Künstliche Intelligenz verändert die CNC-Fertigung.
Diese Aussage begegnet uns aktuell fast täglich in Fachartikeln, auf Messen oder online. Sie ist grundsätzlich auch richtig: Die CNC-Fertigung wird digitaler, vernetzter und intelligenter. Doch bei genauerem Hinsehen stellt sich eine entscheidende Frage: Ist das wirklich KI, oder oft einfach konsequent umgesetzte Digitalisierung?
Warum heute so vieles als KI bezeichnet wird
Der Begriff KI wird aktuell sehr breit verwendet. Alles, was automatisiert, datenbasiert oder intelligent wirkt, landet schnell in dieser Kategorie, auch in der CNC-Fertigung.
Das hat gute Gründe:
🔹 CNC-Software ist leistungsfähiger geworden
🔹 Maschinen liefern deutlich mehr Daten
🔹 Stärker vernetzte Prozesse
🔹 Rechenleistung ist kein Engpass mehr
Das Ergebnis sind Systeme, die beeindruckend wirken und echten Mehrwert liefern, aber nicht zwangsläufig KI sind.
Was in der CNC-Fertigung heute oft als KI wahrgenommen wird
In modernen Fertigungsumgebungen begegnen uns unter anderem folgende Funktionen:
🔹 automatische Feature-Erkennung in der CNC-Programmierung
🔹 optimierte Werkzeugwege und adaptive Vorschübe
🔹 Simulation und Digital Twin in der Prozessplanung
🔹 Werkzeugüberwachung und Verschleißerkennung
🔹 Predictive Maintenance auf Basis von Maschinendaten
All diese Technologien sind wichtig und leistungsfähig.
Aber: Ein großer Teil davon ist zunächst einmal sehr gute Digitalisierung.
Digitalisierung vs. KI – wo liegt der Unterschied?
Der entscheidende Unterschied liegt nicht darin, wie intelligent etwas wirkt, sondern wie ein System arbeitet.
Digitalisierung bedeutet:
🔹 feste Regeln und Algorithmen
🔹 physikalische Modelle
🔹 klar definierte Prozesse
🔹 deterministisches Verhalten
Künstliche Intelligenz bedeutet:
🔹 Lernen aus Daten
🔹 Mustererkennung
🔹 probabilistische Entscheidungen
🔹 Anpassung an veränderte Bedingungen
Beides hat seinen Platz, aber nicht alles ist KI.
Wo KI in der CNC-Fertigung heute wirklich zum Einsatz kommt
KI ist in der CNC-Fertigung bereits Realität, allerdings gezielt und nicht flächendeckend. Sie entfaltet ihren Nutzen vor allem dort, wo große Datenmengen, Wiederholbarkeit und statistische Zusammenhänge vorhanden sind.
1) Predictive Maintenance
Ein klassisches Beispiel für sinnvollen Einsatz von KI ist die vorausschauende Instandhaltung.
Hier werden kontinuierlich Maschinendaten erfasst, z. B.:
🔹 Vibrationen
🔹 Temperaturen
🔹 Stromaufnahme
🔹 Laufzeiten
KI-Modelle analysieren diese Daten, erkennen Muster und berechnen Ausfallwahrscheinlichkeiten, bevor es zu einem Stillstand kommt.
Warum das KI ist:
🔹 keine festen Grenzwerte
🔹 Lernen aus historischen Daten
🔹 Prognosen verbessern sich mit jeder neuen Datenbasis
Das bedeutet echten Mehrwert, insbesondere bei hoher Maschinenlaufzeit und Serienfertigung.
2) Werkzeugstandzeitprognosen & Verschleißerkennung
Auch bei der Werkzeugüberwachung sehen wir zunehmend KI-Anteile - oft in Kombination mit klassischer Digitalisierung.
🔹 Digitalisierung liefert strukturierte Werkzeug- und Prozessdaten
🔹 KI erkennt Muster in Verschleißverläufen
🔹 Prognosen zur verbleibenden Standzeit werden möglich
Hier zeigt sich gut: KI funktioniert nur auf einer sauberen digitalen Basis.
3) Anomalieerkennung im Prozess
KI wird außerdem eingesetzt, um ungewöhnliche Prozesszustände zu erkennen, etwa:
🔹 schleichende Qualitätsabweichungen
🔹 verändertes Maschinenverhalten
🔹 untypische Prozessverläufe
Das System lernt, was „normal“ ist, und meldet Abweichungen. Auch dann, wenn es keine klar definierten Grenzwerte gibt.
Wo wir heute hauptsächlich von Digitalisierung sprechen
Viele Funktionen wirken wie KI, beruhen jedoch auf regelbasierter Logik und physikalischen Modellen. Hier einige Beispiele:
1) Feature-Erkennung in der CNC-Programmierung
Automatische Feature-Erkennung basiert in vielen Fällen auf:
🔹 CAD-Topologie
🔹 festen Klassifizierungsregeln
🔹 vordefinierten Bearbeitungsstrategien
Das System erkennt Features, lernt aber nicht selbstständig dazu. Das ist hoch effizient, aber keine KI im engeren Sinne.
2) Optimierte Werkzeugwege und adaptive Vorschübe
Moderne CAM-Systeme erzeugen hochoptimierte Werkzeugwege und passen Vorschübe dynamisch an.
Die Grundlage dafür sind:
🔹 bekannte Materialmodelle
🔹 Maschinenparameter
🔹 fest definierte Algorithmen
Das Ergebnis wirkt intelligent, ist aber konsequente Digitalisierung.
3) Simulation und Digital Twin
Simulationen und Digital Twins sind heute unverzichtbar für:
🔹 Kollisionserkennung
🔹 Prozessabsicherung
🔹 virtuelle Inbetriebnahme
In den meisten Fällen basieren sie jedoch auf statischen physikalischen Modellen, nicht auf lernenden Systemen.
Warum die Unterscheidung zwischen KI und Digitalisierung entscheidend ist
Die klare Trennung zwischen KI und Digitalisierung schützt vor falschen Erwartungen:
❌ KI erwarten, wo nur Regeln wirken
❌ Digitalisierung unterschätzen, weil sie „nicht sexy“ klingt
Ohne saubere Digitalisierung funktioniert keine KI.
Erfolgreiche Unternehmen bauen deshalb zuerst ein stabiles digitales Fundament und setzen KI gezielt dort ein, wo sie echten Nutzen bringt.
Die Rolle des Menschen bleibt zentral
Bei aller Automatisierung gilt weiterhin: Ohne Menschen läuft nichts.
Erfahrung, Prozessverständnis und Verantwortung lassen sich nicht automatisieren. KI kann unterstützen, analysieren und Vorschläge liefern, aber sie ersetzt keine Fachkräfte, sondern verstärkt deren Wirkung.
Unsere Einschätzung bei Center4CNC
Die CNC-Fertigung wird digitaler.
Sie wird datengetriebener.
Und sie wird intelligenter.
Aber:
- Digitalisierung ist der Grundbaustein.
- KI ist die Erweiterung.
- Der Mensch bleibt der entscheidende Faktor.
- KI ist ein starkes Werkzeug, kein Selbstzweck.
Fazit: Intelligenz braucht Einordnung
Die Zukunft der CNC-Fertigung liegt nicht in der Frage „KI oder keine KI?“, sondern im Zusammenspiel aus Mensch, Prozesswissen, Digitalisierung und - wo sinnvoll - KI. Wer diese Unterschiede versteht, trifft bessere Entscheidungen - technisch, wirtschaftlich und strategisch.