Um in wechselhaften Zeiten informierte strategische Entscheidungen treffen zu können, sollten alle zur Verfügung stehenden Daten des Maschinenparks und der Prozesse ausgewertet werden. „Große Unternehmen verfügen routinemäßig bereits über solche, in der Regel KI-basierte Tools als wichtige Datenquelle, um ihre Produktion zeitnah zu steuern. Doch bei kleineren und mittleren Serienfertigern fehlt oft das Knowhow, die Manpower und auch die Mittel, um ein solches System einzusetzen“, sagt Franziska Hübscher, die bei Smartblick in Berlin als Marketing-Leiterin arbeitet.
Smartblick ist eine Marke des Metallverarbeiters F&M Werkzeug und Maschinenbau. Die Sensoren des Smartblick-Systems nehmen die Maschinendaten wie Spindeldrehzahlen und Stromamplituden auf und leiten diese als Rohdaten an ein Gateway weiter, die Smartbox. Dort werden die Daten digitalisiert und via Internet an die Server der Firma weitergeleitet. Parameter der CNC-Maschinen, wie die aktuelle Drehzahl und der Leistungsbedarf der Spindel, werden dann als digitale Kennzahlen auf beliebige webfähige Endgeräte übertragen und von der Smartblick-Software visualisiert. Der Anbieter stellt eine Installationsdauer von weniger als 20 Minuten in Aussicht, bis die Dashboards erste Maschinendaten anzeigen.
KI auf der Roadmap
Nach der Bereitstellung von Maschinendaten sind weitere Funktionalitäten einsetzbar. Das neu erschienene Modul Teilezähler etwa analysiert anhand der Live-Daten der Werkzeugmaschine den Fertigungsprozess. Dabei werden ausgesuchte, sich wiederholende Muster bei der Teilefertigung auf der Maschine, sogenannte Referenzprozesse, mit KI-Methoden untersucht und auf Abweichungen verglichen. Zur Auswertung hinzugenommen werden Prozessdaten, die die Mitarbeiter auf Tablets an den Maschinen zusätzlich manuell eintragen können. Damit werden Rückschlüsse auf die Qualität der Prozesse möglich und Störungsgründe aufgezeigt. Das können unautorisierte Eingriffe des Bedieners sein, etwa eine veränderte Drehzahl, ein übersprungener Arbeitsschritt oder der Einsatz eines zu verschlissenen Werkzeuges.
Analyse von Werkzeugmaschinendaten
Die Entwicklungsleiterin der Datenanalyse-Software Olga Ebers und ihr Team haben die Algorithmen für die Auswertung der Betriebsdaten der Maschinen entwickelt. Erfahrungen mit der KI-gestützten Auswertung von Daten sammelte die diplomierte Elektrotechnikerin bereits mit Video-Streams oder GPS-Informationen. Doch die Auswertung von Maschinendaten wie Drehzahlen und Stromamplituden ist eine ganz andere Herausforderung. „Es gibt in der Forschung keine nennenswerten Projekte für die KI-gestützte Auswertung von Werkzeugmaschinendaten“, schildert Ebers. „Unsere Datenbasis sammeln wir bei unseren Referenzkunden und auch alle Auswertealgorithmen programmieren wir selbst bei uns im Team. Man kann sagen, es gibt aktuell am Markt nichts Vergleichbares – wir leisten da echte Pionierarbeit.“
Die neuen Auswert- und Prognosefunktionen werden in enger Abstimmung mit den Anwenderunternehmen entwickelt und getestet.
