Prof. Hans-Christian Möhring, Daniel Gutsche, Fabian Bieg, Adrian Fried (Institut für Werkzeugmaschinen, Universität Stuttgart)

Vor dem Hintergrund eines anwachsenden Fachkräftemangels, der Einsparung von Kosten sowie der Sicherstellung konstanter Produktionsergebnisse stellt die Autonomisierung von Fertigungsprozessen und -anlagen einen zentralen Entwicklungstrend dar. Ansätze zur Realisierung selbst-optimierender Fertigungssysteme leisten hierzu einen Beitrag.

Der Schleifscheibenzustand hat einen wesentlichen Einfluss auf die Prozessbedingungen und das Schleifergebnis am Werkstück. Dieser Beitrag stellt einen neuen Ansatz zur maschinenintegrierten Erfassung und Bewertung des Schleifscheibenzustands vor. Mit Hilfe einer speziellen optischen Messdatenerfassung unter Einsatz multispektraler Beleuchtung und einer lernfähigen Datenverarbeitung und -interpretation werden Schleifscheibencharakteristika ermittelt, die mit den Prozessbedingungen beim Schleifen korrelieren. Auf diese Weise werden Schleifmaschinen dazu befähigt, selbstständig Abrichtzyklen zu initiieren bzw. Prozessparameter anzupassen.