![© pixabay.com/Gerd Altmann © pixabay.com/Gerd Altmann](/storage/media/images/9359/conversions/digitization-5231610_1920_Gerd-Altmann-title.jpg)
![SLV-Symposium: Digitalisierung in der Schweißtechnik](/storage/media/images/9363/conversions/DVS_GSI_SLV_Muenchen_RGB-small.jpg)
SLV-Symposium: Digitalisierung in der Schweißtechnik
https://www.slv-muenchen.de/aus-weiterbildung/bildung/detail/1229-digitalisierung-in-der-schweisstechnik/?tx_raseminar_bildungsfinder%5BseminarsUids%5D=133944&cHash=61ec13bbbc4876bf833566776fNach der Mechanisierung mit Erfindung der Dampfmaschine, der Massenproduktion durch Elektrifizierung sowie Fließbandarbeit und Automatisierung durch verschiedene computergestützte Fertigungstechnologien stellt die Digitalisierung die vierte Revolution der Industrie dar. Wir befinden uns inmitten dieses Wandels zur Industrie 4.0. Nahezu alle Bereiche, von der Wirtschaft bis hinein in das private Leben, sind davon betroffen und stehen vor spannenden Veränderungen. Dies betrifft auch die Schweißtechnik. Dabei stellt die sogenannte Digitalisierung in der Schweißtechnik nicht die bloße Weiterführung der Automatisierung dar. Ihr wesentliches Merkmal ist die Vernetzung von Bauteil, Fertigungsprozess und Fertigungsanlage. Dies bietet großes Potenzial für Qualitäts- und Effizienzsteigerungen. Durch die angestrebte Vernetzung der gesamten Fertigungskette werden potentielle Fehlerquellen reduziert und Nacharbeit oder Ausschuss weiter minimiert. Es bieten sich jedoch auch ganz neue Möglichkeiten in der Produktion individualisierter Produkte.
Für die Umsetzung dieser Vision müssen sowohl die beteiligten Komponenten kommunikationsfähig gemacht als auch die notwendige Kommunikationsplattform geschaffen werden. Die SLV München möchte mit ihrem Symposium zur Digitalisierung in der Schweißtechnik nicht nur einen Beitrag zur Vernetzung der Schweißtechnischen Fertigung, sondern auch zur Netzwerkbildung zwischen Experten und Anwendern auf diesem Gebiet beitragen. Während der Veranstaltung geben Ihnen die Dozenten einen vielfältigen Einblick in aktuelle Fragestellungen der Digitalisierung in der Schweißtechnik.
Beispiele für die Inhalte sind:
- (Echtzeit-)Erfassung und Auswertung von Prozessinformationen
- Digitales Werkstück / digitaler Zwilling
- Digitalisierter Schweißer (Digitalisierung von manuellen Schweißprozessen)
- CPS-gestützte Schweißprozesse
- Entwicklung und Einführung von Kommunikationsstandards
Das Programm im Überblick:
- Vom Fortschritt profitieren – Industrie 4.0 in der Schweißtechnik
- Allgemeiner Überblick über das komplexe Themenfeld
- Umsetzbarkeit für KMU
- Aktivitäten der DVS Arbeitsgruppe Industrie 4.0
- Teil 1: Einführung einer neuen disruptiven cloudbasierten Monitoring-Technologie
- Überwachung des Schweißprozesses mit Mehrkanal-Regelkartendarstellung und interaktiven Dashboards
- Problemstellung und Herausforderungen im Umgang mit riesigen Datenmengen
- Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Infrastruktur für die Industrie 4.0
- Umsetzung der Welding 4.0 Möglichkeiten in der Praxis: Beispiele aus Produktion und Ausbildung
- Welding 4.0
- Vernetzung von Schweißgeräten
- Digitale Erstellung von qualitätsrelevanten Dokumenten
- Digitalisierung von automatisierten Schweißprozessen
- Digitalisierungsprojekte in der Schweißtechnik
- Aktuelle Lösungen und Anwendungen
- Erwartung und Realität der Anwender
- WeldCube Connect
- Datenschnittstellen für TPS / i Schweißsyteme
- WeldCube Premium
- Schweißprozessmonitoring – Möglichkeiten und Benefits
- Überblick über Möglichkeiten des Prozessmonitorings
- Einsatz verschiedener Sensoren
- Überwachbare Prozesseigenschaften
- Möglichkeiten der Überwachung von Schweißprozessen mittels akustischer Emission
- Überwachung von Schweißprozessen mittels Bildauswertung im sichtbaren und unsichtbaren Spektrum
- Teil 2: Visualisierung des Prozessverlaufes als Live-Präsentation
- Anwendung der Filtertechnik zum Vergleich verschiedener Bauteilschweißungen
- 10x-Mindset zur Optimierung von Qualität und Produktivität
- Prozessüberwachung und -steuerung von WAAM mittels Machine Learning
- Prozessüberwachung und -regelung
- Machine Learning und künstliche Intelligenz
- Edge Computing
- Abschlussdiskussion und Verabschiedung