E-PreMa | Verbesserte Herstellbarkeitsbewertung von Blechteilen in der frühen Designphase durch Einsatz von maschinellen Lernen

Durch steigenden Kostendruck und kurze Entwicklungszyklen im automobilen Sektor besteht ein Bedarf an der Effizienzsteigerung von Prozessen. Dies betrifft auch die Entwicklung von Blechteilen. Bei der Konzipierung neuer Blechteile werden im frühen Entwicklungsstadium verschiedene Konstruktionsansätze verfolgt, deren spätere Herstellbarkeit kaum objektiv beurteilt werden kann. Dies führt zu hohen Zusatzkosten und Zeitverzug durch die Weiterentwicklung später nicht herstellbarer Teile. Deswegen soll im Projekt E-PreMa ein Software-Prototyp entwickelt werden, welcher die Herstellbarkeit bereits in der frühen Entwicklungsphase vorhersagen kann und außerdem geeignete Entwicklungsansätze aufzeigt. Die zugrundeliegende Methodik ist eine Kopplung von FEM-Simulationen, maschinellem Lernen, Formoptimierung und weiteren Data Engineering-Methoden. Die resultierende Software soll Konstruktionsingenieur*innen eine reproduzierbare Hilfestellung bieten, alle betriebswirtschaftlichen und technischen Anforderungen in einem herstellbaren Blechteil zu vereinen. Dadurch sollen teure und zeitintensive Fehlentwicklungen auf ein Minimum reduziert werden.

Das Projekt wird über das Zentrale Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM) des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi) gefördert.