Manufacturing Process Analysis of a Component Produced by Hydroforming – Application of Data Science for Predictive Maintenance and Quality Management

被引：0

作者：

Reuter, Thomas ^{[1
]}

Massalsky, Kristin ^{[2
]}

Burkhardt, Thomas ^{[2
]}

机构：

[1] ICM – Institut Chemnitzer Maschinen- und Anlagenbau e.V., Otto-Schmerbach-Straße 19, Chemnitz

来源：

ZWF Zeitschrift fuer Wirtschaftlichen Fabrikbetrieb | 2024年 / 119卷 / 10期

关键词：

Classification; Hydroforming; Machine-Learning-Algorithms; Predictive Maintenance; Quality Management; Self-Organizing Maps;

D O I：

10.1515/zwf-2024-1142

中图分类号：

学科分类号：

摘要：

Series manufacturers in the field of hydroforming do not always have the necessary database for predictive maintenance, especially for the production of complex hydro-formed components. Small and medium-sized companies in particular often lack the resources to acquire, process and profitably utilize these data sets under production conditions. The IHU processes that occur in practice are usually highly complex, both in terms of geometry and against the background of additional process steps (punching, plunging). This results in large amounts of data and complex data analyses, which are reflected in the data processing costs. A data analysis is to be carried out on the basis of a complex hydroforming process and its additional benefit for quality management and predictive maintenance is to be explained. © 2024 Walter de Gruyter GmbH, Berlin/Boston, Germany.

引用

页码：742 / 748

页数：6

共 19 条

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