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Zerspanungsprognose Datenanalyse erlaubt modellprädiktive Regelung von Werkzeugmaschinen

Von E. Uhlmann, M. Polte, C. Lahoda und M Heper 5 min Lesedauer

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Am IWF in Berlin wollen Forscher mehr Prozesssicherheit in den Zerspanungsprozess bringen. Ein Enabler ist die Erschließung von Lageregelungsdaten für die vorhersagbare Werkzeugmaschinen-Regelung.

Auch wenn der Zerspanungsprozess für viele ausgereift zu sein scheint, gibt es immer noch viel Optimierungspotenzial, das Forscher jetzt am IWF der TU Berlin heben wollen. Dabei geht es um die sogenannte modellprädikative Regelung von Werkzeugmaschinen.(Bild: Ceratizit)
Auch wenn der Zerspanungsprozess für viele ausgereift zu sein scheint, gibt es immer noch viel Optimierungspotenzial, das Forscher jetzt am IWF der TU Berlin heben wollen. Dabei geht es um die sogenannte modellprädikative Regelung von Werkzeugmaschinen.
(Bild: Ceratizit)

In der aktuell vorherrschenden Ära von KI und digital integrierter Produktion, in der die Vernetzung des gesamten Maschinenparks als Schlüsselziel gilt, offenbart sich die einzelne Maschine weiterhin als ein entscheidender Hebel für die Optimierung industrieller Abläufe. Zum einen spiegelt sich diese Erkenntnis in der Notwendigkeit wider, eine effiziente Vernetzung innerhalb einer hochflexiblen Produktionsumgebung zu gewährleisten. Zum anderen wird der reibungslose Informationsfluss entlang der gesamten Wertschöpfungskette, mit jeder Werkzeugmaschine als kritische Schnittstelle, zum Nadelöhr der digitalen Vernetzung.

Die Fähigkeit einer NC-gesteuerten Werkzeugmaschine, innerhalb kürzester Zeit eine Fülle von Daten zu generieren und zu verarbeiten, eröffnet neue Dimensionen in Bezug auf Effizienz und Qualität der Fertigung sowie den mechanischen Zustand der Maschine selbst. Die Analyse dieser Daten aus offenen Systemsteuerungen mit modernen datenwissenschaftlichen Methoden birgt das Potenzial, tiefgreifende Erkenntnisse zu gewinnen, die wiederum als Grundlage für Prozessoptimierungen und strategische Unternehmensentscheidungen dienen können. Trotz des offensichtlichen Nutzens ist es für viele Unternehmen bislang eine Herausforderung, diesen Datenschatz effektiv zu heben.

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