Einzelteilüberwachung in Beschleunigungsphasen*/Single item processes containing acceleration phases – A comparison between conventional regression tools and machine learning

In: Werkstattstechnik: wt, Band 109, Heft 5, S. 347-351

Abstract

Die modellbasierte Prozessüberwachung für die Einzelteilfertigung scheitert häufig an Prozessphasen, welche Beschleunigungsanteile enthalten. Der Beitrag widmet sich der Kompensation von Beschleunigungs- und Reibanteilen im Messsignal durch kennfeldbasierte Ansätze sowie Methoden des maschinellen Lernens. Für die anschließende Modellierung des Gesamtsignals zur Prozessüberwachung werden Regressionsansätze mit Methoden des maschinellen Lernens verglichen, welche sich als besonders geeignet zeigen.
 
Model-based process monitoring often fails to adequately assess process segments that exhibit acceleration. This work evaluates different compensation approaches for non-process-specific parts of the measured signals. For a subsequent modelling of the complete input signal enabling the monitoring of single item processes, conventional regression models are compared to machine learning methods. The latter prove to be very well suited for these requirements.