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 Konstruktionsingenieuren eine reproduzierbare Hilfestellung bieten, betriebswirtschaftliche und technische Anforderungen bei der Bauteilkonstruktion zu berücksichtigen. Dadurch sollen teure und zeitintensive Fehlentwicklungen reduziert werden.

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