Use Case

Werkzeugabnutzung mit lernfähigen Verfahren ermitteln

Der Verschleiß von Werkzeugen in Zerspanungssystemen wird von Maschinenbedienern meist nach einer subjektiven Einschätzung bewertet – nach Gehör. Mit akustischen Sensoren und Machine Learning lässt sich diese Einschätzung digitalisieren und damit objektivieren.

Das Problem: Werkzeugabnutzung subjektiv beurteilen

Bei Werkzeugen für Zerspanungsmaschinen ist Verschleiß normal. Sie müssen sehr unterschiedliche Materialien bearbeiten, vom Aludruckguss bis hin zum gehärteten Stahl. Ein neues Werkzeug produziert zunächst hochwertige Ergebnisse, doch bald setzt der Verschleiß ein und die Verarbeitungsqualität sinkt. Ab einem bestimmten Abnutzungsgrad erfüllen die Ergebnisse nicht mehr die Anforderungen des Maschinennutzers.

Erfahrene Bediener kennen ihre Maschinen. Sie wissen, wie sie sich verhalten und welche Vibrationen oder Geräusche sie erzeugen, wenn die Werkzeuge gewechselt werden müssen. Dabei gibt es jedoch einen Graubereich, da es sich letztlich um subjektive Einschätzungen der Mitarbeiter handelt. Die Werkzeuge werden also nicht immer rechtzeitig ausgetauscht.

Dieser Graubereich führt dazu, dass einzelne Chargen nicht alle Qualitätsanforderungen des jeweiligen Auftraggebers erfüllen. Ein deutscher Automobilhersteller wünschte sich deshalb eine digitale Lösung. Sie sollte eine genaue Beurteilung des Werkzeuges erlauben und den optimalen Zeitpunkt für den Austausch ermitteln.

Die Lösung: Qualitätskontrolle mit Sensoren und Maschinendaten

Der Hersteller der Maschinen (GROB Werke GmbH & Co. KG) und der Werkzeuge (Hufschmied Zerspanungssysteme GmbH) entwickelten gemeinsam eine Lösung für die Inline-Qualitätskontrolle der Werkzeuge in Zerspanungssystemen. Sie wird in Zukunft unter dem Markennamen SonicShark® im Produktportfolio des Werkzeugherstellers erscheinen. Die Lösung nutzt eine umfassende, lernfähige Analyse der Geräuschveränderungen.

Die Lösung von Hufschmied erfasst Live-Daten aus den Prozessen und kann damit genau bestimmen, was während des Fräsens passiert, wie sich Spindel- und Achsbelastung entwickeln und wann sich ein Werkzeugbruch anbahnt. Dafür werden Daten mit sehr hoher zeitlicher Auflösung ermittelt und auf einer Festplatte, im lokalen Netzwerk oder in der Cloud gespeichert. Somit wird deutlich, wie sich der Prozess in jeder tausendstel Sekunde weiterentwickelt.

Dafür werden Kameras und akustische Sensoren genutzt, die ihre Daten via Industrial IoT (Welches Netz?) an Sonic Shark® senden. Die GROB-Maschine ist mit , so das SonicShark® außerdem typische Maschinendaten wie Achsdaten, Overrides, Spindeldrehzahl und Maschinenzustand erhält. Auf diese Weise sammelt die Maschine etwa 2,4 Terabyte Rohdaten, die mit Big-Data-Algorithmen weiterbearbeitet und aggregiert werden. Dabei entsteht ein Machine-Learning-Modell, das die optischen und akustischen Daten auswertet. Es erkennt zuverlässig den Abnutzungsgrad der Werkzeuge – ohne subjektives Bauchgefühl.

Das Ergebnis: Mitarbeiterwissen digitalisieren und vereinheitlichen

Durch die Verarbeitung aller Daten während des gesamten Herstellungsprozesses entsteht ein digitaler Zwilling nicht nur des Werkzeugs oder der Maschine, sondern des gesamten Bearbeitungszyklus. Dadurch lässt sich nachverfolgen, wie sich der Abnutzungsgrad des Werkzeuges Minute für Minute entwickelt. Die Software kann im richtigen Moment eingreifen und die Bediener zum Wechseln des Werkzeugs auffordern. Dadurch wird das Prozesswissen der Mitarbeiter digitalisiert und vereinheitlicht.

 

 

 

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