Noch keinen Zugang? Dann testen Sie unser Angebot jetzt 3 Monate kostenfrei. Einfach anmelden und los geht‘s!
Angemeldet bleiben
Ausgewählte Ausgabe: 10-2017 Ansicht: Modernes Layout
| Artikelseite 1 von 2

Assistenzsysteme für die Blechumformung

Das Werkzeugmaschinenlabor (WZL) aus Aachen hat in der Forschungsinitiative „Mittelstand 4.0 Kompetenzzentrum“ einen portablen Demonstrator entwickelt, der die Vision von Industrie 4.0 für die mittelständische Blechumformung greifbar macht. Der „Material Scanner“ (MatS) demonstriert am Beispiel des Feinschneidens, wie durch Verschmelzung der Fertigungs- und Informationstechnik implizites Prozesswissen sichtbar gemacht und zur optimierten Prozessführung genutzt werden kann.


Assistenzsystem für die Blechumformung: Mithilfe künstlicher neuronaler Netze werden Prozesszusammenhänge sichtbar gemacht.

Assistenzsystem für die Blechumformung: Mithilfe künstlicher neuronaler Netze werden Prozesszusammenhänge sichtbar gemacht.

Der Demonstrator besteht aus insgesamt drei Bausteinen: einem Prüfstand zur Simulation feinschneidtypischer Phänomene (a), einer Grafikprozessor-basierten Recheneinheit zur zentralen Verarbeitung von Messdaten (b) und einer drahtlosen grafischen Benutzungsoberfläche zur dezentralen Visualisierung von Messdaten (c).
Im aktuellen Entwicklungsstand wird der Blechtrennungsprozess ohne Durchführung eines echten Trennvorgangs simuliert. Dies geschieht mithilfe eines Schnittschlagsimulators, der in Intervallen auf einen Blechstreifen schlägt und dadurch einen mechanischen Impuls (Schnittschlag) wie auch ein akustisches Signal (Schnittklang) erzeugt. Über entsprechende Sensoren werden Schnittschlag und Schnittklang erfasst und drahtlos an die zentrale GPU-Recheneinheit übermittelt. Zusätzlich werden ausgewählte Werkstoffeigenschaften des Blechstreifens erfasst und mit dem Schnittschlag und -klang korreliert. Mithilfe von Algorithmen aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz ist es dann möglich, auf Prozessanomalien in Echtzeit reagieren zu können.

Echtzeit-Datenanalyse

Zweiter Baustein und Kernstück des Demonstrators ist die zentrale Grafikprozessor-basierte Recheneinheit. Ein künstliches neuronales Netz korreliert dort Werkstoffeigenschaften, Prozessparameter und die zuvor genannten perzeptiven Messgrößen, den Schnittschlag und -klang. Google demonstrierte 2016 eindrucksvoll die Möglichkeiten von künstlichen neuronalen Netzen, als es zum ersten Mal gelang, einen menschlichen Gegenspieler mithilfe eines Computerprogramms im Brettspiel „Go“ zu schlagen. Das künstliche neuronale Netz leitete dabei Spielzüge ab, die in der über 2000-Jahren alten Spieletradition für den Menschen unentdeckt blieben. Auf diese Spielzüge gab es folglich keine Antwort. Übertragen auf den Feinschneidprozess ist nun das Ziel, mithilfe von perzeptiven Messgrößen wie dem Schnittschlag und -klang sowie mit künstlichen neuronalen Netzen, implizite Prozesszusammenhänge sichtbar zu machen, Bild.

Seite des Artikels
Verwandte Artikel

Zwei Großprojekte parallel in Serie

Formgebung und Leichtbaupotential verzweigter Blechbauteile

Zulieferer verbindet Bleche mit effizienter Fügetechnik

Die Zukunft der Umformtechnik „fest im Blick“

Blechexpo und Schweisstec mit 1200 Ausstellern