mav 02.2024
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<strong>mav</strong> Innovationsforum 2024<br />
Ein anschauliches Beispiel für die Digitalisierung von spanenden Fertigungsprozessen:<br />
Ein intuitiv bedienbares Grafikinterface<br />
Einen wichtigen Baustein eines<br />
Digitalisierungssystems stellt die<br />
Informationsquelle dar. Neben<br />
vielfältigen Daten, die von modernen<br />
Maschinen- und Anlagensteuerungen<br />
beispielsweise via Edge-Computing<br />
in verschiedenen<br />
Kommunikationstakten zur Verfügung<br />
gestellt werden, existiert eine<br />
anwachsende Fülle an sensorischen<br />
Systemen, mit denen eine in-Prozess<br />
Erfassung mannigfaltiger Messinformationen<br />
ermöglicht wird. Über<br />
die Aufnahme und Verarbeitung<br />
einzelner Signale hinaus, bietet die<br />
synchrone Erfassung voneinander<br />
unabhängiger, heterogener Prozess-<br />
und Maschinendaten oftmals<br />
besondere Potenziale hinsichtlich<br />
aussagekräftiger Zustandsbeschreibungen.<br />
Geeignete Kommunikationsschnittstellen<br />
sind dabei entscheidend.<br />
Gerade im Hinblick auf<br />
eine längerfristige Speicherung und<br />
Auswertung solcher Daten stellt<br />
das Datenmanagement eine weitere<br />
Säule einer erfolgreichen Digitalisierungsstrategie<br />
dar. Schließlich<br />
sind geeignete Methoden erforderlich,<br />
um aus der Menge der Daten<br />
diejenigen Informationen und Zusammenhänge<br />
zu extrahieren, welche<br />
als Überwachungskriterium,<br />
Fehlerindikator und Auslöser von<br />
Korrektur- und Optimierungsmaßnahmen<br />
herangezogen werden<br />
können. Neben den vielfach diskutierten<br />
Methoden der künstlichen<br />
Intelligenz und des maschinellen<br />
Lernens, können in der Praxis zum<br />
Teil bereits einfache Filter, Korrelationsanalysen<br />
oder Toleranzwertvergleiche<br />
großen Nutzen bringen.<br />
Das Institut für Werkzeugmaschinen<br />
(IfW) der Universität Stuttgart<br />
befasst sich bereits seit vielen Jahren<br />
mit der Realisierung, Untersuchung<br />
und Weiterentwicklung von<br />
Digitalisierungssystemen für die<br />
Fertigungstechnik. Ein im Jahr<br />
2023 neu eingerichtetes Versuchslabor<br />
für die Digitalisierung von<br />
Fertigungsmaschinen und –prozessen<br />
bietet hierbei die Grundlage,<br />
um einerseits neue Technologien<br />
zu erforschen und andererseits, Industrieunternehmen<br />
bei ihren Digitalisierungsvorhaben<br />
zielgerichtet<br />
zu unterstützen. Über die Erfassung<br />
und Verarbeitung von Maschinensteuerungsdaten<br />
hinaus,<br />
entwickelt das IfW aufgabenspezifische<br />
sensorische Systeme, beispielsweise<br />
für intelligente Werkzeuge,<br />
Spannsysteme und Maschinenkomponenten.<br />
Steuerungs- und<br />
Sensorsignale werden mitunter<br />
durch digitale Zwillinge ergänzt,<br />
welche mit an die Aufgabe angepassten<br />
Modellbildungs- und Simulationsverfahren<br />
erzeugt werden.<br />
Die untersuchten Datenverarbeitungsstrategien<br />
reichen von einfach<br />
nachvollziehbaren analytischen<br />
Methoden (white-box) über<br />
kombinierte (grey-box) bis hin zu<br />
rein datengetriebenen (black-box)<br />
Ansätzen der künstlichen Intelli-<br />
genz und des maschinellen Lernens.<br />
Die Übertragbarkeit des aus<br />
spezifischen Prozessdaten erhobenen<br />
Wissens auf ähnliche aber<br />
auch andersartige Prozesse (transfer-learning)<br />
stellt einen aktuellen<br />
Forschungsgegenstand dar. Darüber<br />
hinaus wird daran gearbeitet,<br />
ganze Prozessketten, welche verschiedene<br />
Prozesstechnologien beinhalten,<br />
derart zu digitalisieren,<br />
dass eine übergreifende Optimierung<br />
realisiert werden<br />
■<br />
kann.<br />
Institut für Werkzeugmaschinen<br />
(IfW) – Universität Stuttgart<br />
www.ifw.uni-stuttgart.de<br />
Foto: IfW, Universität Stuttgart<br />
Erfassung von<br />
Prozessdaten mit<br />
sensorischem<br />
Spannsystem<br />
und Werkzeug<br />
Foto: IfW, Universität Stuttgart<br />
April 2024 51
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