Reduktion von ramp-up Phasen bei ultrapräzisen Fertigungsprozessen mithilfe Reinforcement-Learning

Hochlaufphasen, auch genannt „ramp-up“-Phasen, in Bearbeitungsprozessen sind oft erforderlich, um ein neu-entwickeltes Werkstück mit der gewünschten Qualität herzustellen. Gerade im Bereich der Ultrapräzisionsfertigung erfordern diese Hochlaufphasen Anpassungen in der Steuerung der Werkzeugmaschine. Die Regelparameter der Achs-Servoantriebe müssen im Hinblick auf den jeweiligen Fertigungsprozess optimiert werden. Dieser Einstellprozess erfordert eine hohe Expertise hinsichtlich des Maschinensystems, sowie der kinematischen Zusammenhänge des Fertigungsprozesses. Neuartige High-Tech-Produkte die funktionale Werkstückoberflächen mit komplexen Geometrien erfordern, steigern die Anforderungen an die Werkstücktoleranzen, was zu individuellen und meist bisher unbekannten Einstellungen in der Steuerung führt. In einem ersten Ansatz zur Automatisierung und Beschleunigung der „ramp-up“-Phase wird hier eine Lösung mit künstlicher Intelligenz auf Basis von Reinforcement-Learning-Techniken vorgestellt.