Das Walzprofilieren ist eine Kunststoffverarbeitungstechnologie, bei der Metallstreifen und -bleche mit Hilfe von hintereinander angeordneten Formwerkzeugen schrittweise seitlich gebogen werden. Aufgrund der niedrigen Kosten, der hohen Effizienz und der Flexibilität ist es zu einer der wichtigsten Technologien für Leichtbau, Energieeinsparung, Emissionsreduzierung und Sicherheitsverbesserung in verschiedenen Bereichen wie neue Energien, Luft- und Raumfahrt und Schienenverkehr in China geworden. Die Komplexität und Unvollständigkeit des Prozesses, die ungleichmäßigen Eigenschaften der Materialdicke und der geringe Grad an Informatisierung und Automatisierung der Anlagen haben jedoch dazu geführt, dass das Verfahren einer "Black Box" ähnelt, was die Vorhersage der Produktqualität erschwert, stark von manueller Erfahrung bei der Fehlersuche in der Produktion abhängt, die verformbaren Querschnitte begrenzt und die Ausbeute instabil ist. Daher wird in diesem Papier ein datengesteuertes intelligentes Walzprofiliersystem vorgeschlagen und stellt dessen technische Architektur und Eigenschaften im Detail vor. Durch den Aufbau einer auf künstlicher Intelligenz basierenden Datenarchitektur sammelt, prüft, integriert, speichert und analysiert dieses System diskrete Daten beim traditionellen Walzprofilieren. Gleichzeitig integriert es digitale Zwillinge, künstliche Intelligenz, Konturerkennungstechnologie und kollaborative Multi-Agenten-Steuerung, um einen selbstkorrigierenden Produktionsmodus zu schaffen, der manuelle Erfahrungen ersetzen kann. Für die neue Energiefahrzeugindustrie wird in diesem Papier eine Fallstudie zur Verwendung dieses Systems zur Lösung der Rückfederungskontrolle von Strukturkomponenten rollgeformter Batteriepacks vorgestellt. Schließlich werden Vorschläge und Perspektiven für die Entwicklung dieses Systems gegeben.
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