Im Werkzeugbau sind oft lange Bearbeitungszeiten von 48 Stunden oder mehr erforderlich. Diese werden teilweise auch am Wochenende durchgeführt. Die Fertigung erfolgt dabei bislang für das Bedienpersonal häufig in Schichtarbeit, da die Maschinen sehr komplex und die Bearbeitungsprozesse eine hohe Genauigkeit erfordern.
Eine personenlose Fertigung und automatisierte Überwachung des Produktionsprozesses wäre insbesondere auch im Hinblick auf die Schichtarbeit und den Mangel an Fachkräften ein wünschenswertes Szenario. Jedoch stellt beispielsweise ein unbeobachteter Werkzeugbruch eines der größten Risiken hierfür dar. Dieser kann zu erheblichen Folgekosten führen, da das Werkstück beschädigt wird und neu bearbeitet werden muss. Bei hochpreisigen Werkstücken, wie sie im Werkzeugbau häufig zum Einsatz kommen, könnte der Schaden sogar mehrere Millionen Euro betragen.
Lösung: Autonome Fertigung bei permanenter, automatisierter Prozessüberwachung
Um das Risiko von Werkzeugbrüchen zu reduzieren, können Unternehmen die autonome Fertigung mithilfe von Sensordaten und künstlicher Intelligenz (KI) verbessern. Dazu werden Maschinen- und zusätzliche Sensordaten sicher 24/7 erfasst, beispielsweise in der CuttingEdge World, der IIoT-Plattform für die spanende Bearbeitung. Das Schneidwerkzeug wird durch QR-Codes serialisiert, um es eindeutig zu identifizieren. Die Daten werden dann zu einem digitalen Zwilling zusammengeführt, der ein vollständiges Bild der Maschine, des Werkstücks, des Schneidwerkzeugs und des Prozesses liefert.
Anhand dieses digitalen Zwillings können Anomalien erkannt werden, die auf einen bevorstehenden Werkzeugbruch hindeuten, z. B. durch die Spindelleistung oder den Körperschall deren Veränderungen einen Werkzeugbruch bereits ankündigen können. Außerdem können Verschleißgrenzen bestimmt werden, um den Zeitpunkt des Werkzeugwechsels zu optimieren. Bei der Erkennung einer Anomalie oder Überschreitung einer Verschleißgrenze wird ein Alarm an die Mitarbeiter gesendet, die dann eingreifen können.
Beispielhafte 3D-Darstellung der Spindelleistung in einem Fräsprozess
Nutzen: Fehlerquote und Ausschuss reduzieren, dem Fachkräftemangel entgegenwirken
Die autonome Fertigung mithilfe von Sensordaten und KI-Modellen bietet Unternehmen zahlreiche Vorteile. Dazu gehören:
Kontinuierliche Remote-Kontrolle: Die Produktion kann jederzeit und von überall aus überwacht werden. Dadurch können Anomalien frühzeitig erkannt und behoben werden. Personal vor Ort ist nicht oder nur in reduzierter Besetzung notwenig.
Reduziertes Fehlerrisiko: Durch die Anomalieerkennung und die Bestimmung von Verschleißgrenzen wird das Risiko von Werkzeugbrüchen und anderen Fehlern reduziert.
Frühzeitige Abfangen von Fehlerfolgen: Durch die Alarmmeldung an die Mitarbeiter können Fehlerfolgen frühzeitig abgefangen werden, was zu Kosten- und Ressourceneinsparungen führt.
Zusatznutzen:
Neben den oben genannten Vorteilen bietet die autonome Fertigung mithilfe von Sensordaten und KI auch weitere Möglichkeiten zur Prozessoptimierung und Effizienzsteigerung. Dazu gehören:
Prozessoptimierung (Entwicklung): Die Daten aus der autonomen Fertigung können zur Optimierung der Prozesse genutzt werden. Dadurch können die Produktivität und die Produktqualität verbessert werden.
Optimale Einsatzdauer der Schneidwerkzeuge: Durch die Bestimmung von Verschleißgrenzen kann die optimale Einsatzdauer der Schneidwerkzeuge erreicht werden. Dadurch werden Kosten gesenkt.
Schnelle faktenbasierte Analyse bei Reklamationen: Bei Reklamationen können die Daten aus der autonomen Fertigung genutzt werden, um eine schnelle und faktenbasierte Analyse durchzuführen. Dadurch können die Ursachen der Reklamationen schneller ermittelt und behoben werden.
Erhöhung OEE (Gesamtanlageneffektivität): Durch die Verbesserung der Prozesssicherheit und der Verfügbarkeit der Maschinen kann die Gesamtanlageneffektivität (OEE) erhöht werden.
Fazit:
Die autonome Fertigung mithilfe von Sensordaten und KI bietet Unternehmen im Werkzeugbau zahlreiche Vorteile. Dazu gehören die Reduzierung des Fehlerrisikos, die Früherkennung von Fehlerfolgen und die Möglichkeit zur Prozessoptimierung und Effizienzsteigerung.
