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#301 Inlinequalitätskontrolle bei BMW mit SonicShark - Interview mit Tobias Seidel

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In den Jahren 2018 - 2021 gab es ein groß angelegtes Forschungsprojekt, welches vom Bayrischen Staatsministerium für Wirtschaft, Landesentwicklung und Energie gefördert wurde.

Auf der homepage des Forschungsprojekts ILQ2020 heisst es wörtlich:

"Im Projekt MAI ILQ2020 erarbeiteten die Projektpartner, wie die Qualität in Fräsprozessen durch den unternehmensübergreifenden Austausch von Daten verbessert werden kann.

Dabei wurden digitale Zwillinge (Verwaltungsschalen) von Fräswerkzeugen erstellt und mit Prozess-, Geometrie-, Typdaten usw. ihres gesamten Lebenszyklus angereichert. Dank der sicheren, unabhängigen Plattform, die in ihrem Funktionsumfang spezifisch auf die Technologie des Fräsens abgestimmt ist, behielt dabei jeder Projektpartner die Souveränität über die eigenen Daten.

Das technologische Know-how eines jeden Partners blieb so geschützt. Durch den Austausch der Daten sowie deren Analyse und Verarbeitung mittels maschinellen Lernens erhofften sich die beteiligten Unternehmen, ihre Produkte verbessern und Produktionskosten senken zu können."

Das Ganze wurde im BMW-Werkzeugbau am Standort München durchgeführt.

Da auch Hufschmied maßgeblich in diesem Projekt beteiligt war, und das Thema nicht an Aktualität verliert, möchte ich einige Insights hier im Podcast mit Tobias Seidel, einmal vorstellen.

Hast du weitere Fragen, Anregungen oder Kritik? Dann schreibe mir einfach eine E-Mail an:

info@rathmann-engineering.com

Gerne kannst du mich auch über LinkedIn erreichen:

https://bit.ly/3pe5icK

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"Im Projekt MAI ILQ2020 erarbeiteten die Projektpartner, wie die Qualität in Fräsprozessen durch den unternehmensübergreifenden Austausch von Daten verbessert werden kann.

Dabei wurden digitale Zwillinge (Verwaltungsschalen) von Fräswerkzeugen erstellt und mit Prozess-, Geometrie-, Typdaten usw. ihres gesamten Lebenszyklus angereichert. Dank der sicheren, unabhängigen Plattform, die in ihrem Funktionsumfang spezifisch auf die Technologie des Fräsens abgestimmt ist, behielt dabei jeder Projektpartner die Souveränität über die eigenen Daten.

Das technologische Know-how eines jeden Partners blieb so geschützt. Durch den Austausch der Daten sowie deren Analyse und Verarbeitung mittels maschinellen Lernens erhofften sich die beteiligten Unternehmen, ihre Produkte verbessern und Produktionskosten senken zu können."

Das Ganze wurde im BMW-Werkzeugbau am Standort München durchgeführt.

Da auch Hufschmied maßgeblich in diesem Projekt beteiligt war, und das Thema nicht an Aktualität verliert, möchte ich einige Insights hier im Podcast mit Tobias Seidel, einmal vorstellen.

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