KI in der Umformtechnik
Im Bereich der vorbeugenden Instandhaltung können Wartungsintervalle von Maschinen und Anlagen transparent gestaltet und unter Verwendung von Algorithmen optimiert werden, so dass Stillstände vermieden und Ressourcen optimal eingesetzt werden können. Die Qualitätskontrolle kann durch KI-Algorithmen, beispielsweise über eine intelligente Bilderkennung durchgeführt werden. KI-basierte digitale Assistenzsysteme können Werkende bei Tätigkeiten unterstützen und gleichzeitig erfahrungsbasierte Ansätze oder Lernprozesse ermöglichen.
KI in der Umformtechnik
Algorithmen der Künstlichen Intelligenz (KI) halten Einzug in die industrielle Produktion. In derUmformtechnik besteht Potenzial für KI-Anwendungen vor allem in folgenden Aspekten:
Anlagen:
- Anlagen in der Umformtechnik sind im Vergleich zu spanenden Werkzeugmaschinen langlebig, ein 30 Jahre alter Maschinenpark ist bei KMU keine Seltenheit. Damit erfüllen existierenden Anlagen fast nie die IT-Anforderungen für den Einsatz von KI. Aufgrund hoher Investitionskosten ist eine kurzfristige Neuausstattung weder sinnvoll noch umsetzbar. Der Retrofit vorhandener Infrastruktur ist damit zwingend erforderlich.
- Die Instandhaltung der Anlagen erfolgt zumeist reaktiv, d.h. nach Ausfall der Maschine, in festen Intervallen oder in Einzelfällen zustandsorientiert. Eine bessere vorausschauende Wartung erscheint auf Basis einer prognostizierenden KI möglich.
Werkstoff:
- Flexiblere Zuliefererstrukturen führen zu größeren Schwankungen der Werkstoffeigenschaften als bisher. Die präzise Ermittlung der Eigenschaften zur Sicherung der Produktqualität kann mit Unterstützung durch KI deutlich beschleunigt werden.
Werkzeuge:
- Die Integration zusätzlicher, robuster Sensorik ermöglicht den Einsatz von KI auf Basis von In-Prozessinformationen. Neben der Prozessüberwachung und -optimierung können Verschleißzustände erfasst und mögliche Qualitätseinbußen sowie Ausfälle prognostiziert werden.
Prozessoptimierung:
- Aufgrund der umformtypischen Massenproduktion können ausreichende Datenmengen zur Anwendung von Maschinellem Lernen (ML) in der Produktion vorhanden sein. Es wird möglich die Wechselwirkung zwischen Materialeigenschaften, Werkzeugzuständen und Prozessparametern der Maschine zu verstehen und produktivitätsgerecht einzustellen.
Bei mehrstufigen Umformprozessen nimmt das immens an Bedeutung zu. Hier entfaltet KI besonders große Wirkung.
Arbeitsbedingungen:
- Qualitätssicherung erfolgt zumeist noch mittels manueller Inspektion durch Beschäftigte. Diese monotone Arbeit könnte in vielen Fällen durch KI-basierte Bildverarbeitung und kollaborierender Robotersysteme unterstützt bzw. automatisiert werden.