Mit ThingWorx, Simulation und KI - Maschineneinfahrzeiten reduzieren

Dashboard Umformwerkzeug

Das Einfahren von Umformmaschinen ist häufig ein langwieriger und kostenintensiver Prozess. Die Maschinen werden dann oft stunden- oder sogar tagelang durch „Experimentieren“ und „Ausprobieren“ unterschiedlicher Prozessparameter blockiert. Der dabei generierte Ausschuss, die sogenannten Fehlerteile, erhöht zusätzlich zu den Maschinenstunden die anfallenden Kosten.

Im Grunde werden durch Einfahrprozesse Menschen, Maschine und Material blockiert und fehlen für die eigentliche, produktive Fertigung.

Um hier Abhilfe zu schaffen, hat sich um die Hochschule Aalen ein Team von Firmen zusammengefunden und ihr Know-how und ihre Softwarewerkzeuge mit eingebracht, um eine Lösung für eben diese Aufgabenstellung zu finden.

Zum Einsatz kommen hierbei die IoT-Plattform ThingWorx (PTC), eingebracht durch die Firma INNEO Solutions in Ellwangen, sowie entsprechende Simulationssoftware LS-DYNA und KI-Software von Mathlab, die von der Hochschule Aalen unter Leitung von Dr. Wolfgang Rimkus, Julian Schlosser und Dr. Sebastian Feldmann in das Prozessmodell eingebunden werden.

Ziel des Projektes ist es, mittels dem Ansatz des Machine-Learning, Daten aus der realen Fertigung, in diesem Fall der Umformung, mittels Bilderkennung und der Korrelation der verwendeten Fertigungsparameter, auszuwerten. Die Daten werden mithilfe eines smarten Werkzeugs mit integrierten Sensoren (siehe Bild) erfasst. Daraus werden dann Algorithmen durch Machine-Learning generiert. Somit können entsprechende Muster, die zu Fehlerteilen führen, erkannt und als Wirkzusammenhang abgespeichert werden.

Dieses Prozesswissen wird dann der virtuellen Welt für Simulationszwecke zur Verfügung gestellt.

Die Simulationssoftware LS-DYNA führt jetzt mit den CAD-Daten von Werkzeug und Rohling und mithilfe des gewonnenen Prozesswissens, im Minutentakt Umformsimulationen durch. Die gewonnenen Referenzdaten aus der Umformung werden hierbei für das Antrainieren der KI verwendet. Durch eine angeschlossene KI-Software werden dann diese Ergebnisse laufend ausgewertet und erkannte Muster mit aufgenommen. Die KI-Software optimiert auf dieser Basis, die zur Verfügung gestellten Fertigungsparameter und schlägt für die reale Fertigung Prozessparameter vor, die dann das Einfahren der Maschine auf ein Minimum reduziert.

Die hierdurch erzielbaren Einsparpotenziale sind erheblich und können der Industrie einen deutlichen Vorsprung in Bezug auf Fertigungszeiten und Fertigungskosten generieren.
Das Projektvorhaben „Echtzeitdatenerfassung und Parameterkorrektur mittels einer mit Simulationsdaten angelernten KI („SimKI“)“ wird durch das Ministerium für Wirtschaft, Arbeit und Wohnungsbau Baden-Württemberg im Rahmen des Innovationswettbewerbs „KI für KMU“ gefördert.

Hier finden Sie mehr Informationen zur IoT-Plattform ThingWorx

Zurück zur Übersicht

Newsletter Anmeldung

Für mehr Informationen rund um die Produktentwicklung, Fertigung, Visualisierung oder IT und Prozessoptimierung. Jetzt registrieren und unsere leistungsstarken Lösungen kennenlernen.

  • Schritt 1 von 3
  • Schritt 2 von 3
  • Schritt 3 von 3

Jetzt nie wieder etwas verpassen

Melden Sie sich hier zu unserem Newsletter an und bleiben Sie immer auf dem Laufenden.

Anrede
*Pflichtfeld

Ihre Innovationskraft und Produktivität zu steigern – das ist unser Anspruch. In 5 Dimensionen zeigen wir unseren Service und gleichzeitig Ihren Kunden­nutzen:

 

Sehen Sie selbst: Give me five!

 

**Preise zzgl. gesetzlicher Mehrwertsteuer. Ausschließlich für gewerblichen Bedarf und öffentliche Einrichtungen. Verkauf nur innerhalb Deutschland.

© INNEO Solutions GmbH | Kontakt | Impressum | Datenschutz | AGB