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Schlagwort: Industrie 4.0, Künstliche Intelligenz (KI)
Fördermaßnahme: Industrie 4.0 - Intelligente Kollaborationen in dynamischen Wertschöpfungsnetzwerken (InKoWe)
Forschungsziel: Ziel des Forschungsprojekts TensorMill ist die Entwicklung einer intelligenten, vernetzten, autonomen Fräsbearbeitung von Integralbauteilen. Während der Bearbeitung sollen mit Hilfe künstlicher Intelligenz möglichst zielgerichtet schädigungsrelevante Informationen zum Zustand des Fräswerkzeuges gewonnen und in Form einer Echtzeit-Datenanalyse den Nutzern bereitgestellt werden. Diese Informationen ermöglichen ein rechtzeitiges Erkennen auftretender Schädigungen und bieten eine wissensbasierte Reaktion auf die gegebene Situation im Prozess und über die gesamte Lieferkette hinweg, also rechtzeitig vor einer potenziell unbemerkten Verschlechterung der Produktqualität.
Dipl.-Ing. Thomas Rosenbusch
+49 721 608-25273
thomas.rosenbusch@kit.edu
Problemstellung
Die Fertigung von Integralbauteilen (also Bauteile aus einem Stück) für die Luft- und Raumfahrtbranche, wie beispielsweise Rumpf- oder Triebwerkskomponenten, erfolgt häufig durch spanende Verfahren aus Vollmaterial. Der großvolumige Materialabtrag hat zusammen mit der Verwendung schwer zerspanbarer Werkstoffe hohe Stückkosten zur Folge. Zusätzlich ergeben sich aus der Sicherheitsrelevanz dieser Bauteile hohe Qualitätsanforderungen. Um den Anforderungen gerecht zu werden, und damit Ausschuss zu vermeiden, ist für fertigende Betriebe daher die Steigerung der Prozesssicherheit durch Prozessüberwachung von höchster Bedeutung.
Ziel
Ziel des Forschungsprojekts TensorMill ist die Entwicklung einer intelligenten, vernetzten, autonomen Fräsbearbeitung von Integralbauteilen. Während der Bearbeitung sollen mit Hilfe künstlicher Intelligenz möglichst zielgerichtet schädigungsrelevante Informationen zum Zustand des Fräswerkzeuges gewonnen und in Form einer Echtzeit-Datenanalyse den Nutzern bereitgestellt werden. Diese Informationen ermöglichen ein rechtzeitiges Erkennen auftretender Schädigungen und bieten eine wissensbasierte Reaktion auf die gegebene Situation im Prozess und über die gesamte Lieferkette hinweg, also rechtzeitig vor einer potenziell unbemerkten Verschlechterung der Produktqualität.
Vorgehensweise
Der Lösungsansatz gliedert sich in die Teilbereiche Integration und Interaktion. Bei der Integration wird die betrachtete Wertschöpfungskette, bestehend aus Werkzeugherstellung und Zerspanung, auf eine sinnvolle Erweiterung um Sensorik sowie Kommunikationsschnittstellen untersucht und entsprechende Lösungen entwickelt. In nachfolgenden fertigungstechnischen Untersuchungen werden Datenprofile bestimmter Prozesse generiert. Die resultierenden Datenströme werden in einem cloudbasierten digitalen Bauteilzwilling zusammengeführt. Das so entstandene cyber-physische-System stellt die Grundlage des Teilbereichs Interaktion dar. In diesem erfolgt eine Echtzeit-Analyse der prozessrelevanten Daten mittels künstlicher Intelligenz. Die abgeleiteten Stellgrößen werden dem Produktionssystem zurückgemeldet. Zusätzlich werden die gesammelten Informationen durch eine Technologie-App den Nutzern entlang der Wertschöpfungskette, zur Verwendung in Verbesserungsprozessen, zugänglich gemacht.
Ergebnisse und Anwendungspotenzial
Dieses weltweit erste System für die intelligente vernetzte Fertigung leistet einen wichtigen Beitrag zur effizienten und prozesssicheren Produktion von sicherheitsrelevanten Integralbauteilen. Es soll über das bereits etablierte Vertriebsnetz der beteiligten Firmen, auch zur Nachrüstung bestehender Produktionssysteme, vermarktet werden. Die Hochschulen werden das entwickelte System zur Forschung und zur Ausbildung von Studenten im Gebiet der digitalisierten Produktion nutzen. Das Projekt wird daher die führende Rolle der deutschen Luft- und Raumfahrtzulieferbranche sichern und ausbauen.
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