Herstellerübergreifende und verteilte KI-Agenten zur Zustandsüberwachung in Werkzeugmaschinen (ProKInect)

Problemstellung
Betreiber moderner Werkzeugmaschinen stellen höchste Anforderungen an die Maschinen-verfügbarkeit und -zuverlässigkeit. Qualitätsabweichungen im Fertigungsprozess durch beginnenden Verschleiß oder eine Fehlfunktion lassen sich mit bestehenden Ansätzen zur vorbeugenden Wartung nicht zweifelsfrei einem Bauteil oder einer Komponente zuordnen. Daher besteht bei Herstellern, Betreibern und Bedienern moderner Werkzeugmaschinen der Bedarf, das qualitätsbestimmende Zusammenwirken einer Vielzahl von verbauten Komponenten, wie beispielsweise Antriebs-, Getriebe- Sensor- und Automatisierungstechnik, und der Werkzeugmaschine selbst zu verstehen, Zustandsveränderungen frühzeitig zu erkennen und Produktionsausfälle proaktiv zu vermeiden.

Ziel
Ziel des Projektes ProKInect ist die Entwicklung kooperierender, herstellerübergreifender KI-„Agenten“ zur Zustandserkennung, -prognose und prädiktiven (Fern-)Wartung, sowohl auf Komponenten- als auch Maschinenebene. Dafür sollen die wissenschaftlichen, technischen und unternehmerischen Voraussetzungen für deren zukünftigen Einsatz geschaffen werden. Im Ergebnis steht ein digitales Assistenzsystem als „Agent“ zur Verfügung, das Betreiber, Bediener und (Komponenten-)Hersteller bei der proaktiven Wartung und Instandhaltung unterstützt.

Vorgehensweise
Im Projekt werden typische Maschinen- und Komponentenausfälle analysiert und geeignete KI-Bausteine zur Zustandsdiagnose ausgewählt und weiterentwickelt. Diese werden auf Sensor-, Komponenten-, Maschinen- und Serverebene implementiert, miteinander vernetzt und an einer Laserschneidemaschine validiert. Dazu ist ein sicherer Datenraum zu entwickeln, durch den die KI-Agenten in der Lage sind, Zustandsinformationen im Betrieb kontinuierlich und herstellerübergreifend auszutauschen. So kann die Qualität der Zustandsdiagnose erheblich verbessert werden. Das Vorhaben nutzt dazu unter anderem durch den Menschen interpretierbare, wissensbasierte KI-Modelle. Diese sollen die physikalischen Wirkzusammenhänge und grundlegende Fehlerwirkmechanismen in verständlicher Form automatisiert modellieren und visualisieren. Im Rahmen des Projektes werden die Ergebnisse am Beispiel einer Werkzeugmaschine mit integrierten mechatronischen Antriebssystemen umgesetzt und iterativ validiert.

Ergebnisse und Anwendungspotenzial
Durch den kollaborativen KI-Ansatz von ProKInect soll die Verfügbarkeit Produktionsmittel in Unternehmen erheblich gesteigert werden. Die Ergebnisse sind in weitere industrielle Branchen, wie z. B. die Energietechnik und die Chemiebranche, zu überführen. Die wissenschaftlichen Projektergebnisse werden für eine breite Öffentlichkeit sichtbar und zugänglich gemacht. Darüber hinaus sollen Unternehmen im Bereich der Produktionstechnik durch zu etablierendes ein Schulungs- und Demonstrationskonzept bei der Entwicklung neuer Geschäftsmodelle und der Integration kollaborativer KI-Systeme direkt unterstützt werden.

• Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein
• TRUMPF Werkzeugmaschinen SE + Co. KG
• Tvarit GmbH
• WITTENSTEIN SE