KI-Update in schlanker Maschinendatenerfassung
Predictive Analytics für Serienfertiger
Mit den Produkten der Marke Smartblick will F&M Werkzeug und Maschinenbau gerade kleineren Unternehmen ermöglichen, Fertigungsprozesse anhand von Maschinendaten zu analysieren und zu optimieren. Jetzt hat die Firma ein Modul vorgestellt, das mit künstlicher Intelligenz 'on Edge' prädiktive Qualitätsanalysen erstellt, also Predictive Quality ermöglicht.
Bild: F&M Werkzeug- und Maschinenbau GmbHUm in wechselhaften Zeiten informierte strategische Entscheidungen treffen zu können, sollten alle zur Verfügung stehenden Daten des Maschinenparks und der Prozesse ausgewertet werden. "Große Unternehmen verfügen routinemäßig bereits über solche, in der Regel KI-basierten Tools als wichtige Datenquelle, um ihre Produktion zeitnah zu steuern. Doch bei kleineren und mittleren Serienfertigern fehlt oft das Knowhow, die Manpower und auch die Mittel, um ein solches System einzusetzen", sagt Franziska Hübscher, die bei Smartblick in Berlin als Marketing-Leiterin arbeitet. Smartblick ist eine Marke des Metallverarbeiters F&M Werkzeug und Maschinenbau. Die Sensoren des Smartblick-Systems nehmen die Maschinendaten wie Spindeldrehzahlen und Stromamplituden auf und leiten diese als Rohdaten an ein Gateway weiter, die Smartbox. Dort werden die Daten digitalisiert und via Internet an die Server der Firma weitergeleitet. Parameter der CNC-Maschinen, wie die aktuelle Drehzahl und der Leistungsbedarf der Spindel, werden dann als digitale Kennzahlen auf beliebige webfähige Endgeräte übertragen und von der Smartblick-Software visualisiert. Der Anbieter stellt eine Installationsdauer von weniger als 20 Minuten in Aussicht, bis die Dashboards erste Maschinendaten anzeigen.
Bild: F&M Werkzeug- und Maschinenbau GmbHKI auf der Roadmap
Nach der Bereitstellung von Maschinendaten sind weitere Funktionalitäten einsetzbar. Das neu erschienene Modul Teilezähler etwa analysiert anhand der Live-Daten der Werkzeugmaschine den Fertigungsprozess. Dabei werden ausgesuchte, sich wiederholende Muster bei der Teilefertigung auf der Maschine, sogenannte Referenzprozesse, mit KI-Methoden untersucht und auf Abweichungen verglichen. Zur Auswertung hinzugenommen werden Prozessdaten, die die Mitarbeiter auf Tablets an den Maschinen zusätzlich manuell eintragen können. Damit werden Rückschlüsse auf die Qualität der Prozesse möglich und Störungsgründe aufgezeigt. Das können unautorisierte Eingriffe des Bedieners sein, etwa eine veränderte Drehzahl, ein übersprungener Arbeitsschritt oder der Einsatz eines zu verschlissenen Werkzeuges.
Analyse von Werkzeugmaschinendaten
Die Entwicklungsleiterin der Datenanalyse-Software Olga Ebers und ihr Team haben die Algorithmen für die Auswertung der Betriebsdaten der Maschinen entwickelt. Erfahrungen mit der KI-gestützten Auswertung von Daten sammelte die diplomierte Elektrotechnikerin bereits mit Video-Streams oder GPS-Informationen. Doch die Auswertung von Maschinendaten wie Drehzahlen und Stromamplituden ist eine ganz andere Herausforderung. "Es gibt in der Forschung keine nennenswerten Projekte für die KI-gestützte Auswertung von Werkzeugmaschinendaten", schildert Ebers. "Unsere Datenbasis sammeln wir bei unseren Referenzkunden und auch alle Auswertealgorithmen programmieren wir selbst bei uns im Team. Man kann sagen, es gibt aktuell am Markt nichts Vergleichbares - wir leisten da echte Pionierarbeit." Die neuen Auswert- und Prognosefunktionen werden in enger Abstimmung mit den Anwenderunternehmen entwickelt und getestet. "Wir sind keine Software-Entwickler, die auf einem Elfenbeinturm fern von den Praxisanforderungen programmieren, sondern wir kommen historisch selbst aus einem Lohnfertigungsbetrieb. Daher können wir uns wohl wie kein anderer in die Kundensicht eines Serienfertigers hineinversetzen und schaffen industriegerechte Lösungen mit echtem Mehrwert. Oft betrachten uns die Kunden sogar als 'Kollegen' - ich denke, das sagt alles", berichtet Marketingexpertin Hübscher.
Module in Planung
Der Teilezähler ist seit wenigen Wochen bei ersten Unternehmen verfügbar. Danach sollen Module folgen, die nach Analysen von Maschinen- und Prozessdaten Vorhersagen über die Produktivität einer Maschine und der gesamten Fertigung machen und automatisch Vorschläge zur Prozessverbesserung generieren. Marketingleiterin Franziska Hübscher sagt dazu: "Wir wollen mit unseren Tools kleinen und mittleren Serienfertigern erschwingliche Werkzeuge an die Hand geben, die ihnen Business Intelligence-Analysen erlauben - genauso wie es bei Großunternehmen heute schon gemacht wird."
Mit den Produkten der Marke Smartblick will F&M Werkzeug und Maschinenbau gerade kleineren Unternehmen ermöglichen, Fertigungsprozesse anhand von Maschinendaten zu analysieren und zu optimieren. Jetzt hat die Firma ein Modul vorgestellt, das mit künstlicher Intelligenz 'on Edge' prädiktive Qualitätsanalysen erstellt, also Predictive Quality ermöglicht.
Bild: F&M Werkzeug- und Maschinenbau GmbHUm in wechselhaften Zeiten informierte strategische Entscheidungen treffen zu können, sollten alle zur Verfügung stehenden Daten des Maschinenparks und der Prozesse ausgewertet werden. "Große Unternehmen verfügen routinemäßig bereits über solche, in der Regel KI-basierten Tools als wichtige Datenquelle, um ihre Produktion zeitnah zu steuern. Doch bei kleineren und mittleren Serienfertigern fehlt oft das Knowhow, die Manpower und auch die Mittel, um ein solches System einzusetzen", sagt Franziska Hübscher, die bei Smartblick in Berlin als Marketing-Leiterin arbeitet. Smartblick ist eine Marke des Metallverarbeiters F&M Werkzeug und Maschinenbau. Die Sensoren des Smartblick-Systems nehmen die Maschinendaten wie Spindeldrehzahlen und Stromamplituden auf und leiten diese als Rohdaten an ein Gateway weiter, die Smartbox. Dort werden die Daten digitalisiert und via Internet an die Server der Firma weitergeleitet. Parameter der CNC-Maschinen, wie die aktuelle Drehzahl und der Leistungsbedarf der Spindel, werden dann als digitale Kennzahlen auf beliebige webfähige Endgeräte übertragen und von der Smartblick-Software visualisiert. Der Anbieter stellt eine Installationsdauer von weniger als 20 Minuten in Aussicht, bis die Dashboards erste Maschinendaten anzeigen.
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Dieser Artikel erschien in IT&Production 10 (Dezember) 2022 - 15.12.22.Für weitere Artikel besuchen Sie www.it-production.com
