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INNEO Solutions GmbH CAD.de-Mitteilung vom 3.7.2020
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Mit IoT, Simulation und KI Fertigungsprozesse optimieren
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Maschinen werden in der Fertigung oft stunden- oder sogar tagelang durch „Experimentieren“ und „Ausprobieren“ unterschiedlicher Prozess- und Bearbeitungsparameter belegt. So ist das Einfahren von Fertigungsmaschinen wie beispielsweise Umformmaschinen mit zeitlichen Unsicherheiten und aufwändigen Testreihen verbunden. Der dabei anfallende Ausschuss erhöht zusätzlich zu den Maschinenstunden die anfallenden Kosten. Das Resultat sind blockierte Ressourcen: Menschen, Maschine und Material können nicht für die eigentliche, produktive Fertigung eingesetzt werden.

Um hierfür Abhilfe zu schaffen, hat sich um die Hochschule Aalen unter Leitung von Dr. Wolfgang Rimkus, Julian Schlosser und Dr. Sebastian Feldmann ein Team von Firmen zusammengefunden, die ihr Know-how, ihre Softwarewerkzeuge und Hardware einbringen, um Lösungen und optimierte Prozesse zu eruieren. Im Rahmen des Projekts SimKI wird an zwei realen Anwendungen geforscht.



Ziel des ersten Anwendungsfalls ist es, auf Basis von live mitgelesenen Maschinendaten optimierte Fertigungsprozessparameter zu erhalten, die dann das Einfahren der Maschine auf ein Minimum reduziert. Zum Einsatz kommen die IoT-Plattform ThingWorx (PTC) und das Konnektivität-Tool Kepware (PTC), beides durch die Firma INNEO Solutions in Ellwangen zur Verfügung gestellt. Der Kern des Projektes ist die Künstliche Intelligenz (KI), die auf diese Problemstellung angepasst wird. Die Eingangsdaten für die KI werden bei der Bearbeitung auf einer Großportalfräsmaschine von Gaugler und Lutz, durch das Anbinden der IoT-Plattform an die Steuerung erfasst. Die Firma Gaugler und Lutz ist führender Anbieter von konfektionierten Kernwerkstoffen und Lösungen für den Leicht- und Sandwichbau sowie Händler und Hersteller von Sport-, Reha- und Freizeitartikeln.

Beim zweiten Anwendungsfall sollen mittels dem Machine-Learning-Ansatz Daten aus der realen Fertigung ausgewertet werden, um daraus optimierte Prozessparameter abzuleiten. Die Erfassung der Umformungsdaten erfolgt mithilfe eines smarten Werkzeugs mit integrierten Sensoren. Durch das Konfigurieren eines angepassten Machine-Learning Algorithmus können prozessspezifische Muster erkannt, und Wirkzusammenhänge, die zu Fehlerteilen führen, erlernt werden. Das gesammelte Prozesswissen wird dann für Simulationszwecke verwendet. Die Simulationssoftware LS-DYNA führt mit den CAD-Daten von Werkzeug und Rohling und mithilfe des gewonnenen Prozesswissens, im Minutentakt Umformsimulationen durch. Die gewonnenen Referenzdaten aus der Umformung werden hierbei für das Antrainieren der KI verwendet. Durch eine angeschlossene KI-Software werden dann diese Ergebnisse kontinuierlich ausgewertet und erkannte Muster mit aufgenommen. Die KI-Software optimiert auf dieser Basis, die bisherigen Fertigungsparameter und schlägt für die reale Fertigung neue Prozessparameter vor, die dann das Einfahren der Maschine auf ein Minimum reduziert und die Prozesssicherheit erhöhen.

Die hierdurch erzielbaren Einsparpotenziale sind erheblich und können der Industrie einen deutlichen Vorteil in Bezug auf Fertigungszeiten und Fertigungskosten generieren.

Das Projektvorhaben „Echtzeitdatenerfassung und Parameterkorrektur mittels einer mit Simulationsdaten angelernten KI („SimKI“)“ wird durch das Ministerium für Wirtschaft, Arbeit und Wohnungsbau Baden-Württemberg im Rahmen des Innovationswettbewerbs „KI für KMU“ gefördert.

Hier finden Sie mehr Informationen zur IoT-Plattform ThingWorx

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