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My Factory 01/2025

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My Factory 01/2025

WARTUNG UND

WARTUNG UND INSTANDHALTUNG01ERFOLGREICHES FORSCHUNGSPROJEKTKI-PROZESSÜBERWACHUNGEINFACH NACHRÜSTENKünstliche Intelligenz (KI) in der Prozessüberwachung kann Ausschuss reduzieren, dieBauteilqualität steigern und das Personal entlasten. Teure Investitionen in neue Maschinensind dafür nicht unbedingt notwendig. Das zeigt ein kürzlich abgeschlossene Forschungsprojekt:Entwickelt wurde ein System aus Sensoren und KI, mit dem sich alte Maschinen imRahmen eines Retrofits nachrüsten lassen. Konzipiert wurde das System am Beispiel einerSpindelpresse, es lässt sich aber auch auf andere Maschinen und Anlagen übertragen.Die Prozessüberwachung auf Basis von KI, die imForschungsprojekt „AutoPress“ des IPH – Institut fürIntegrierte Produktion Hannover gGmbH und derJobotec GmbH entwickelt wurde, erkennt Parameterabweichungenmit einer Erfolgsquote von 95 bis 98 Prozent.Werden Fehler erkannt, erhält die Person, die die Anlage bedient,eine entsprechende Rückmeldung:n „Achtung, das Werkzeug ist fehlerhaft eingebaut!“n „Achtung, das Halbzeug ist nicht zentriert!“n „Achtung, Sie haben das falsche Material eingelegt!“Produzierende Unternehmen können mit diesem System nichtnur Fehler frühzeitig erkennen, Ausschuss vermeiden und dieBauteilqualität steigern – sie entlasten auch ihr Personal. MitKI-Unterstützung sind auch weniger qualifizierte Mitarbeitendein der Lage, die Maschinen zu bedienen. In Zeiten des Fachkräftemangelsist dies ein echter Wettbewerbsvorteil.RETROFIT VERLÄNGERT DIE LEBENSDAUERVON MASCHINEN UND ANLAGENUm modernste Sensoren und KI nutzen zu können, müssen produzierendeUnternehmen nicht unbedingt teure Maschinen neuanschaffen. Stattdessen können sie alte Maschinen im Rahmeneines Retrofits nachrüsten. Dies ist in der Regel kostengünstigerals die Neuanschaffung. Zudem ist es nachhaltiger, weil es dazuführt, dass Maschinen länger genutzt werden.12 MY FACTORY 2025/01 www.myfactory-magazin.de

WARTUNG UND INSTANDHALTUNG01 Im Forschungsprojekt „AutoPress“ wurde gezeigt,dass sich alte Maschinen mit Sensoren und KI nachrüstenlassen – und dass die KI-gestützte Prozessüberwachungrobust genug ist für den Einsatz im industriellen UmfeldIm Rahmen des Forschungsprojekts „AutoPress“ haben das IPHund Jobotec beispielhaft eine in die Jahre gekommene Spindelpressemit modernen Sensoren ausgestattet. Dabei wurde daraufgeachtet, mit kostengünstigen Komponenten und bestehendenIndustriestandards zu arbeiten – damit auch kleine und mittlereUnternehmen in der Lage sind, ihre Maschinen ohne großen Aufwandnachzurüsten. Was im Forschungsprojekt am Beispiel einerSpindelpresse entwickelt wurde, lässt sich auf zahlreiche andereMaschinen und Anlagen übertragen.KI-MODELLE WERTEN SENSORDATEN AUSUND ERKENNEN ABWEICHUNGENAusgerüstet wurde die Spindelpresse unter anderem mit Laserdistanzsensoren,Sensoren zur Spannungsmessung und Temperatursensoren.Verschiedene KI-Modelle werten die Messergebnisseaus und gleichen sie mit den idealen Parametern ab.Werden Abweichungen erkannt, gibt das System Handlungsempfehlungenaus.So erkennt das System beispielsweise Abweichungen von deridealen Halbzeughöhe. Wenige Millimeter können hier großeFolgen haben: Wurde zu wenig Material in die Presse eingelegt,wird keine Formfüllung erreicht und Ausschuss produziert. Istdas Halbzeug dagegen zu hoch, wird Material und Energieverschwendet. In beiden Fällen ist die KI in der Lage, eineEmpfehlung abzugeben, um wie viele Millimeter die Höhe desHalbzeugs korrigiert werden muss – um entweder Ausschussoder Verschwendung zu vermeiden.DIE KI-PROZESSÜBERWACHUNGLÄSST SICH AUF VIELE VERSCHIEDENEMASCHINEN UND PRODUKTIONS-PROZESSE TRAINIERENAbweichungen von der idealen Werkzeugposition erkennt die KIebenfalls. Liegen beispielsweise die beiden Werkzeughälftennicht genau deckungsgleich übereinander, wirkt sich dies negativauf die Bauteilqualität aus. Gleiches gilt, wenn das Halbzeugnicht genau mittig im Werkzeug liegt.Auch das falsche Material kann zu Fehlern führen – und eineVerwechslung ist oftmals nicht mit bloßem Auge erkennbar. VerschiedeneStahlsorten benötigen unterschiedliche Temperaturenund Umformkräfte. Die KI erkennt dies und weist auf Werkstoff-Verwechslungen hin – so kann die Anlage gestoppt und derFehler korrigiert werden, bevor in großer Zahl fehlerhafte Bauteileproduziert werden.SUPERVISED LEARNING: KI MUSSZUNÄCHST TRAINIERT WERDENSensoren nachrüsten, KI-Software installieren, fertig? Ganz soeinfach ist es nicht. Die KI-gestützte Prozessüberwachung ist einsogenanntes Expertensystem, das zunächst angelernt werdenmuss – von einer Person, die viel Fachwissen und Erfahrung mitder entsprechenden Maschine mitbringt. Supervised-Learning-Algorithmen sorgen dafür, dass das System schnell lernt undselbst zum Experten wird, der Fehlerbilder zuverlässig erkennenkann. So lässt sich das System auf viele verschiedene Maschinenund Produktionsprozesse trainieren.Das KI-System soll Menschen nicht ersetzen, sondern unterstützen.So können künftig auch Mitarbeitende mit wenig Fachwissenund Erfahrung die Maschinen bedienen – wenn ihnen dieKI zur Seite steht. Für Unternehmen, die unter dem Fachkräftemangelleiden, bedeutet das eine enorme Entlastung.AUSSCHUSS VERMEIDEN UNDNACHHALTIGER PRODUZIERENDie KI-gestützte Prozessüberwachung ist aber nicht nur eineHilfestellung fürs Personal. Sie kann darüber hinaus dazu beitragen,die Bauteilqualität zu erhöhen, Ausschuss zu vermeiden,Material und Energie einzusparen und damit letztlich nachhaltigerzu produzieren. All das stärkt die Wettbewerbsfähigkeitproduzierender Unternehmen.Bilder: Nils Doede, IPH02 Mit Sensoren ausgestattet: das Werkzeug imForschungsprojekt „AutoPress“www.iph-hannover.dewww.jobotec.comAUTORENSusann Reichert, B. Eng., Referentin fürPublic Relations und Marketing undNils Doede, Projektingenieur und Leiter desProjekts „AutoPress“, beide IPH – Institutfür Integrierte Produktion HannovergGmbH, HannoverZUSATZINHALTE IM NETZautopress.iph-hannover.de/02www.myfactory-magazin.de MY FACTORY 2025/01 13

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