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Bereits seit vielen Jahren erarbeitet das Fraunhofer IPA gemeinsam mit der Firma Trumpf im Lab »Flexible Blechfertigung« KI-basierte Lösungen für den direkten Einsatz in der dortigen Produktion. Jetzt präsentiert das Team in einer Veröffentlichung ein wichtiges Ergebnis, um die Maschinenparameter für das laserbasierte Schneiden von Blechen automatisiert zu optimieren.
Für eine hohe Produktqualität und Effizienz in der Fertigung ist es entscheidend, dass die Parameter der Produktionsmaschinen passend eingestellt sind. Dies spielt vor allem beim Thema Materialschwankungen oder speziellen Materialgüten eine Rolle. Oft erfolgt das Einstellen dann noch manuell. Das Wissen ist somit an die Fachkraft und ihre individuelle Expertise gebunden. Manuelle Anpassungen sind zudem zeitintensiv, wodurch schlecht eingestellte Anlagen oft zu lange ineffizient bleiben. Auch sind aufgrund komplexer Produktionsprozesse oftmals nicht alle relevanten Zusammenhänge erkennbar. Diese Faktoren führen zu geringerer Qualität der Schnittkanten, niedriger Produktivität und hohen Produktionskosten.
Automatisiertes Parametrieren durch Transfer Learning
Künstliche Intelligenz (KI) bietet die Möglichkeit, die Parameter von Produktionsmaschinen automatisiert einzustellen und so die Nachteile des manuellen Vorgehens zu überwinden. Hierfür ist dem Forschungsteam des Fraunhofer IPA und von Trumpf ein entscheidender Fortschritt gelungen. Denn möchte man die Maschinenparameter automatisiert einstellen, bedeutete das viel Aufwand: Nötig war bisher ein iterativer Prozess, der die Herstellung eines Objekts und dessen Qualität analysiert und miteinander in Beziehung setzt.
Setzt man hierfür KI ein, reduzieren sich die nötigen Iterationen jedoch merklich. Denn mithilfe maschineller Optimierungsalgorithmen können vorhandene Maschinendaten über objektivierte Qualitätsparameter und darauf aufbauend das Transfer Learning genutzt werden. So lassen sich die optimalen Parameter mit einem Minimum an Iterationen ermitteln. „Unserem entwickelten KI-Algorithmus gelingt es, Vorwissen aus bereits gesammelten Daten optimal zu nutzen. Gleichzeitig schlägt er auch schnell neue Parameterkonfigurationen vor, die die Produktqualität im Vergleich zur manuellen Einstellung deutlich steigern können“, erklärt Philipp Wagner, wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fraunhofer IPA.
Praktische Validierung in der Blechfertigung
Die erzielten Ergebnisse konnte das Team direkt in der Fertigung von Trumpf validieren. Die Tests erfolgten beim Laserschneiden von Blechen mit einer Laserflachbettmaschine. Es gelang mithilfe der KI-Methode, die Maschinenparameter automatisiert mit wenig Aufwand zu verbessern. So kann Trumpf die Qualität seiner Produkte gerade für abweichende Materialgüten weiter erhöhen und für die Kunden Produktionskosten senken. Zudem vereinfacht sich die Maschinenbedienung. Nicht zuletzt gibt es weniger Ausschuss, was auch auf die Nachhaltigkeitsziele des Unternehmens einzahlt. Philipp Leube von Trumpf berichtet: „Durch unser neues Produkt kann die Optimierung direkt am Kundenteil erfolgen. Dies erspart die Optimierung an Testteilen, für die Material extra freigehalten oder zusätzlich aufgelegt und anschließend entsorgt werden muss.“
Ein weiterer Vorteil der entwickelten Lösung ist, dass die Schnittkantenqualität auch sehr schnell automatisiert und objektiv beurteilt werden kann. Grundlage hierfür ist lediglich eine schnelle Bildaufnahme und die KI-basierte Auswertung des Bilds. Für die Auswertung können auch Kriterien aus der entsprechenden DIN EN ISO 9013 einbezogen werden.
Weitere Einsatzmöglichkeiten
Die entwickelte Lösung ist nicht nur für das Laserschneiden von Blechen einsetzbar, sondern auch für viele andere Produktionsprozesse mit hohem Variantenreichtum perspektivisch möglich, wie beispielsweise beim Spritzgießen, bei der automatisierten Kabelbaummontage oder bei der Batteriezellenproduktion.
Christian Jauch | Telefon +49 711 970-1816 | christian.jauch@ipa.fraunhofer.de
https://papers.bmvc2023.org/0480.pdf
https://arxiv.org/abs/2503.15928
Pressemeldung als PDF
Merkmale dieser Pressemitteilung:
Journalisten, Wirtschaftsvertreter, Wissenschaftler
Maschinenbau
überregional
Forschungsergebnisse, Kooperationen
Deutsch
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