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KI in der Praxis RWTH-Start-up macht die Zerspanung smart

Quelle: Datamatters 3 min Lesedauer

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Datamatters und das Fraunhofer-IPT arbeiten daran, wie man diverse Prozesse in der Zerspanungswelt optimieren kann. Künstliche Intelligenz spielt eine Hauptrolle.

Qualitäts-push! Die Zerspanung von Werkstoffen hat viele Facetten. Hier wird gefräst. Es gibt aber auch das Bohren, Schleifen und Drehen. Das Start-up Datamatters und seine Partner wollen die Zerspanung nun per KI und Lernplattformen prozessicherer machen.(Bild: Spanbrecher)
Qualitäts-push! Die Zerspanung von Werkstoffen hat viele Facetten. Hier wird gefräst. Es gibt aber auch das Bohren, Schleifen und Drehen. Das Start-up Datamatters und seine Partner wollen die Zerspanung nun per KI und Lernplattformen prozessicherer machen.
(Bild: Spanbrecher)

Mit dem Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie (IPT) aus Aachen (Projektkoordinator) sowie den Partnern Gemineers, Innoclamp und Kaitos arbeitet das Kölner RWTH-Start-up Datamatters an der „intelligenten“ Zerspanung. Ziel ist es, durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) die hohen Qualitätsanforderungen in der spanenden Industrie besser und günstiger zu erfüllen. „Real World AI“ nennt Datamatters-Gründer Dr. Daniel Trauth sein Geschäftskonzept. Er erklärt dazu: „Während sich die breite Öffentlichkeit auf generative KI stürzt, um Texte und Bilder zu erzeugen, legen wir den Fokus auf die Verbindung der KI mit der realen Welt – von der Smart Factory über Smart Buildings bis hin zur Smart City.“

Der Weg durch den Parameterdschungel der Zerspanung

Die Zerspanung, bei dem Werkstoffe durch Drehen, Bohren, Fräsen oder Schleifen in die gewünschte Form und Größe gebracht werden, bildet eine wesentliche Grundlage der Fertigungstechnik. Die Branchen reichen von der Automobilproduktion bis zur Herstellung medizinischer Instrumente. Fehler im Zerspanungsprozess können schwerwiegende Folgen haben, die von Produktausfällen bis hin zu Sicherheitsproblemen reichen, wie es heißt. Strenge Qualitätskontrollen sind deshalb unerlässlich, aber auch zeitaufwändig und damit teuer. Traut: „Die automatisierte Überwachung und Analyse von Produktionsprozessen mittels KI kann die Prüfzeiten und den Kostenaufwand für die Qualitätssicherung erheblich reduzieren und die Genauigkeit der Qualitätsbewertung verbessern.“ Im Rahmen des Forschungsprojekts „FL.IN.NRW“ entwickeln man deshalb eine Lernplattform zum dezentralen Training von prädiktiven KI-Modellen, wie das IPT erklärt. Als ersten Anwendungsfall untersucht das Projektteam den komplexen Prozess der Zerspanung. Denn die Vielzahl an Werkzeug- und Prozessparametern in der Zerspanung fordert die Qualitätskontrolle sehr heraus, was sich dabei meist nur durch zeitaufwändige manuelle Prüfungen der Bauteile bewältigen lässt.

KI-Modelle erkennen Bauteilfehler bei der Zerspanung

Indem die Experten die Modelle mit Prozessdaten direkt aus der Produktionsmaschine trainierten, könne die KI Qualitätsprobleme aber schon während der Zerspanung erkennen. Dazu gehören Abweichungen im gewünschten Bauteilprofil aufgrund von Werkzeugverschleiß, die durch Schwankungen in der Spindellast und beim Spanndruck erkannt werden, wie man betont. Das KI-Modell detektiert dieses Werkzeugverhalten sofort als Maßabweichung von zuvor festgelegten Toleranzbereichen Dadurch könnten zeitaufwändige Qualitätskontrollen bedarfsgerecht durchgeführt und erheblich reduziert werden, was die Qualitätssicherung und Herstellung effizienter mache.

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