Stanzprozesse und Tiefziehen KI-gestützt optimieren
ML-Modelle analysieren Niederhalterkraft, Ziehtiefe, Blechdicke und Schmierstoffmenge in Echtzeit und reduzieren Ausschuss bei Stanz- und Tiefziehprozessen deutlich.
Für Unternehmen
Nicht nur lesen, umsetzen.
Wir entwickeln KI-Lösungen für genau deinen Anwendungsfall und begleiten dich bei der Einführung.
Das Problem
Parameterfindung beim Einrichten neuer Tiefziehwerkzeuge dauert 4–12 Stunden, produziert erheblichen Ausschuss und hängt stark vom Erfahrungswissen einzelner Einrichter ab, ein wachsendes Risiko bei steigendem Fachkräftemangel.
Die Lösung
Gradient-Boosting- und neuronale Netzwerkmodelle lernen aus historischen Prozessdaten und Sensormessungen, empfehlen optimale Parameterkombinationen für neue Materialchargen und erkennen Rissrisiken vor dem Bauteilversagen.
Der Nutzen
Einrichtzeit neuer Werkzeuge um 40–60 % reduziert, Ausschussquote beim Tiefziehen von typisch 5–15 % auf unter 3 % gesenkt, Expertenwissen systematisch dokumentiert und weitergegeben.
Lösungsansätze
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Die vollständige Analyse enthält
- Kosten- & ROI-Vergleich
- Konkrete Tool-Empfehlungen
- Praxisszenario aus der Beratung
- Häufige Einstiegsfehler
- Realistischer Zeitplan
- DSGVO-Hinweise für DE
Passt das zu dir?
- Ihr produziert mehr als 100.000 Teile pro Jahr je Werkzeug auf denselben Pressen
- Eure Ausschussquote beim Tiefziehen liegt dauerhaft über 4 % und ist schwer erklärbar
- Einrichter verbringen 4 Stunden oder mehr mit der Parameterfindung bei jedem neuen Werkzeuganlauf
- Materialchargenstreuung bei Stahlblechen ist bei euch ein bekanntes, wiederkehrendes Problem
- Ihr habt mindestens 12 Monate Prozessdaten aus eurer MDE oder eurem Maschinensteuerungssystem
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Konzeptentwicklerin
Ich frage nicht, was KI kann. Ich frage, was du in deinem Alltag damit anfängst. Erst wenn ich eine ehrliche Antwort habe, entsteht daraus ein konkreter Use Case. Fehlt ein Anwendungsfall, der zu dir passt? Schreib mir kurz.