Das ?ffentlich gef?rderte Projekt AICoM (Artificial Intelligence Controlled Milling) zielt darauf ab, durch den verst?rkten Einsatz von KI (Künstlicher Intelligenz) die Leistungsf?higkeit und Funktionalit?t von Maschinen und Ausrüstungen der Fertigungstechnik signifikant zu erh?hen. Hier soll eine lernende Fr?smaschine geschaffen werden, wodurch kleine Serien in der Produktion schnell und effektiv zerspant werden k?nnen. Gühring entwickelt und liefert dabei den dafür ben?tigten Wissensspeicher, der sich aus der etablierten Gühring Tool Management Software ableitet.
Das vom Bundeministerium für Bildung und Forschung ver?ffentlichte Forschungsprogramm: ?Zukunft der Wertsch?pfung – Forschung zu Produktion, Dienstleistung und Arbeit“ fokussiert u. a. die Erh?hung der Leistungsf?higkeit und Funktionalit?t von Maschinen und Ausrüstungen der Fertigungstechnik durch den verst?rkten Einsatz von KI. In diesem Rahmen startete im Juni 2021 das Projekt ?AICoM“ mit dem Ziel, eine lernende Werkzeugmaschine zur autonomen Fertigung kundenindividueller Werkstücke zu entwickeln. Das Konsortium besteht aus Industrieunternehmen aus den Bereichen Werkzeug- und Maschinenherstellung, NC- und CAM-Modul-Entwicklung sowie KI-Software-Entwicklern. Zus?tzlich komplettieren zwei Forschungsinstitute der Technischen Universit?t Darmstadt das Konsortium, um die zugrundeliegenden Forschungsfragestellungen für AICoM zu beantworten.
Zielsetzung und Vorgehen
Unsere Welt wird digitaler, Fertigungen müssen effizienter werden: Die steigende Nachfrage an kundenindividuellen und komplexen Produkten in der Einzelteil- bzw. Kleinserienfertigung erfordert ein hohes Ma? an technischem Verst?ndnis, um die Wirtschaftlichkeit und hohe Produktivit?t bei maximaler Bauteilqualit?t sicherzustellen. AICoM will dabei moderne Fr?s-Bearbeitungszentren mit künstlicher Intelligenz ausstatten und damit kundenindividuelle Werkstücke bei vereinfachter Bedienung und selbst?ndiger Planung m?glichst autonom herstellen.
Ziel des Forschungsvorhabens AICoM ist die Entwicklung eines Systems aus verschiedenen Einzelmodulen, die in einer intelligenten modularen System- und Steuerungsarchitektur zusammengeschlossen sind. Das System AICoM erm?glicht die Optimierung der CAD/CAM- Fertigungskette bis hin zur Fertigung der Produkte. Die Verknüpfung des Systems AICoM mit einer normalen Werkzeugmaschine erm?glicht eine ?lernenden Werkzeugmaschine“ für die zerspanende Fertigung. Diese lernende Maschine hat die F?higkeit, den Prozess autonom anzupassen, indem sie auf erlernte Erfahrungen zurückgreift.
Der Anwender kann hierbei aus verschiedenen Zielgr??en w?hlen, an die sich die Werkzeugmaschine mit der zu entwickelnden KI-basierten Prozessregelung selbstst?ndig anpasst. Dabei wird die Leistungsf?higkeit der Werkzeugmaschine je nach unterschiedlichem Bedarf und Anforderungen stets voll ausgesch?pft. AICoM greift dabei auf aktuelle und historische Prozessinformationen (Wissensspeicher) zurück. Durch den Zugriff auf die Erfahrung aus vorangegangenen Auftr?gen k?nnen die Fertigungsprozesse bereits w?hrend der Prozessplanung automatisch optimiert werden. Die selbst?ndige Planung der Prozesse kann den Aufwand der Programmierung deutlich reduzieren. Die automatische Prozessregelung erm?glicht weitere Produktivit?tssteigerungen.
Gühring Tool Management Software als Wissensspeicher
Gühring leistet seinen Beitrag in diesem Forschungsprojekt durch die Entwicklung und den Aufbau eines Wissensspeichers mittels Gühring Tool Management Software, kurz GTMS.
Die adressierten Zielstellungen sind neben der maximalen Produktivit?t die Erh?hung der Qualit?t. Das aufgebaute Wissen dient zum einen dazu, zielbringende autonome Entscheidungen w?hrend des Prozessablaufs zu gew?hrleisten und zum anderen, bei neuen unbekannten Werkstücken die automatisierte Prozessplanung auf Basis historisch gesammelter Erfahrung in Form von m?glichst detaillierten Prozessinformationen zu erm?glichen.
Die Grundlage dafür liefern Daten und Informationen, welche m?glichst prozessnah erfasst und weiterverarbeitet werden. Ziel dabei ist es, durch Identifikation geeigneter Datenquellen ein m?glichst genaues Prozessabbild zu schaffen und dieses für die Planung, Optimierung und digitale Anpassung neuer Prozesse zur Verfügung zu stellen. Die Datenquellen stammen insbesondere aus der Werkzeugmaschinensteuerung zusammen mit Daten aus vor- und nachgelagerten Prozessschritten, wie beispielsweise der Qualit?tssicherung.
Für die Sammlung und Bereitstellung des ben?tigten Wissens wird im Projekt AICoM ein neuartiger Wissensspeicher als Teilmodul des Gesamtsystems entwickelt. In diesem werden die entstehenden Daten strukturiert und kontextbasiert zusammengeführt, um ein effizientes Trainieren von KI-Algorithmen zu erm?glichen, welche das notwendige Wissen für die lernende Werkzeugmaschine in Form von Prozessmodellen bereitstellen.
Ausgehen von der Struktur des bereits in der GTMS vorhandenen Datenspeichers, wird diese für das Projekt weiterentwickelt. Die Gühring Tool Management Software ist ein Softwareprodukt für die vollst?ndige Digitalisierung der Produktion, das bereits bei Kunden erfolgreich eingeführt wurde. Die? Anwendungsm?glichkeiten gehen weit über die eigentliche Werkzeugverwaltung hinaus: Das Logistikmodul hat umfangreiche Funktionen inkl. der M?glichkeit, automatisierte Lagersysteme direkt anzusteuern, das Planungsmodul beinhaltet Stücklistenverwaltung, die Werkzeugverschlei?datenerfassung optimiert den Werkzeugeinsatz, direkte Kommunikation mit Werkzeugvoreinstellger?ten ist m?glich, das Qualit?tsmodul beinhaltet eine Messmittelverwaltung, und die M?glichkeit, Prüfpl?ne anzulegen, die Wareneingangskontrolle zu dokumentieren, einer automatisierter Lieferantenbewertung, mit dem Produktionsmodul lassen sich Maschinen- und Prozessdaten erfassen.
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?Dieses Forschungs- und Entwicklungsprojekt wird durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) im Programm ?Zukunft der Wertsch?pfung – Forschung zu Produktion, Dienstleistung und Arbeit“ mit dem F?rderkennzeichen 02P20A060ff. gef?rdert und vom Projekttr?ger Karlsruhe (PTKA) betreut. Die Verantwortung für den Inhalt dieser Ver?ffentlichung liegt bei den Autoren.”
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