Automatische Modellierung spanender Fertigungsprozesse
Das Zukunftslabor Produktion verfolgt das Ziel, den beispielhaften Druckgießprozess mithilfe Künstlicher Intelligenz zu optimieren. Hierfür werden Daten und Erkenntnisse aus der Prozesssimulation bereitgestellt.
Die Forschenden des Zukunftslabors Produktion entwickeln und untersuchen am Beispiel des Druckgießprozesses Technologien, die Fertigungsverfahren und Produktionsabläufe möglichst selbstständig – also ohne menschliches Eingreifen – optimieren. Dabei erarbeiten sie in fünf zusammenhängenden Teilprojekten konkrete anwendungsfähige Lösungsansätze, die zur durchgehenden Digitalisierung der Produktion beitragen sollen.
Durch die Verschmelzung der realen Produktionsumgebung mit ihrem virtuellen Abbild und den Aufbau von fertigungstechnischen Regelkreisen lassen sich adaptive und selbstlernende Systeme aufbauen, massendatenbasierte Prognosen vornehmen und schließlich eine hochflexible Fertigung nach dem Vorbild „Plug & Produce“ umsetzen.
Leiter des Teilprojekts „Automatische Modellierung spanender Fertigungsprozesse“
Aufbauend auf dem ersten Teilprojekt, in dem ein intelligentes Werkzeug für den Druckgießprozess entwickelt wird, soll der Fertigungsprozess im zweiten Teilprojekt mithilfe Künstlicher Intelligenz optimiert werden. Hierfür werden Daten und Erkenntnisse aus der Prozesssimulation bereitgestellt. Das (Zer-)Spanen bezeichnet ein Fertigungsverfahren, das den Werkstücken durch Materialabtrag eine bestimmte geometrische Form gibt. Dazu zählen das Drehen, Bohren, Fräsen und Schleifen. Die dafür erforderlichen Werkzeugmaschinen sollen im Sinne eines „Plug & Produce“-Konzepts flexibel und mit geringem Aufwand in die existierende Produktionsumgebung eingebunden werden. Mithilfe eines digitalen Zwillings (einer digitalen, rechnergestützten Abbildung der Werkzeugmaschinen) soll ermöglicht werden, prozessuale Zusammenhänge der realen Werkzeugmaschine (z. B. Prozesszeit, Qualität, Werkzeugverschleiß) virtuell kostengünstig und schnell zu testen.
Erfolgreiche Konfigurationen können dann in die Realität übernommen werden. Mithilfe einer intelligenten Verarbeitungseinheit (Intelligent Processing Unit, IPU), die Steuerungsinformationen, Daten aus der vorgelagerten CAD/CAM-Planung (computergestützte Konstruktion und Fertigung) sowie Prozessdaten aus der Fertigung verarbeitet, werden Methoden der Künstlichen Intelligenz auf das Prozessmodell für die spanende Fertigung angewandt. Ziel ist es, selbständig Prozessanomalien zu erkennen und Prozesse darauf automatisiert zu adaptieren. Außerdem sollen Prozessstellgrößen optimiert werden, um einen möglichst stabilen Prozess mit hoher Fertigungsgenauigkeit zu erreichen. Die Forschenden verwenden dazu Daten aus der Simulation, um den Prozess anzupassen.
An diesem Teilprojekt sind folgende Wissenschaftler*innen seit Beginn involviert:
- Prof. Dr.-Ing. Berend Denkena (Leibniz Universität Hannover, Institut für Fertigungstechnik und Werkzeugmaschinen)
- Dr. Claudia Niederée (Leibniz Universität Hannover, Institut für Verteilte Systeme)
Durch den Bezug zum Druckgussverfahren orientiert sich das Zukunftslabor Produktion an realitätsnahen Prozessen und Abläufen der industriellen Fertigung. Insbesondere für Niedersachsen hat der Druckguss eine wichtige Bedeutung, da er für die Automobil- und Luftfahrtindustrie relevant ist. Die aufeinander aufbauenden Teilprojekte greifen die Komplexität der Produktionsrealität auf und ermöglichen damit eine realistische Analyse digitaler Prozessimplementierungen. Durch die Vernetzung produktionstechnischer Systeme und die Modellierung der Prozesse erforscht das Zukunftslabor Optimierungspotenziale, die den niedersächsischen Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil auf dem globalen Markt verschaffen können.