Das Werkzeug klingt nach Verschleiß: KI hört Fehler bei der Zerspanung
Mithilfe von Körperschallsensoren und Künstlicher Intelligenz (KI) erkennt ein neues Diagnosesystem Anomalien in Produktionsprozessen, identifiziert Materialinhomogenitäten und registriert beginnenden Werkzeugverschleiß.
Foto: Hufschmied Zerspanungssysteme
Die Hufschmied Zerspanungssysteme GmbH hat unter der Bezeichnung „SonicShark“ eine neuartige Technik zur prozessbegleitenden Qualitätskontrolle in der zerspanenden Bearbeitung entwickelt. Mithilfe von Körperschallsensoren und einer lernfähigen KI erkennt das System laut Hersteller Anomalien in Produktionsprozessen, identifiziert Materialinhomogenitäten und „hört“ beginnenden Werkzeugverschleiß. Durch die bearbeitungsbegleitende Inline-Kontrolle spare das System Zeit und Kosten in der Qualitätssicherung und ermögliche eine effizientere Werkzeugnutzung sowie eine vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance). Durch den Einsatz von „SonicShark“ zur Prozessüberwachung sei es möglich, die Bauteilqualität zu verbessern, Prozesszeiten zu verkürzen, Maschinen länger auszulasten und Ressourcen wie Personen- und Maschinenzeit effizient zu nutzen.
Bisher hatten nur erfahrene Bediener ein Ohr für Probleme an der Maschine
Sehr erfahrene Bediener von CNC-Fräszentren erkennen oft an Geräuschen, ob sich in der Zerspanung ein Problem ankündigt. Die Klangunterschiede in der laufenden Zerspanung nutzt das Unternehmen Hufschmied. Sein lernfähiges Expertensystem erkennt akustische Abweichungen vom Sollzustand und weist frühzeitig auf Mängel im Fertigungsprozess hin. Für die Inline-Qualitätskontrolle werden je nach Größe des Werkstücks ein oder mehrere Körperschallsensoren am Werkstück angebracht. Ein kleiner Computer neben der CNC-Maschine sammelt die Sensordaten. Das System wird auf die Referenzakustik einer Zerspanung unter optimalen Bedingungen trainiert – für die eigenen Werkzeuge liefert Hersteller Hufschmied Sensor-Soll-Signale künftig als Referenz mit. Die Software legt eine Sensordatenbank an und vergleicht die Soll-Daten mit den Ist-Daten. Auf einem Bildschirm wird das Ergebnis des Vergleichs angezeigt und der Maschinenbediener gewarnt, wenn sich in den Frequenzen Abweichungen über oder unter festgelegten Schwellwerten ergeben.
Keimzelle für die Produktionstechnik der Zukunft
Jede Geräuschfrequenz weist auf konkrete Probleme hin
In der Erforschung des „Lärms“ hat die Entwicklungsabteilung von Hufschmied festgestellt, dass jeder Aspekt der Bearbeitungssituation über eigene Frequenzbänder Rückschlüsse zulässt: Werkzeugzustand, Antrieb, Aufspannung und Frässtrategie melden durch Abweichungen in den Geräuschen, wenn sich Bedingungen ändern.
Zeiten für Werkzeugwechsel können eingespart werden
Bisher werden Werkzeuge meist in Standzeittests qualifiziert und zur Sicherheit unabhängig von ihrem tatsächlichen Zustand nach einer festgelegten Zeit ausgetauscht. Werden diese starren, vielfach übervorsichtigen Vorgaben durch die Inline-Qualitätskontrolle ersetzt, spart das nicht nur Werkzeugkosten, sondern auch Zeiten für Werkzeugwechsel und Platz im Magazin für Schwesterwerkzeuge. Zudem verringert die Echtzeitüberwachung Ausschuss, der durch die Bearbeitung mit einem vorzeitig verschlissenen Werkzeug produziert wird.
Auch die Werkzeugmaschine wird analysiert
Die Analyse der Geräusche lässt zudem Rückschlüsse auf den Zustand der Maschine zu. Die Sensorik kann deshalb als Basis für Predictive Maintenance sowie für digitale Prozessanalyse und Prozessoptimierung genutzt werden.
