Forschung für den Mittelstand - Die IGF-Projektdatenbank

Automatisierte Verschleißmessung und -analyse zur Optimierung der Prozessplanung in der Fräsbearbeitung (CAMWear 2.0)

Das Ziel des Projekts CAMWear 2.0 ist die Entwicklung einer vorwettbewerblichen KI-basierten Entscheidungsunterstützungs-Systematik für KMU mit spanender Fertigung. Diese ermöglicht den Einsatz wissensbasierter Optimierung von Zerspanwerkzeugen und steigert die Wirtschaftlichkeit der spanenden Fertigung in KMU und trägt zur Ressourcenschonung bei.

Gängige Systeme zur Bestimmung des Verschleißzustands von Zerspanwerkzeugen sind Messmikroskope und Lasermessbrücken. Erstere befinden sich außerhalb der Werkzeugmaschine, sind in der Anschaffung sehr teuer und bedürfen aufwändiger manueller Bedienung. Lasermessbrücken sind zwar maschinenintegrierbar, bieten jedoch keine Möglichkeit unterschiedliche Verschleißarten zu identifizieren und exakt zu vermessen. Das Feststellen von Ursachen und Handlungsempfehlungen bleibt somit aus. Zudem können gängige Verschleißmaße, wie die Verschleißmarkenbreite VB, nicht abgeleitet werden, deren objektive, wiederholbare Quantifizierung im Kontext anderen Produktionsdaten einen wesentlichen Mehrwert generieren kann.

Die im Vorhaben »CAMWear 2.0« geplante Operator Empowerment Systematik, bestehend aus maschinenintegriertem Mikroskop, Deep Learning Bildverarbeitung, Fertigungsdatenmanagement und automatisierter Modellerstellung, führt zur durchgängigen Quantifizierbarkeit des Verschleißzustandes von Zerspanwerkzeugen vor und während des Prozesses. Neben einer optimierten Ausnutzung der Werkzeugstandzeit direkt an der Maschine durch den Bediener, wird die Methodik zur automatisierten Erstellung von Verschleißratenmodellen zur technologischen Optimierung von Prozessen während der CAM-Planung ermöglichen (Optimierung von Schnittdaten, Werkzeugwechseln sowie der Werkzeugausnutzung).

Die hybride Intelligenz aus Mitarbeiter und KI-System hilft KMU bei der Sicherstellung einer ausreichenden Bauteilqualität, der Reduzierung von Ausschuss- und Werkzeugkosten sowie der Sicherung und Nutzung betriebseigenen Wissens in Form von Prozessdaten.

Ergebniszusammenfassung:

Die metallverarbeitende Industrie bzw. die Branchen Werkzeugbau, Automobilbau, Luft und Raumfahrttechnik und der allg. Maschinenbau erwirtschafteten im Jahr 2019 rund 40 % der Bruttowertschöpfung des produzierenden Gewerbes sowie 24 % der gesamten Bruttowertschöpfung in Deutschland. Eine wichtige Technologie zur Herstellung von Erzeugnissen innerhalb der genannten Branchen ist die Zerspanung. Ein Kostentreiber der spanenden Fertigung ist der verfahrensbedingte Werkzeugverschleiß. Vor dem Hintergrund des Nachfragewachstums für Zerspanwerkzeuge und steigenden Rohstoffpreisen zur Hartmetallherstellung, stellt verschleißbedingte Verschwendung eine wachsende Herausforderung für KMU dar.

Im Rahmen des Vorhabens wurden Konzepte zur KI-gestützten Verschleißsimulation für Unternehmen erarbeitet und nutzbar gemacht. Hierdurch werden KMU in die Lage versetzt werden, das Zusammenstellen und Organisieren von Trainingsdaten sowie das Anlernen von KI-Modellen auch ohne wissenschaftlichmathematischen Hintergrund und während des laufenden Fertigungsbetriebs leisten zu können. Weiterhin können die Ergebnisse einer Verschleißbewertung den Mitarbeitern auf geeignete Weise bereitgestellt werden.

Konkret können dadurch Einsparpotentiale beim Schlichtfräsen mit einer durchschnittlichen Bearbeitungszeit von ca. 22,1 h von etwa 4 h oder 18 % erzielt werden. Dazu ist eine Reduzierung der Nachbearbeitung von durchschnittlich 30 % möglich. Weiterhin ergeben sich reduzierte Maschinenkosten i.H.v. 5 % durch die geringeren Bearbeitungszeiten, Einsparungen bei Werkzeugkosten i.H.v. 20 % durch verringerte Ausfälle und Verlust von Werkzeugen sowie geringere Ausschusskosten i.H.v. 15 %, folglich weniger Fehlteile aufgrund optimaler Werkzeugausnutzung. Insgesamt ist mit einer Kostensenkung und Zeitersparnis bei gleichbleibender oder gesteigerter Qualität zu rechnen, wodurch die Produktivität gesteigert wird und der Energie- sowie Ressourcenverschwendung vorgebeugt wird.