MY FACTORY 03/2025

SMART

SMART PRODUCTIONPRODUCTIVITY AS A CHALLENGEWISSEN BÜNDELN –PRODUKTIVERZERSPANENNutzen Unternehmen alle Daten,die bei der Zerspanung entstehen, sokönnen sie damit rund zehn Prozent mehrProduktivität aus ihren Prozessenherausholen. Zu diesem Ergebnis kommtein Projekt, in dem Mapal zusammen mitIndustriepartnern bislang verteiltes Wissenbündelt und als nutzbaren digitalenMehrwertdienst zur Verfügung stellt.Im Rahmen des vom Land Baden-Württemberg gefördertenGroßforschungsprojekts X-Forge (Everything as a Service) istder Werkzeughersteller Mapal Konsortialführer des TeilbereichsProductivity as a Service (ProdaaS). Mapal kooperiertdazu mit dem Maschinenbauer F. Zimmermann und dem MesstechnikspezialistenBlum, um Kunden Lösungen aus einer Handanbieten zu können. Als weiterer Projektpartner hat das FraunhoferIPA die Aufgabe übernommen, das dahinterliegendeGeschäftsmodell zwischen den Partnern zu vermitteln und eineBewertung des Kundenmehrwerts zu bestimmen. Ein erstesPilotprojekt wurde nach insgesamt dreijähriger Laufzeit abgeschlossen.Davon ausgehend soll das digitale Serviceangebot inden kommenden Jahren sukzessive erweitert werden.Die Mitglieder des Arbeitskonsortiums überwachen Prozessebereits durch viele Sensoren, die entsprechende Daten liefern.Allerdings bieten existierende Systeme nur eine eingeschränkteSichtweise auf das Gesamtsystem aus Maschine, Werkzeug undWerkstück. Dem Anwender stehen zwar auf der Maschine hochkomplexeExpertensysteme zur Verfügung, doch sind diese einzelnenBausteine nicht miteinander integriert. Sie zusammenzubringen,ist in der Praxis kaum möglich. Entsprechend schwierigist es, aufgetretene Probleme im Nachgang zu analysierenoder laufende Prozesse zu optimieren.STRUKTURIERTE WISSENSBASISFÜR DIE PROZESSPLANUNGEine CAM-Prozessplanung mit Werkzeugselektion, Bahnplanungund Wahl von Prozessparametern ist ein wesentlicher Hebel zurProduktivitätssteigerung. Beim Einfahren eines Bauteils ist anschließendauf der Maschine aber meist weitere Justage erforderlich,um zu optimalen Ergebnissen zu kommen. Aktuell ist derBereich der Planung stark abgekoppelt von der Zerspanung. Ander Maschine gewonnene Erkenntnisse fließen nicht automatischzurück an die Prozessplanung. Das unzureichende Feedbackhemmt Lerneffekte und sorgt dafür, dass der Maschinenbedienerbeim nächsten geplanten Bohrprozess wieder vonvorne anfängt. Der CAM-Prozessplanung fehlt schlichtweg einestrukturierte Wissensbasis aus der praktischen Anwendung.AKTUELL IST DER BEREICH DERPLANUNG STARK ABGEKOPPELTVON DER ZERSPANUNGZum „Productivity-as-a-Service“-Angebot für stabile und effizienteZerspanungsprozesse steuern die Projektpartner unterschiedlicheInformationen bei. Die Verschleißzustandsbewertungder Werkzeuge ist relevant, um zu verstehen, in welchemZustand zum Beispiel eine Bohrung entstanden ist. Sie liefertauch Informationen über die aktuelle Standzeit des Werkzeugesund erlaubt Standzeitprogosen. Blum extrahiert die entsprechendenDaten in einen dedizierten Softwareservice und macht sieso nutzbar. Diese Messdaten werden mit einer Wissensdatenbankvon Mapal verglichen, um in einer Prozessbewertung zuprüfen, ob die auf der Maschine eingestellten Parameter sich mitden Vorgaben des Herstellers decken. Parallel dazu fließt von28 MY FACTORY 2025/03 www.myfactory-magazin.de

SMART PRODUCTIONDas Projekt „Productivityas a Service“ untersucht dieMöglichkeiten, getrennteProzess- und Produktionsdatenzu verknüpfen und entwickeltmithilfe selbstlernenderAlgorithmen einen Dienst,der Fertigern bei zukünftigenHerausforderungen hilftF. Zimmermann die Zustandsbewertung der Maschine mit einund liefert etwa Informationen über den Spindelzustand. Einübergeordneter Softwarebaustein bringt die verschiedenen Quellenschließlich in Zusammenhang miteinander und stellt Informationenstrukturiert zur Verfügung. Bei Fehlzustandsbewertungenkann der Anwender auf Knopfdruck die Ursachen ermitteln.PILOTPROJEKT TOOLPERFORMANCE OPTIMIZERBeim Pilotprojekt, das bei Karl Walter Formenbau stattfand, ginges um einen Tool Performance Optimizer. Dem Anwender ist esdamit gelungen, die Einstellung der Prozessparameter für dasBohren bei Abweichungen zu korrigieren, um Stillstandzeitendurch Bruch oder ungeplante Werkzeugwechsel zu reduzieren.Weiterhin ist mit der Datenbank die Möglichkeit gegeben, auchbereits in der Planung für neue, bisher unbekannte Anwendungenmit Hilfe von Ähnlichkeitssuche auf strukturierte, methodischgesammelte und bewertete Erfahrungen aus der Vergangenheitaufzubauen. Der Tool Performance Optimizer soll überzwei Absatzkanäle vermarktet werden. Neben dem klassischenLösungsgeschäft mit einem Angebot aus einer Hand wird er auchauf einer großen Plattform zu finden sein, die als Datenökosystemauf Gaia-X basiert.AUSBLICKZiel des nächsten Entwicklungsschrittes ist es, auftretendeAbweichungen in einem Assistenzsystem zu erfassen und denAnwender gleich während des Betriebs mit einem Ampelsystemzu warnen. Für die kommenden Jahre sind noch selbstlernendeServices für autonome Parameteroptimierung und intelligenteCAM-Prozessplanung vorgesehen. Schließlich soll ab 2029 aucheine durchgehende Automatisierung von der Zeichnung bis zumfertigen Bauteil möglich werden.Bilder: Mapalwww.mapal.comAUTORMathias Ostertag,Public Relations-Manager,Mapal Dr. Kress KG, AalenZUSATZINHALTE IM NETZbit.ly/X-Forge_PRODaaSwww.myfactory-magazin.de MY FACTORY 2025/03 29