LEAP - Label-effiziente akustische Prädiktion der Prozessstabilität

In der spanenden Fertigung sind regenerative Schwingungen, auch Rattern (engl. „Chatter“) genannt, ein zentraler Produktivitäts- und Qualitätslimitierer. Besonders bei der Fräsbearbeitung führen instabile Prozesszustände zu schlechter Oberflächenqualität, erhöhtem Werkzeug- und Maschinenverschleiß, Ausschuss, Nacharbeit und reduzierten Zeitspanvolumina. Trotz des hohen wirtschaftlichen Schadens werden solche Zustände in vielen Betrieben noch immer überwiegend über Erfahrungswissen erkannt und bewertet. Gerade im Mittelstand ist dies problematisch, weil dieses Wissen häufig an einzelne erfahrene Fachkräfte gebunden ist und durch Fachkräftemangel und Fluktuation zunehmend verloren geht. Gleichzeitig sind etablierte technische Ansätze zur Prozessüberwachung oft kostenintensiv, schwer nachrüstbar oder mit erheblichem Integrationsaufwand verbunden. Das laufende Projekt adressiert diese Herausforderungen bereits mit einem kostengünstigen, nicht prozessinvasiven System auf Basis von Luftschallsignalen.

Veranstalter

TU concept GmbH

Einmal im Jahr sucht die Stiftung Industrieforschung gemeinsam mit der TU concept GmbH im Rahmen des Wissenschaftswettbewerbs „Forum Junge Spitzenforschung” originelle und praxisrelevante Anwendungsideen und Lösungsansätze von Nach­wuchs­wissen­schaftler*innen in der Metropolregion Ruhr. Die sechs erfolgversprechendsten Projektarbeiten legen das Centrum für Entrepreneurship & Transfer (CET) der TU Dortmund und die TU concept GmbH einer Jury, bestehend aus Mitgliedern von Praxis und Wissenschaft, vor.

LEAP - Label-effiziente akustische Prädiktion der Prozessstabilität

Projektleiter: Dr. Felix Finkeldey
Hochschule: TU Dortmund
Förderjahr: 2026
Thema des Wettbewerbs:Intelligente Systeme im industriellen Arbeitsleben

Weitere Preisträger zum Thema: "Intelligente Systeme im industriellen Arbeitsleben"

AEGIS-ML - Automatisierte, entwicklungsprozessbegleitende Generierung synthetischer Machine Learning Trainingsdaten

Julian Rolf, Dr. Mario Wolf und Prof. Dr. Detlef Gerhard
Dortmund
2026
4.000 €

Probabilistische, auf maschinellem Lernen basierende Schadenserkennung für schwingende industrielle Strukturen

Ali Kilicsoy, Dr. Nataly Manque et al.
Dortmund
2026
4.000 €

PRISMA - Privacy-preserving Signal Detection, Analysis, and Classification in Automotive and Industrial Applications

René Glitza und Luca Becker
Dortmund
2026
4.000 €

LEAP - Label-effiziente akustische Prädiktion der Prozessstabilität

Dr. Felix Finkeldey
Dortmund
2026
8.000 €

KI-gestütztes autonomes Funkgerät für die Binnenschifffahr

Dr. Alexander Puzicha
Dortmund
2026
10.000 €

PANGOLIN - Wertoptimierte Funknetze für die Industrie

Stefan Böcker, Christian Arendt et al.
Dortmund
2026
12.000 €