Drehteil-Industrie: KI verhilft in der Fertigung zu mehr Effizienz

Künstliche Intelligenz (KI) ist auch in der Drehteil-Industrie angekommen. Sie verhilft zu einer effektiveren Herstellung und präziseren Bearbeitung von Drehteilen. Die Mitglieder des Verbands der Deutschen Drehteil-Industrie weisen darauf hin, dass die Einführung gut geplant werden muss und auch die Mitarbeiter abzuholen sind. Auf der Frühjahrstagung in Stuttgart wurden von der Branche die Chancen und [...] The post Drehteil-Industrie: KI verhilft in der Fertigung zu mehr Effizienz appeared first on IoT [mesh].

Drehteil-Industrie: KI verhilft in der Fertigung zu mehr Effizienz

Künstliche Intelligenz (KI) ist auch in der Drehteil-Industrie angekommen. Sie verhilft zu einer effektiveren Herstellung und präziseren Bearbeitung von Drehteilen. Die Mitglieder des Verbands der Deutschen Drehteil-Industrie weisen darauf hin, dass die Einführung gut geplant werden muss und auch die Mitarbeiter abzuholen sind. Auf der Frühjahrstagung in Stuttgart wurden von der Branche die Chancen und Risiken der Technologie diskutiert. KI wird von einigen Mitgliedern bereits genutzt.

Die Drehteil-Industrie erkennt das Potenzial der KI

Laut Wissenschaft lässt sich der menschliche IQ im Erwachsenenalter kaum noch steigern. Maschinen jedoch lernen dank KI stetig dazu. Auf Basis von künstlichen neuronalen Netzen werden digitale Modelle generiert, die menschliche Intelligenz nachbilden können. Wenn z.B. Drehteile aus Messing hergestellt werden, kann der Bearbeitungsprozess genau abgebildet und für verschiedene Anwendungen genutzt werden.

Trendthema hält Einzug in innovative Unternehmen

Stefan W. Schauerte, Mitglied des Vorstands beim Verband der Deutschen Drehteile-Industrie und Geschäftsführer der Wilhelm Schauerte GmbH & Co. KG sagt: „KI ist ein absolutes Trendthema, dem man sich kaum verschließen kann und als innovatives Unternehmen auch nicht verschließen will.“ Auch Andreas Zumkeller von der EZU-Metallwaren GmbH & Co. KG sieht das so. Seit ca. zwei Jahren betreibt das Familienunternehmen ein Fräsbearbeitungszentrum und eine Drehmaschine mit KI-Technologie. „Die Vorteile liegen auf der Hand: Wir haben weniger Ausschuss bei höheren Maschinenlaufzeiten und einen geringeren CO2-Ausstoß. Außerdem konnten wir unsere Kosten für Werkzeug und Personal senken“, berichtet der Geschäftsführer begeistert. Dennoch sei es eine Herausforderung gewesen und gab einige Rückschläge: „Aber jetzt haben wir genug Erfahrung gesammelt, um das Thema weiter auszubauen. In einigen Jahren werden wir nur noch Maschinen mit KI einsetzen.“

Wichtig für den Erfolg: ein passender Partner

Wesentlicher Bestandteil einer erfolgreichen Implementierung ist ein geeigneter Partner. EZU hat in der Big Data in Manufacturing GmbH aus Hechingen die passende Stütze gefunden. Laut dem Firmengründer, Dr. Volker Kreidler, wird die Anzahl der KI-Anwendungen in der Produktion in den nächsten Jahren weiter explodieren. Er sieht nicht nur das Potenzial der KI, sondern auch die Hürden. Besonders für die Menschen sieht er eine große Veränderung: Diese müssen bei den einzelnen Aspekten weitere Kompetenzen und Fähigkeiten erwerben. Kreidler sagt: „Die Methoden funktionieren völlig anders als konventionelle Algorithmen. Darauf sind aber weder die Anlagen, noch die Automatisierung und schon gar nicht die Mitarbeitenden vorbereitet.“

Senkung der Stückkosten in der Drehteil-Industrie mit KI

Die Kunden des Software-Entwicklers nutzen die digitalen Modelle für verschiedene Anwendungen. Mit KI lassen sich z.B. bei der Drehteile-Bearbeitung die Stückkosten deutlich senken. Diese setzen sich zusammen aus der Produktivität, den Qualitätskosten sowie der Anlagenverfügbarkeit. „Auch die Fertigungstoleranzen lassen sich mit den trainierten neuronalen Netzen genauer vorhersagen als mit der besten Messmaschine“, ergänzt Kreidler. Der Maschinenbediener kann dadurch weitgehend auf langsame und teure Messungen verzichten. Serienfehler werden in einem frühen Stadium identifiziert und vermieden. Deutlich reduzierte Qualitätskosten sind das Ergebnis.

Prozessoptimierung mit KI

Software-Experte Volker Kreidler erläutert: „Wir werden mit Hilfe der neuronalen Netze Machine-Learning-Modelle trainieren, die in Echtzeit den Drehprozess analysieren. Damit ist schon im Vorfeld klar, welche Prozessparameter Ausschuss verursachen.“ Dies ermögliche es dem Anwender in Echtzeit einzugreifen und Ausschuss bereits vor der Entstehung zu unterbinden. „Zero-Defect Production“ nennt Kreidler dies. Zudem lässt sich Machine Learning nutzen, um das Maschinen- und Prozessverhalten zu modellieren. „Während der Bearbeitung zeichnen wir ständig komplexe Signalmuster auf. Daraus analysieren wir dann, welche Probleme sich ergeben, wenn wir nicht eingreifen“, beschreibt Volker Kreidler. Geeignete Instandhaltungsmaßnahmen können somit durchgeführt werden, bevor Schäden entstehen. Kreidler ergänzt: „Das Ergebnis sind reduzierte Ausfallzeiten, geringere Instandhaltungskosten, und am Ende senkt das wieder die Stückkosten.“

Bedarf an frühen Handlungsempfehlungen

Dr. Reinhold Walz vom Softwarehersteller Gewatec sieht in KI einen wesentlichen Wettbewerbsfaktor: „In Zukunft sind intelligente Technologien gefordert, die Trends und Muster erkennen und Handlungsempfehlungen geben.“ Das Mitglied im Verband der Deutschen Drehteile-Industrie ist sich bewusst, dass KI Fertigungsprozesse zum einen beim Präzisionsteilehersteller als auch beim Zerspaner verbessern sowie automatisieren kann. Schon beim Rüsten der Maschine gibt sie optimierende Empfehlungen. „Weitere KI-Prozesse sehen wir bei der Korrelation von Prozess- und Qualitätsdaten, Maschinenparametern, Energieverbräuchen, Werkzeugen und Schneidstoffen“, ergänzt Walz. So generieren die Gewatec-Entwickler schon Prüfpläne mit Ausprägungen direkt von der eingescannten Zeichnung. Walz berichtet weiter: „Aktuell arbeiten wir daran, Kalkulationen mit Hilfe von KI zu automatisieren. Dabei erstellen wir auf Basis bestehender Daten und den zugehörigen 3D-Modellen eine Kalkulation.“

Drehteil-Industrie: Chancen sowie Risiken der KI sind zu beachten

Stefan Schauerte weist neben den Chancen auch auf die Risiken der KI hin: „Mit immer mehr KI sind wir sehr abhängig von teilweise komplexer und damit gegebenenfalls auch mal störanfälliger Technik. Die Mitarbeitenden sind deutlich fremdbestimmter und können weniger in die Prozesse eingreifen.“ Aus seiner Sicht ist es daher entscheidend, dass alle Beteiligten die Hintergründe durchschauen, sie handeln können und die Aussagen richtig zu lesen wissen. „Die Kunst wird sein, die Technologie mit Fingerspitzengefühl und dosiert in die unternehmerischen Abläufe zu implementieren und dabei Fachkompetenz, Erfahrung und gesunden Menschenverstand nicht zu vergessen.“

Kundenbeziehungen müssen künftig neu gedacht werden

Dr. Kreidler prognostiziert: „Die Kundenbeziehungen werden sich radikal verändern und auf einer völlig neuen Ebene stattfinden.“ Aktuell sei es noch so, dass ein Drehteile-Hersteller einen Produktionsauftrag bekommt, den er erfüllt, indem er physische Werkstücke an den Kunden aushändigt. KI generiert von den Werkstücken und dem Produktionsprozess Machine-Learning-Modelle. „In Zukunft liefern wir an den Kunden also nicht nur Metallteile, sondern übertragen für jedes Werkstück ein digitales Machine-Learning-Modell – und zwar über alle Lieferketten hinweg. Der Kunde übernimmt dann die Modelle in seine weiterführenden Produktions- und Integrationsprozesse, um diese zu optimieren.“

Fazit sowie Ausblick

Festzuhalten ist: Das Potenzial der KI für die zerspannende Be- und Verarbeitung ist noch lange nicht ausgeschöpft. Jedes Unternehmen muss individuell und gründlich prüfen, wann sich ein Einsatz mit der Technologie auszahlt. Schauerte bringt es auf den Punkt: Sinn macht KI dann, wenn es um langfristige Lösungen in Prozess- und Verschleißüberwachung, Messtechnik, Wartung, Planung, Logistik, Controlling, Kalkulation und Nachkalkulation geht.“ Nicht für jedes Unternehmen ist die neue Technologie notwendig. Andreas Zumkeller von EZU-Metallwaren sagt dazu: „Es gibt in unserer Branche noch Betriebe, die mit 30 bis 40 Jahre alten Maschinen produzieren. Das wird auch so bleiben, weil es immer Produkte geben wird, die keine KI-Technologie benötigen.“

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