Maschinensteuerung durch Künstliche Neuronale Netze am Beispiel der Kautschukextrusion

Autor*in: Marco Fabian Lukas

ISBN: 978-3-69030-166-4

Dissertation, Leibniz Universität Hannover, 2026

Herausgeber*in der Reihe: Ludger Overmeyer

Band-Nr.: ITA 01/2026

Umfang: 144 Seiten, 67 Abbildungen

Schlagworte: Kautschukextrusion, Nachhaltige Produktion, Künstliches Neuronales Netzwerk, Prozesssteuerung, Digitales Produktionssystem

Kurzfassung:  Kautschukextrusion ist ein etabliertes Fertigungsverfahren, das eine präzise Temperatursteuerung aufgrund von chargenabhängigen Material- und Parametervariationen voraussetzt. Eine unmittelbare Anpassung bei Temperaturabweichungen ist essenziell, um Ausschuss zu vermeiden und die Qualität der Extrudatoberfläche zu gewährleisten. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, wird in dieser Arbeit eine echtzeitfähige Temperatursteuerung auf Grundlage von künstlichen neuronalen Netzen entwickelt. Nach dem Training wird bei einem Mean Absolute Percentage Error von 0,68 % und einem Mean Squared Error von 0,63 °C2 eine hohe Prädiktionsgenauigkeit für Temperaturabweichungen erreicht. Integriert in das Steuerungssystem erfolgt nach durchschnittlich 68 ms eine automatisierte Reaktion auf Toleranzabweichungen. Die unter Realbedingungen validierte Inline-Implementierung belegt die Prozessstabilität.