ähnlichkeitswert einen Abstand zwischen dem Referenzähnlichkeitstupel oder -vektor und dem entsprechenden Bauteil und/oder Produktionsprozess in einem Ähnlichkeitsraum, wobei der Abstand insbesondere einen euklidischen Abstand beschreibt oder als solcher ermittelt wird. Dabei kann so ein Abstand quasi für beliebige Daten bestimmt werden, beispielsweise auch für Kategorien, Zeichenketten oder boolesche Werte. Je nach Art der Daten kann das Abstandmaß entsprechend angepasst werden. Mit anderen Worten wird bei dem Ermitteln des wenigstens einen weiteren Bauteils oder des wenigstens einen weiteren Produktionsprozesses ein Abstandswert ermittelt, welcher insbesondere somit den Ähnlichkeitswert beispielsweise dergestalt charakterisiert, dass dies einen Abstand der Ähnlichkeit beschreibt. Dadurch ergibt sich der Vorteil, dass beispielsweise bei mehreren Ähnlichkeitswerten eine Reihenfolge beziehungsweise Hierarchie zwischen dem Bauteil und wenigstens einem weiteren Bauteil beschreibbar ist, sodass beispielsweise eine Priorisierung bestimmter Ähnlichkeitswerte erfolgen kann.
• In weiterer vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung wird anhand des Abstands eine Rangfolge bei mehr als einem Datenteil von diesen erstellt und/oder insbesondere das Zusammenfassen und das Bereitstellen des wenigstens einen Datenteils erfolgt in Abhängigkeit von der Rangfolge. Mit anderen Worten kann bei einem Vorliegen von mehr als einem Datenteil der jeweilige Datenteil gewichtet werden, sodass die in dem Datenteil enthaltene Information aufgrund des Werts oder der Größe des Abstands, welcher für das zugehörige Ähnlichkeitskriterium zwischen dem Bauteil und dem weiteren Bauteil beziehungsweise dem Produktionsprozess und dem weiteren Produktionsprozess ermittelt wurde, nach Relevanz sortiert werden können. Dadurch ergibt sich der Vorteil, dass das Verfahren besonders vorteilhaft zum Bereitstellen des Bauteils verwendet werden kann.
• In weiterer vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung erfolgt zumindest der Verfahrensschritt des Ermittelns des wenigstens einen weiteren Bauteils und/oder des Extrahierens des wenigstens einen Datenteils, aber beispielsweise auch die Verfahrensschritte Ermitteln wenigstens eines Bauteils oder Erfassen der Ähnlichkeitswerte, mittels einer Methode des maschinellen Lernens, insbesondere mit einem selbstlernenden Algorithmus und/oder einem neuronalen Netz. Mit anderen Worten wird ein Modell, welches insbesondere durch Trainingsdaten trainiert wird und daraufhin in der Lage ist, selbständig Entscheidungen zu treffen, verwendet, um das Verfahren und insbesondere das Extrahieren bei dem Verfahren durchzuführen. Dadurch ergibt sich der Vorteil, dass das Verfahren insbesondere auch von ungeübten Benutzern angewendet werden kann.
• In weiterer vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung basiert die Methode des maschinellen Lernens auf einem unüberwachten Lernen oder einem Nächster-Nachbar-Algorithmus (nearest neighbor algorithmus) und insbesondere in Kombination der beiden. Dabei dient die Methode insbesondere zur Findung ähnlicher Bauteile. Unüberwachtes Lernen ist eine Methode des maschinellen Lernens, bei welchem im Voraus keine Zielwerte bekannt sind und das Modell beispielsweise nicht durch Belohnung trainiert wird. Es wird versucht, Eingabemuster zu erkennen und beispielsweise eine Hauptkomponentenanalyse durchzuführen. Beim Nächster-Nachbar-Algorithmus, insbesondere einem K-Nächster-Nachbarn-Algorithmus, handelt es sich um einen nicht parametrischen, überwachten Lernklassifikator, bei welchem aufgrund von Nähe-Klassifizierungen und/oder Vorhersagen über Datenpunkte getroffen werden. Beispielsweise kann für die Findung ähnlicher Bauteile ein Nächster-Nachbar-Algorithmus zum Einsatz kommen. Durch die Verwendung der genannten Methoden des maschinellen Lerners und insbesondere in deren Kombination kann auf besonders vorteilhafte Weise maschinelles Lernen für das Verfahren verwendet werden.
• In weiterer vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung erfolgt beim Zusammenstellen des wenigstens einen Datenteils ein Arrangieren der darin enthaltenen Informationen, insbesondere mittels eines großen Sprachmodells. Das große Sprachmodell oder englisch „Large Language Modell“ basiert ebenfalls auf einer Methode des maschinellen Lernens und zeichnet sich durch seine Fähigkeit aus, für allgemeine Zwecke Sprache insbesondere nach Möglichkeit zu verstehen, aber zumindest zu erzeugen. Dabei liegt dem Large Language Modell insbesondere ein künstliches neuronales Netzwerk, welches hauptsächlich Transformatoren umfasst, zugrunde. Das zugrundeliegende neuronale Netz kann insbesondere auch durch selbstüberwachtes und/oder halbüberwachtes Lernen trainiert beziehungsweise vortrainiert werden. Dadurch ergibt sich der Vorteil, dass auf besonders vorteilhafte Weise der wenigstens eine Datenteil für einen Benutzer aufbereitet beziehungsweise präsentiert werden kann, sodass daraus für die Herstellung des Bauteils besonders leicht Handlungsanweisungen abgeleitet werden können.
• Ein zweiter Aspekt der Erfindung umfasst ein Computerprogramm. Das Computerprogramm kann beispielsweise in einem Speicher der elektronischen Recheneinrichtung insbesondere einer Fertigungsanlage, welche das Bauteil zumindest teilweise bereitstellt, geladen werden und umfasst Programmmittel, um die Schritte des Verfahrens auszuführen, wenn das Computerprogramm in der elektronischen Recheneinrichtung beziehungsweise einer Steuerungseinrichtung ausgeführt wird.
• Dabei sind Vorteile und vorteilhafte Ausgestaltungen des ersten Aspekts der Erfindung als Vorteile und vorteilhafte Ausgestaltungen des zweiten Aspekts der Erfindung anzusehen und umgekehrt.
• Ein dritter Aspekt der Erfindung betrifft einen elektronisch lesbaren Datenträger. Der elektronisch lesbare Datenträger umfasst darauf gespeicherte elektronisch lesbare Steuerinformationen, die zumindest ein Computerprogramm wie soeben vorgestellt umfassen und derart ausgestaltet sind, dass sie bei der Verwendung des Datenträgers in einer elektronischen Recheneinrichtung ein hier vorgestelltes Verfahren gemäß dem ersten Aspekt der Erfindung ausführen können.
• Dabei sind Vorteile und vorteilhafte Ausgestaltungen des dritten Aspekts der Erfindung als Vorteile und vorteilhafte Ausgestaltungen sowohl des zweiten als auch des ersten Aspekts der Erfindung anzusehen und jeweils umgekehrt.
• Weitere Merkmale der Erfindung ergeben sich aus den Ansprüchen, den Figuren und der Figurenbeschreibung. Die vorstehend in der Beschreibung genannten Merkmale und Merkmalskombinationen sowie die nachfolgend in der Figurenbeschreibung genannten und/oder in den Figuren alleine gezeigten Merkmale und Merkmalskombinationen sind nicht nur in der jeweils angegebenen Kombination, sondern auch in anderen Kombinationen oder in Alleinstellung verwendbar.
• Die Erfindung wird nun anhand eines bevorzugten Ausführungsbeispiels sowie unter Bezugnahme auf die Zeichnungen näher erläutert. Es zeigt:
• 1 ein schematisches Ablaufdiagramm für ein Verfahren zum Bereitstellen eines Bauteils durch einen Produktionsprozess mittels einer Prozessplanung.
• Die einzige 1 zeigt einen schematischen Ablauf für ein Verfahren zum Bereitstellen eines Bauteils, insbesondere einer ersten Art beziehungsweise eines ersten Typs durch einen Produktionsprozess, insbesondere durchgeführt von einer Fertigungsanlage, wie einer Umformpresse, mittels einer Prozessplanung. Das heißt für das Verfahren erfolgt zuerst die Prozessplanung, sodass das Bauteil mittels des geplanten Produktionsprozesses auf der Fertigungsanlage insbesondere in Serie hergestellt und somit bereitgestellt werden kann.
• Das hier vorgestellte Verfahren umfasst im Wesentlichen die sechs Schritte S1 bis S6, welche im Folgenden beschrieben werden:
• Im ersten Schritt S1 erfolgt ein Bereithalten von Bestandsdaten, welche für mehrere weitere Bauteile jeweils einen Datensatz umfassen, der jeweils einen bereits durchgeführten, weiteren Produktionsprozess des jeweiligen weiteren Bauteils charakterisiert. Mit anderen Worten handelt es sich bei den Bestandsdaten um historische Daten, welche mehrere weitere Bauteile beziehungsweise Bauteilarten, das heißt, die Bauteile unterscheiden sich beispielsweise jeweils in ihrer Ausgestaltung leicht voneinander, so können die Bauteile unterschiedlicher Karosseriebauteile sein, sodass ein erstes der weiteren Bauteile ein linker Kotflügel und ein weiteres der Bauteile einen rechten Kotflügel darstellt, wobei das zu bereitstellende Bauteil beispielsweise ebenfalls ein Kotflügel jedoch für ein von dem Fahrzeugmodell des weiteren Bauteile abweichendes Fahrzeugmodell sein kann.
• Der Bestandsdatensatz kann insbesondere beliebige Arten von Daten wie Formeln, Schrift, insbesondere Freitext, Videos, Bilder, Audioaufnahmen und/oder dreidimensionale Modelle, wie beispielsweise CAD-Modelle, umfassen.
• Dabei ist es von Vorteil, wenn die Bestandsdaten alle für das jeweilige Bauteil und den dem Bauteil zugrundeliegenden Produktionsprozess verfügbaren Daten umfassen, welche zentral gespeichert werden. So können die Bestandsdaten durch eine zentral verwaltete Datenbank bereitgehalten werden, welche beispielsweise auf einer elektronischen Recheneinrichtung, insbesondere beispielsweise einem Server, ausgeführt wird, welcher beispielsweise mit mehreren unterschiedlichen Fertigungsanlagen verbunden ist beziehungsweise auf deren Daten zugreifen kann.
• Im zweiten Schritt S2 des Verfahrens erfolgt ein Erfassen wenigstens eines Ähnlichkeitskriteriums, welches bei einem Abgleich des Bauteils mit wenigstens einem der weiteren in den Bestandsdaten hinterlegten Bauteilen verglichen wird. Bei dem Ähnlichkeitskriterium kann es sich insbesondere beispielsweise um eine Spezifikation eines dem Bauteil zugrunde liegenden Halbzeugs handeln, oder um ein Fabrikat, wie beispielsweise ein Fahrzeugmodell, eine Teilegeometrie, wie beispielsweise die Form des Kotflügels, oder aber auch um einen Anlagentyp, beispielsweise die Art der Presse, in welcher der Kotflügel umgeformt wird beziehungsweise eine ganze Presslinie, beispielsweise inklusive Coilanlage, in welcher das Halbzeug für das Umformen geschnittenen wird.
• Dabei wird das wenigstens eine Ähnlichkeitskriterium durch einen Benutzer vorgegeben und durch die beispielsweise das Verfahren ausführende elektronische Recheneinrichtung oder Steuereinrichtung erfasst.
• In einem dritten Schritt S3 erfolgt das Zusammenfassen des wenigstens einen Ähnlichkeitskriteriums, also insbesondere bei mehreren Ähnlichkeitskriterien, zu einem Referenzähnlichkeitstupel beziehungsweise Ähnlichkeitskriterienvektor.
• In einem vierten Schritt S4 erfolgt ein Ermitteln wenigstens eines weiteren Bauteils und/oder eines weiteren Produktionsprozesses, welcher insbesondere dem wenigstens einen weiteren Bauteil zugrunde liegt, aus den Bestandsdaten anhand des Referenzähnlichkeitstupel, wobei für das wenigstens eine Ähnlichkeitskriterium des Ähnlichkeitstupels oder Referenzähnlichkeitstupel ein Ähnlichkeitswert ermittelt wird.
• Mit anderen Worten erfolgt ein Ermitteln beziehungsweise Aussuchen eines wenigstens einen weiteren Bauteils, welches ein Merkmal, das durch das Ähnlichkeitskriterium beziehungsweise durch das Ähnlichkeitskriterium ausgewählt wurde, aufweist oder anhand des wenigstens einen Ähnlichkeitskriterium zur Auswahl steht, aufgrund eines Maximalabstands. Dieser bestimmte Maximalabstand zu dem Merkmal oder dem Ähnlichkeitskriterium, soll das herzustellende Bauteil maximal aufweisen beziehungsweise nicht überschreiten. Dabei kann bei mehreren Ähnlichkeitskriterien ein Referenzähnlichkeitstupel für jedes vorgegebene beziehungsweise erfasste Ähnlichkeitskriterium bereitgestellt werden, sodass in der Regel in dem Schritt S4 eine ausreichende Menge weiterer Bauteile beziehungsweise weiterer Produktionsprozesse ermittelt werden.
• Ist das wenigstens eine weitere Bauteil oder der zugehörige weitere Produktionsprozess ermittelt, erfolgt im fünften Schritt S5 ein Extrahieren wenigstens eines Datenteils, welcher insbesondere Auffälligkeiten, welche bei dem weiteren Produktionsprozess aufgetreten sind beziehungsweise unerwartet bei dem weiteren Bauteil aufgetreten sind, aus den Bestandsdaten zu dem ermittelten wenigstens einen weiteren Bauteil beziehungsweise dem wenigstens einen weiteren Produktionsprozess.
• Schließlich erfolgt in einem sechsten Schritt S6 ein Zusammenfassen und Bereitstellen des wenigstens einen Datenteils, insbesondere das Aufbereiten mehrerer Datenteile.
• Dabei werden die gemeldeten Probleme und/oder Erfahrungen, welche in den Bestandsdaten enthalten sind, durch wenigstens eine Methode des maschinellen Lernens erfasst. Insbesondere das Extrahieren, das Zusammenfassen und das Ermitteln in den Schritten S3, S4 und S5, aber auch das Erfassen der Ähnlichkeitskriterien im Schritt S2 kann durch Methoden des maschinellen Lernens durchgeführt werden. Dabei erscheint es vielversprechend, ein unüberwachtes Lernproblem mit Hilfe eines Nearest Neighbor beziehungsweise Nächster-Nachbar-Algorithmus zu formulieren. So werden zum einen keine Trainingsdaten beziehungsweise kein Training benötigt, und ferner kann beim unüberwachten Lernen ein Labeln von Daten entfallen. Das Prinzip des Nearest Neighbor Algorithmus beziehungsweise Methode besteht darin, eine vordefinierte Anzahl von Stichproben aus dem Trainingsdatensatz zu finden, die den geringsten Abstand zu einer gegebenen Eingabe aufweisen, und aus diesen das Label vorherzusagen. Folglich liefert die Vorhersage des Modells eine Liste ähnlicher Bauteile und/oder Produktionsprozesse betreffend das herzustellende Bauteil aus den Bestandsdaten, welche somit in Bezug auf den gegebenen Referenzähnlichkeitsvektor beziehungsweise das Referenzähnlichkeitstupel ähnlich sind.
• Insbesondere kann zusätzlich für jedes Teil oder jeden Produktionsprozess auch ein Abstandsmaß berechnet werden, das den Abstand zwischen dem Referenzähnlichkeitsvektor beziehungsweise dem Referenzähnlichkeitstupel und dem entsprechenden Bauteil und/oder Produktionsprozess im Ähnlichkeitsraum widerspiegelt. Das kann zum Beispiel ein euklidischer Abstand oder ein anderes Abstandsmaß sein.
• Des Weiteren können auf der Grundlage des Abstands eine Liste ähnlicher Teile beziehungsweise Bauteile die entsprechenden Probleme und zugehörigen Erfahrungen aus den historischen Daten beziehungsweise Bestandsdaten zusammengefasst und dem Benutzer beziehungsweise Konstrukteur oder Planer für den Produktionsprozess des herzustellenden Bauteils angezeigt werden.
• Dabei ermöglicht es der Abstand, die ermittelten Probleme und Erfahrungen in eine Rangfolge zu bringen. So können beispielsweise die Probleme und Erfahrungen, welcher der wenigstens eine Datenteil beschreibt und die aus den Bestandsdaten extrahiert werden, in Bezug auf den Referenzähnlichkeitsvektor beziehungsweise auf das Referenzähnlichkeitstupel am ähnlichsten sind den höchsten Rang erhalten. Dieser wenigstens eine Datenteil beziehungsweise die darin enthaltenen Informationen zu Probleme und Erfahrungen können beispielsweise mittels eines Large Language Modells zusammengefasst werden, und können beispielsweise bei dem Aufbereiten des wenigstens einen Datenteils für den Benutzer hervorgehoben werden, beispielsweise auf einem Anzeigeelement. Bilder und/oder Videos können beispielweise mit Bilderkennungsalgorithmen beziehungsweise Computer Vision und somit zum Beispiel mit faltenden neuronalen Netzwerken (Englisch: Convolutional Neural Network, CNN) zusammengefasst werden.
• So ist es beispielsweise möglich, die Probleme und Erfahrungen in einer nach dem errechneten Rang sortierten Liste darzustellen. Die entsprechende Information mit dem höchsten Rang könnte am Anfang der Liste angezeigt werden. Auch die Farben, der Stil und/oder die Schriftgröße des Textes oder eines Widgets, welches benutzt wird, um das Datenteil dem Benutzer zu präsentieren, um daraus die Produktion des herzustellenden Bauteils auszugeben, können ebenfalls variiert und von der Rangfolge abhängen.
• Das hier vorgestellte Verfahren ist für jede Art von Daten geeignet, die insbesondere Probleme und/oder Erfahrungen widerspiegeln. Der Grundgedanke des hier vorgestellten Verfahrens ist es, anhand der Ähnlichkeitskriterien ähnliche Bauteile und Produktionsprozesse zu finden und daraus mögliche Probleme zu identifizieren, die bei einem ähnlichen neu zu konstruierenden Produktionsprozess auftreten könnten. So können neben numerischen Feldern auch in Freitextfeldern gespeicherte Problembeschreibungen, Bilder oder sogar Videos an den Nutzer zurückgegeben werden.
• Bezugszeichenliste

S1

erster Schritt

S2

zweiter Schritt

S3

dritter Schritt

S4

vierter Schritt

S5

fünfter Schritt

S6

sechster Schritt

Claims (10)

1. Verfahren zum Bereitstellen eines Bauteils durch einen Produktionsprozess mittels einer Prozessplanung, mit den Schritten: - Bereithalten von Bestandsdaten, welche für mehrere weitere Bauteile jeweils einen Datensatz umfassen, der jeweils einen bereits durchgeführten, weiteren Produktionsprozess des jeweiligen weiteren Bauteils charakterisiert; (S1) - Erfassen wenigstens eines Ähnlichkeitskriteriums, welches bei einem Abgleich des Bauteils mit wenigstens einen der weiteren in den Bestandsdaten hinterlegten Bauteilen verwendet wird; (S2) - Zusammenfassen des wenigstens einen Ähnlichkeitskriteriums zu einem Referenzähnlichkeitstupels; (S3) - Ermitteln wenigstens eines weiteren Bauteils und/oder eines weiteren Produktionsprozesses aus den Bestandsdaten anhand des Referenzähnlichkeitstupels, wobei für das wenigstens eine Ähnlichkeitskriterium ein Ähnlichkeitswert ermittelt wird; (S4) - Extrahieren wenigstens eines Datenteils, der eine Prozesscharakteristik beschreibt, aus den Bestandsdaten zu dem ermittelten wenigstens eines weiteren Bauteils und/oder zu dem ermittelten wenigstens einen weiteren Produktionsprozesses; (S5) und - Zusammenfassen und Bereitstellen des wenigstens einen Datenteils. (S6)
2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass der Produktionsprozess zumindest teilweise durch ein Umformen, insbesondere in einer Presse, durchgeführt wird.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass das wenigstens eine Ähnlichkeitskriteriums eine Spezifikation, eine Fabrikat, Teilegeometrie und/oder einen Anlagentyp beschreibt und/oder der Bestandsdatensatz und/oder der wenigstens eine Datenteil eine Formel, eine Schrift, insbesondere einen Freitext, ein Videos, ein Bilder, eine Audioaufnahmen und/oder ein dreidimensionale Modell umfasst.
4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das der jeweilige Ähnlichkeitswert einen Abstand zwischen dem Referenzähnlichkeitstupel und dem entsprechenden Bauteil und/oder Produktionsprozess im Ähnlichkeitsraum beschreibt, wobei der Abstand insbesondere einen euklidischer Abstand beschreibt.
5. Verfahren nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass das anhand des Abstands ein Rangfolge bei mehr als einem Datenteil von diesen erstellt wird und/oder das Zusammenfassen und das Bereitstellen des wenigstens einen Datenteils in Abhängigkeit von der Rangfolge erfolgt.
6. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das zumindest das Ermitteln des wenigstens einen weiteren Bauteils und/oder das Extrahieren des wenigstens einen Datenteils mit einer Methode des maschinellen Lerners, insbesondere einem selbstlernenden Algorithmus und/oder einem neuronalen Netz.
7. Verfahren nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass die Methode des maschinellen Lernens auf einem unüberwachten Lernen und/oder auf eine Nächster-Nachbar-Algorithmus basiert und die Methode insbesondere zur Findung ähnlicher Bauteile dient.
8. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der wenigstens eine Datenteil bei dem Zusammenstellen, insbesondere mittels eine großen Sprachmodells, arrangiert wird.
9. Computerprogramm, welches direkt in einen Speicher einer elektronischen Recheneinrichtung ladbar ist, mit Programm-Mitteln, um die Schritte des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 8 auszuführen, wenn das Computerprogramm ausgeführt wird.
10. Elektronisch lesbarer Datenträger mit darauf gespeicherten elektronisch lesbaren Steuerinformationen, welche zumindest ein Computerprogramm nach Anspruch 9 umfassen und derart ausgestaltet sind, dass sie bei Verwendung des Datenträgers in einer elektronischen Recheneinrichtung ein Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8 durchführen.