Qualitätsprognosen in Echtzeit
Hellsehen beim Bearbeitungsprozess
Die Vorhersage, ob ein Bauteil die Qualitätsvorgaben erfüllt, lässt sich schon während der Bearbeitung mit großer Sicherheit zuverlässig vorhersagen – Künstliche Intelligenz (KI) macht es möglich.
Die am Fraunhofer-Institut für Werkzeugmaschinen und Umformtechnik (IWU) entwickelten KI-Lösungen bedeuten eine Verbesserung gegenüber bisherigen In-Line-Prüfsystemen, die ein zeitraubendes Ausschleusen zu Prüfzwecken überflüssig machen.
Solche Qualitätsprognosen noch während der Bearbeitung sind in viele industrielle Fertigungsprozesse integrierbar, meist sogar in Verbindung mit bereits vorhandener, preisgünstiger Sensorik. Doch auch für Optimierungszwecke kann diese KI eingesetzt werden. Mit ihrer Hilfe lassen sich Prozess-Eingangsparameter steuern, etwa um Ausschuss von vornherein zu vermeiden. Oder um den Energieverbrauch in der Produktion zu senken, ohne dass die Qualität leidet.
Qualitätsprognosen beim Bohren, Drehen und Fräsen
Typische Anwendungsbereiche für diese KI-Lösung sind Bearbeitungsschritte wie Bohren, Drehen und Fräsen. Beim Bohren beispielsweise geben Drehzahl, Vorschub und Messungen durch einen Vibrationssensor Aufschluss über das zu erwartende qualitative Ergebnis. Dies ermöglicht es, etwa bei Tieflochbohrungen eine Qualitätsaussage zu erhalten, ohne das Werkstück für eine Messung zerstören zu müssen.
Prozessoptimierung und Energieeinsparung
Im Bereich der Metallbearbeitung hat sich der Einsatz von KI auch beim Warmumformen bewährt. Hier wird das Werkstück vor dem Pressen über die Austenitisierungstemperatur von rund 880 Grad Celsius im Ofen erhitzt. Sobald die gewünschte Zieltemperatur für ein optimales Härteergebnis erreicht ist, wird das heiße Blech durch ein Handling-System in die Presse eingelegt und umgeformt. Es entsteht ein martensitisches Gefüge – das Material wird somit gehärtet. Da bei diesem energieintensiven Verfahren die Produktqualität im Vordergrund steht, wird die Ofentemperatur häufig höher eingestellt, als sie sein müsste. Durch die Prognose der absehbaren Härte gibt die KI eine datenbasierte Hilfestellung zur Feinregulierung der Härtetemperatur.
Hundert-Prozent-Prüfungen, weniger Ausschuss
Bei Spritzgussverfahren überwacht die KI spezielle Parameter wie die Temperatur der Form, die Rotationsgeschwindigkeit der Förderschnecke für das Granulat, die Schmelztemperatur, die Zuhaltezeit der Form und die Abkühlzeit. Rechtzeitiges Gegensteuern bei ungünstiger Qualitätsprognose hilft somit, Ausschuss deutlich zu reduzieren.
Inline-Überwachung
In allen Anwendungsszenarien kann die KI direkt im Fertigungsprozess (Inline) zur Überwachung der gesamten Charge eingesetzt werden. Alleinige stichprobenartige Prüfungen gehören damit der Vergangenheit an. Für das Trainieren verschiedener KI-Modelle genügt bei vielen Anwendungen eine zweistellige Zahl von Datensätzen, ergänzt um das Expertenwissen zum Prozess.
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