Sensorgebaseerd bewerken
Hogeschool VIVES en Sirris bundelen in dit project krachten om real-time procesdata te gebruiken voor de optimalisatie van verspanende processen, gericht op de evolutie naar Industry 4.0.
Het implementeren van sensoren staat centraal, waarmee doelen als trillingsvrije productie, vroegtijdige afwijkingdetectie, efficiënt gereedschapsbeheer en voorspelling van oppervlaktekwaliteit worden nagestreefd.
Generieke cases, ontwikkeld bij VIVES en Sirris, fungeren als praktijkvoorbeelden voor bedrijven in de begeleidingsgroep, terwijl kennis wordt verspreid via bijeenkomsten, workshops en publicaties.
Verwachtingen van het projectresultaat
Voor elk van deze thema's is heel wat academische kennis beschikbaar, maar wordt het vaak (nog) niet toegepast in een industriële context vanwege de beperkte (labo)context waarin het academische onderzoek plaatsvond. De bedoeling van dit onderzoek is om deze academische bevindingen te vertalen naar een hoger TRL-niveau. En het zo haalbaar te maken voor gebruik in de industrie. In dit project zal gewerkt worden met commercieel beschikbare procesdata, sensoren en tools. En mikken we op de grote groep van bedrijven die hun eerste stappen willen zetten om tijdens verspaningsprocessen bij te sturen op basis van databevindingen.
Om zo sneller, goedkoper, stabieler en energie-efficiënter te kunnen produceren.
Voor elk van deze vier uitdagingen wordt een generieke case opgezet en bij VIVES (Kortrijk) en Sirris (Genk) ontwikkeld, aan de hand van de praktische uitdagingen waar de bedrijven uit de begeleidingsgroep mee kampen. Dit laat de bedrijven toe om te leren hoe ze hiermee zelf aan de slag kunnen gaan en tot waar het potentieel reikt op hun eigen productie.
Het wordt aangemoedigd om dit te vertalen richting de eigen productievloer en de projectpartners kunnen hierin begeleiden.
Contact
Jonas Lannoo
VIVES Hogeschool
Mogelijke activiteiten tijdens de uitvoering
Hogeschool VIVES en Sirris slaan voor dit project de handen in elkaar en willen demonstreren hoe AI kan ingezet worden op basis van real-time procesdata om operatoren te ondersteunen:
- Hoe de procesparameters optimaal en stabiel gekozen kunnen worden: gebruik maken van sensoren om trillingvrij te produceren en bij te sturen indien nodig.
- Of producten binnen toleranties zullen vallen: gebruik maken van sensoren om afwijkingen als gevolg van bv. doorbuiging op het gereedschap vroegtijdig te detecteren opdat producten binnen specificaties kunnen gemaakt worden.
- Op welk moment ze gereedschappen dienen te wisselen: inzetten van sensorsystemen om de operator te waarschuwen dat een bepaald gereedschap aan het einde van de levensduur zit en de kwaliteit niet gegarandeerd kan worden.
- Wat de te verwachten oppervlaktekwaliteit zal zijn: het inzetten van sensoren als predictiemethode van de ruwheid na bewerking.
Profiel van de begeleidingscommissie
Bedrijven die wensen deel te nemen krijgen de kans om de cases mee vorm te geven en de resultaten vanuit de eerste rij op te volgen. We zijn hierbij op zoek naar zowel gebruikers, leveranciers als integrators van de technologieën.
Wil jij graag een rol opnemen in één of meerdere beoordelingscommisies?
Bezorg ons dan jouw contactgegevens. Ria Bollen, projectcoördinator Blikopener aan de Vlaamse Hogescholenraad, neemt dan persoonlijk contact met jou op.
Benieuwd
naar andere
TETRA-projectideeën?
Vanzelfsprekend is dit niet het enige projectidee. Misschien zijn er tussen de verschillende voorstellen wel andere die meer, of beter, aansluiten bij de werkgebieden van jouw onderneming of organisatie.
Expertisedomeinen
Dit projectidee is gelinkt aan volgende expertisedomeinen:
