Künstliche Intelligenz definiert die Zerspanungstechnik neu  

Ungeplante Ausfälle und Qualitätsmängel sind in der Fertigung kostspielig und zeitaufwendig. Künstliche Intelligenz bietet hier innovative Lösungen. Durch die Analyse großer Datenmengen können KI-Systeme Muster erkennen, die auf potenzielle Probleme hinweisen. So lassen sich beispielsweise Werkzeugbruch, Maschinenausfälle oder Qualitätsabweichungen frühzeitig prognostizieren und entsprechende Maßnahmen einleiten.  

 

 

Maschinelles Lernen ist das Fundament der KI  

Im Kern der KI-Anwendungen in der Zerspanung und Umformung steht das maschinelle Lernen. Algorithmen, die in der Lage sind, aus großen Datenmengen zu lernen und Muster zu erkennen, bilden die Basis für zahlreiche Optimierungen. Dies ermöglicht eine rechtzeitige Wartung und vermeidet kostspielige Ausfälle. Darüber hinaus können maschinelle Lernmodelle die optimale Schnittgeschwindigkeit berechnen, um sowohl die Produktivität zu steigern als auch die Werkzeuglebensdauer zu verlängern.

Eine Untergruppe des maschinellen Lernens, das sogenannte Deep Learning, eröffnet noch umfassendere Möglichkeiten. Künstliche neuronale Netzwerke, die der Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachempfunden sind, können komplexe Zusammenhänge erkennen. In der Zerspanung und Umformung finden sie Anwendung in der Qualitätskontrolle, wo sie anhand von Bilddaten feinste Abweichungen von der Sollgeometrie erkennen. Zudem können sie zur Überwachung von Produktionsprozessen eingesetzt werden und Anomalien frühzeitig identifizieren.

Zudem ermöglicht Natural Language Processing (NLP) Computern, die menschliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen. In der Zerspanung kann NLP dazu beitragen, die Kommunikation zwischen Menschen und Maschinen zu vereinfachen. So können Bedienanleitungen für komplexe Maschinen automatisch generiert und in der Sprache des jeweiligen Bedieners zur Verfügung gestellt werden. Darüber hinaus können Wartungsberichte erstellt oder Fehlermeldungen in verständlicher Form umformuliert werden.  

 

 

Anwendungsbereiche von KI in der Zerspanungstechnik

Einer der bedeutendsten Anwendungsbereiche von KI in der Zerspanungstechnik ist die prädiktive Wartung. Durch die kontinuierliche Analyse von Sensordaten , die von Maschinen und Werkzeugen gesammelt werden, können KI-Systeme den Zustand der Anlagen präzise überwachen. So lassen sich potenzielle Ausfälle frühzeitig erkennen und geplante Wartungsarbeiten effizient durchführen. Dies minimiert ungeplante Stillstände und trägt zur Erhöhung der Anlagenverfügbarkeit bei.

Ähnlich wie die prädiktive Wartung, revolutionieren KI-basierte Bildverarbeitungssysteme die Qualitätskontrolle in der Zerspanung und Umformung. Durch den Einsatz von Kameras und KI-Algorithmen können Werkstücke während des Fertigungsprozesses auf feinste Abweichungen von den Spezifikationen hin untersucht werden. So lassen sich Fehler frühzeitig erkennen und Ausschuss reduzieren. Dies führt zu einer signifikanten Steigerung der Produktqualität und stärkt das Vertrauen der Kunden.  

Auch können KI-Algorithmen die Parameter von Zerspanungsprozessen wie Schnittgeschwindigkeit, Vorschub und Schnitttiefe optimieren. Durch die Analyse großer Datenmengen können sie komplexe Zusammenhänge erkennen und die optimalen Einstellungen für jedes Werkstück und jedes Material ermitteln. Dies führt zu einer Steigerung der Produktivität, einer Reduzierung von Werkzeugverschleiß und einer Verbesserung der Oberflächengüte.

Es ermöglicht zudem auch die Automatisierung von zahlreichen Routineaufgaben in der Zerspanung und Umformung. So können beispielsweise Roboter mit Hilfe von KI-Systemen Werkstücke autonom bearbeiten oder Maschinen beladen. Dies entlastet die Mitarbeiter und ermöglicht es ihnen, sich auf komplexere Aufgaben zu konzentrieren. Darüber hinaus trägt die Automatisierung zu einer höheren Präzision und zu einer Reduzierung von menschlichem Fehler bei.

 

 

Fallbeispiele aus der Praxis

  • Produktionsüberwachung in Autofabriken: KI-Systeme überwachen den Zustand von Robotern und Produktionslinien. Durch die Analyse von Sensordaten können sie Anomalien erkennen, die auf einen bevorstehenden Ausfall hinweisen. So können Wartungsarbeiten geplant werden, bevor es zu Produktionsausfällen kommt.

 

  • Zustandsüberwachung von Windkraftanlagen: KI-basierte Systeme analysieren die Vibrationen und akustischen Signale von Windkraftanlagen , um Schäden an Rotorblättern oder Getrieben frühzeitig zu erkennen. Dies ermöglicht eine effizientere Wartung und erhöht die Verfügbarkeit der Anlagen.

 

  • Qualitätskontrolle in der Lebensmittelindustrie: KI-Systeme können Bilder von Produkten analysieren, um Defekte oder Verunreinigungen zu erkennen, die mit dem menschlichen Auge schwer zu sehen sind. Dies trägt zu einer höheren Produktqualität und Sicherheit bei.

 

  • Prädiktive Wartung in der Luftfahrt: Fluggesellschaften nutzen KI, um den Zustand von Flugzeugmotoren und anderen Komponenten zu überwachen und potenzielle Ausfälle vorherzusagen. Dies ermöglicht eine optimierte Planung von Wartungsarbeiten und erhöht die Sicherheit im Flugbetrieb

 

 

 

 

Die Hürden der Künstlichen Intelligenz

Die Integration von Künstlicher Intelligenz in die Zerspanungstechnik birgt ein enormes Potenzial zur Steigerung von Effizienz, Qualität und Flexibilität. Dennoch sind einige Herausforderungen zu bewältigen, bevor dieses Potenzial voll ausgeschöpft werden kann.

Die Leistungsfähigkeit von KI-Systemen hängt entscheidend von der Qualität der zugrundeliegenden Daten ab. Um präzise Vorhersagen und Entscheidungen treffen zu können, müssen die Daten korrekt, vollständig und repräsentativ für die realen Prozesse sein. Dies erfordert eine sorgfältige Datenerfassung, -aufbereitung und -speicherung, da die Qualität der Daten ein entscheidender Faktor für die Korrektheit und Genauigkeit der Ergebnisse und Entscheidungen ist.

Zugleich kann der Einsatz von KI in der Produktion auch datenschutzrechtliche Fragen aufwerfen. Unternehmen müssen sicherstellen, dass die Daten ihrer Mitarbeiter und Kunden geschützt sind und die geltenden Datenschutzbestimmungen (BDSG)  eingehalten werden. Dies gilt insbesondere für sensible Daten wie Personendaten oder Betriebsgeheimnisse. Ein umfassendes Datenschutzkonzept ist daher unerlässlich.

Ein weiteres Problem bei der Einführung von KI in der Zerspanung ist der Mangel an qualifizierten Fachkräften. Experten für maschinelles Lernen, Data Science und künstliche Intelligenz sind rar und werden dringend benötigt. Um diesen Mangel zu beheben, sind gezielte Weiterbildungsmaßnahmen und die Förderung des Nachwuchses erforderlich.

 

 

Kann Künstliche Intelligenz zur Nachhaltigkeit beitragen?

Ein positiver Nebeneffekt des KI-Einsatzes in der Zerspanungstechnik ist die Förderung von Nachhaltigkeit. Durch prädiktive Wartung und optimierte Prozesse lassen sich Energieverbrauch und Materialeinsatz deutlich reduzieren. Zudem ermöglicht KI eine ressourcenschonendere Produktionsplanung, indem beispielsweise Transportwege minimiert und Materialabfälle verringert werden. Langfristig trägt der Einsatz von KI dazu bei, die ökologische Fußabdruck der Fertigungsindustrie zu verringern und die Kreislaufwirtschaft zu fördern.

 

 

Die Zukunft von KI und Zerspanungstechnik

Die Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, die Zerspanungstechnik grundlegend zu transformieren. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen, Deep Learning und natürlicher Sprachverarbeitung können Unternehmen in der Fertigungsindustrie ihre Prozesse signifikant optimieren und effizienter gestalten.

Prädiktive Wartung, verbesserte Qualitätskontrolle und automatisierte Prozesse sind nur einige der vielversprechenden Anwendungsgebiete. KI-Systeme ermöglichen es, potenzielle Probleme frühzeitig zu erkennen und dadurch Ausfallzeiten zu minimieren. Zudem können sie die Produktqualität steigern und die Gesamtanlageneffektivität (OEE) erhöhen.

Die Zukunftsaussichten sind vielversprechend. Die kontinuierliche Entwicklung der KI-Technologien wird dazu führen, dass intelligente Produktionssysteme immer alltäglicher werden. Die Zerspanungstechnik wird sich in Richtung einer zunehmend autonomen und selbst lernenden Fertigung entwickeln. Zugleich revolutioniert KI bereits heutzutage in anderen Bereichen wie der Medizintechnik das Arbeitsfeld. Vorrausichtlich wird KI noch in weiteren Arbeitsbereichen implementiert und somit die Arbeit vieler Menschen assistieren und erleichtern.