Künstliche Intelligenz  (KI) hält zunehmend Einzug in unseren Alltag. Und auch in der Produktionstechnik stellt sich die Frage, wie KI dazu beitragen kann, die Produktivität, Qualität und Prozesssicherheit zu steigern. In der Praxis werden KI-basierte Systeme in der Produktion aber noch selten eingesetzt. Hier setzt ProKI an: Das vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderte Projekt soll vor allem kleinen und mittleren Unternehmen das notwendige Wissen vermitteln, um KI erfolgreich zu nutzen.

Angebote von ProKI-Hannover

Das ProKI-Zentrum in Hannover fokussiert den Einsatz von KI im Fertigungsverfahren Trennen. Zu den Angeboten zählen:

• Schulungen zu KI-Grundlagen und Anwendungsmöglichkeiten in der Zerspanung
• allgemeine Beratung zu den KI-Potenzialen von Unternehmen
• Unterstützung beim Wissenstransfer und der Umsetzung von KI-Projekten
• Demonstratoren, die KI-Lösungen praktisch umgesetzt zeigen
• Beratung zu arbeitswissenschaftlichen Aspekten, zum Beispiel Change-Management
• individuelle KI-Workshops, die auf das teilnehmende Unternehmen zugeschnitten sind

Zudem sind Kooperationen möglich, zum Beispiel im Rahmen gemeinsamer Projekte. In diesen Projekten werden Anwendungsfälle entweder vor Ort im Unternehmen oder im extra dafür eingerichteten KI-Experimentierfeld am ProKI-Zentrum Hannover genauer erprobt. Die Projekte haben eine Laufzeit von zwei Monaten.

Verschiedenste Anwendungsbeispiele für KI in der Zerspanung werden am ProKI-Zentrum Hannover mit KI-Demonstratoren präsentiert. Unternehmen können sich diese ansehen und erfahren, wie Künstliche Intelligenz dabei unterstützen kann, Fertigungsprozesse zu überwachen, zu optimieren oder die Qualität der Bauteile zu überprüfen.

Prozessparameter automatisiert optimieren

Die automatisierte Optimierung von Prozessparametern wird im KI-Experimentierfeld am Beispiel des Wälzschäldemonstrators vorgeführt. Wälzschälen ist ein hochkomplexer Prozess, der Bediener:innen vor Herausforderungen stellt – insbesondere beim Einrichten. Eine KI kann dabei unterstützen, die passenden Prozessparameter zu finden.

Durch bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning) wird ein neuronales Netz trainiert. Dieses führt im Anschluss eine automatisierte Parameteroptimierung durch. Das händische Anpassen der Prozessparameter entfällt. Der zusätzliche Material- und Zeitaufwand beim Einrichten kann somit deutlich gesenkt werden.

Automatisierte Qualitätskontrolle von geschliffenen Oberflächen

Wie maschinelles Sehen die Qualitätskontrolle von Bauteilen unterstützen kann, zeigt ein weiterer Demonstrator im ProKI-Zentrum Hannover. Ein Roboterarm führt eine Kamera über das Bauteil, um Beschädigungen automatisch zu detektieren. Künstliche neuronale Netze wurden vorher darauf trainiert, die Qualität von Oberflächen prozessparallel zu analysieren. Der Aufwand für Sichtprüfungen in der Qualitätskontrolle wird dadurch stark reduziert.

KI-basierte Überwachung von Fräsprozessen

Auch ohne zusätzliche Sensoren können maschineninterne Signale zur Prozessüberwachung genutzt werden. Ein Beispiel dafür findet sich im KI-Experimentierfeld am ProKI-Zentrum Hannover: Die KI-basierte Kraftrekonstruktion am 5-Achs-Bearbeitungszentrum DMG MILLTAP 700. Hier dienen die Antriebsströme der Maschine als Eingangsgrößen für ein KI-Modell. Mit dem erzeugten Datensatz werden KI-Modelle trainiert, um die Kräfte aus den Motorströmen vorherzusagen.

Rekurrente neuronale Netze eignen sich am besten für diese Anwendung. Mit welcher Genauigkeit das Netz die Kräfte berechnet, hängt von den Trainingsdaten ab. Mehr und vor allem abwechslungsreichere Trainingsdaten führen zu einer genaueren Kraftrekonstruktion. Gleichzeitig lassen sie sich ideal auf neue Prozesse übertragen.

KI-basierte Überwachung des Werkezugverschleißes

Standzeiten von Werkzeugen variieren stark und lassen sich ohne regelmäßige Überprüfung nicht abschätzen. In der Praxis werden Werkzeuge aktuell weit unter ihrer möglichen Standzeit ausgetauscht, da der Werkzeugverschleiß meist nicht überwacht wird. So werden frühzeitige Brüche oder eine geringe Oberflächengüte und Maßhaltigkeit vermieden.

Im ProKI-Experimentierfeld wird ein passender Anwendungsfall vorgestellt: die kamerabasierte Werkzeugverschleißüberwachung. Um diese Überwachung zu ermöglichen, wird im Experimentierfeld in festen Abständen das Werkzeug automatisiert an die Kamera herangefahren. Anschließend werden beispielsweise im Fall eines Fräsers die Schneiden fotografiert. Ein vortrainiertes künstliches neuronales Netz analysiert das Bild und gibt den Verschleißgrad aus.

Ihr Kontakt zu ProKI-Hannover

Unternehmen können sich die hier vorgestellten Anwendungsfälle vor Ort ansehen und erproben – im   ProKI-Zentrum Hannover.

Haben Sie Fragen, interessieren Sie sich für eine Vorführung oder sind an einer Zusammenarbeit interessiert? Dann kontaktieren Sie uns gerne! Sie erreichen das Team von ProKI-Hannover unter   info@proki-hannover.de  über das   Kontaktformular   oder unter 0511 762 18327.