In der ersten Phase des Forschungsprojekts werden industrielle Anwendungsfälle definiert, Zerspanversuche durchgeführt und ausgewertet. Mit den aufbereiteten Daten dieser Versuche lassen sich grundlegende ML-Modelle entwickeln. In der zweiten Phase geht es darum, die Modelle für neue Anwendungsfälle zu befähigen. Dabei wird die Versuchsumgebung, also der Prozess, die Maschine und Sensorik sowie der Werkstoff, schrittweise verändert, verschleißabhängige Gemeinsamkeiten identifiziert und Expertenwissen in die Untersuchungen einbezogen. Um die ML-Modelle industriell nutzbar zu machen, wird in der dritten Projektphase ein Assistenzsystem zur Prozessvorsteuerung sowie Transfer-Learning-basierte Geschäftsmodelle entwickelt.
Die gewonnenen Erkenntnisse werden in mehreren heterogenen Pilotanwendungen für das Bohren und Fräsen validiert. Darüber hinaus adressiert das Vorhaben nicht nur die spezifische Problemstellung aus der Werkzeugindustrie, sondern eröffnet auch mittels Transfer Learning neue Wege, um bislang unerschlossene Wertschöpfungspotenziale, z.B. bei Investitionsgüterherstellern und produzierenden Unternehmen anderer Branchen zu heben.
