Im ZIM-Projekt „RoPro - Robuste und selbstparametrierende Prozessüberwachung bei kleinen Losgrößen“ wurden vom Institut für Fertigungstechnik und Werkzeugmaschinen (IFW) und der UTTec GmbH & Co. KG neue Methoden zur Überwachung von Fräsprozessen entwickelt und erforscht. Dabei konnte gezeigt werden, dass es mittels Künstlicher Intelligenz (KI) möglich ist, ähnliche Prozessabschnitte in unterschiedlichen Bauteilen autonom zu identifizieren und diese für ein verbessertes Anlernverhalten zu nutzen. Durch das so erreichte bauteilübergreifende Lernen steht für Kleinserien nun eine Methode zur robusten und zuverlässigen Prozessüberwachung zur Verfügung.
Prozessüberwachungssysteme (PÜ-Systeme) werden eingesetzt, um Fertigungsprozesse zu überwachen, abnormales und damit potenziell gefährliches Verhalten zu detektieren und bei Bedarf in den Prozess einzugreifen. Im Falle der zerspanenden Bearbeitung können hierdurch Werkstück, Werkzeug und Maschine geschützt werden. Dies verhindert kostspielige Folgeschäden, Produktionsstillstände und Ausschuss. PÜ-Systeme gewährleisten folglich die Prozesssicherheit und sind für eine vollständig automatisierte Produktion unerlässlich.
Bisher am Markt verfügbare PÜ-Systeme greifen in der Regel auf Prozesswissen aus identischen zuvor gefertigten Werkstücken zurück. Diese Datenbasis steht in der Kleinserienfertigung jedoch nicht zur Verfügung.
An diesem Punkt setzte RoPro an. Mittels Transfer Learning, einem Teilgebiet des maschinellen Lernens, wurde das in der Kleinserie vorliegende Datendefizit erfolgreich überwunden. Hierfür zerlegt ein neu entwickelter Algorithmus Zeitreihen, die bei der erstmaligen Zerspanung eines neuen Bauteils aufgezeichnet wurden, zunächst in wiederkehrende Segmente. Verschiedene KI-Methoden ermöglichen es anschließend, ähnliche Prozesssegmente in den Daten anderer zuvor gefertigter Bauteil ausfindig zu machen und diese als Referenz heranzuziehen. Auf diese Weise steht nach der Fertigung des ersten Werkstücks einer neuen Serie eine breite Datenbasis zur Verfügung, um das PÜ-System anzulernen.
Im Projekt wurde die Effizienz der neuen Methode am Beispiel der Hüllkurven demonstriert. Für ein Demonstratorbauteil mit einer nicht im Datensatz enthaltenen Kontur konnten sensitive und robuste Hüllkurven generiert werden. Hierfür kombinierte die Methode Prozesssegmente aus mehreren Formelementen anderer Bauteile. Der Vergleich mit herkömmlichen Ansätzen zeigte schließlich, dass das Anlernverhalten entscheidend verbessert wurde. Der Datenbedarf konnte im direkten Vergleich um fast 90 Prozent verringert werden. Zeitgleich konnten Fehlalarme, die bisher in der Anlernphase nicht unüblich waren, vollständig verhindert werden.
Das Projekt wurde vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWE) aufgrund eines Beschlusses der Deutschen Bundestage gefördert. Das IFW und die UTTec GmbH & Co. KG bedanken sich für die finanzielle Unterstützung.
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Für weitere Informationen steht Ihnen Maximilian Krüger unter der Telefonnummer +49 511 762-18068 oder per E-Mail unter [email protected] gern zu Verfügung