Editorial der Ausgabe 1/2-2020 15.02.2020, 00:00 Uhr

Werkzeugmaschinen im Zeitalter von Digitalisierung und Vernetzung

Bild: PTW, TU Darmstadt

Bild: PTW, TU Darmstadt

Digitalisierung und Vernetzung prägen die derzeitigen Forschungs- und Entwicklungsansätze der Produktion und deren Systeme maßgebend. Industrie 4.0 schafft mit innovativen Konzepten und Vorgehensweisen völlig neue Interaktionsmöglichkeiten – insbesondere auf technischer Ebene. Doch wird dies nur erfolgreich gelingen, wenn Kommunikationsstandards sowie einheitliche Informationsmodelle von einer breiten Front der Maschinen- und Komponentenhersteller und vor allem von den Anwendern gemeinsam unterstützt werden. Auf der „EMO“ Hannover 2019 zeigte sich die breite Akzeptanz der für die Werkzeugmaschinenbranche entwickelten Standardschnittstelle umati (universal machine tool interface), in welcher über 70 Unternehmen auf 110 Maschinen Live-Daten wie den Betriebszustand, Warnmeldungen und Werkzeuginformationen in einer offenen Umgebung zusammengeführt haben. Umati basiert auf einer OPC UA Companion Specification. Mit ihrem offenen Datenmodell bietet OPC UA die ideale Kommunikationsplattform zur Anbindung unterschiedlichster Maschinen bis hin zu einzelnen Sensoren. Im Bereich der Steuerungstechnik wird die konsequente Weiterentwicklung der Funktionalitäten des virtuellen Abbildes sichtbar. Der digitale Zwilling einer Maschine wird über den heutigen Einsatz der virtuellen Inbetriebnahme bis in den operativen Betrieb der Maschinen zur verbesserten Kollisionserkennung als auch Bearbeitungsprozessoptimierung eingesetzt.

Neben den uns vertrauten subtraktiven Fertigungstechnologien bietet die additive Fertigung von Metallkomponenten eine bisher nicht realisierbare Konstruktionsfreiheit sowohl für komplexe Werkstückstrukturen als auch für hochbelastbare Werkzeug- und Maschinenkomponenten. Präzision und Oberflächenqualität additiv hergestellter Strukturen sind jedoch selten ausreichend für die direkte Anwendung und erfordern subtraktive Nachbearbeitungsschritte. Diese Kombination aus additiven und subtraktiven Fertigungsverfahren wird oft als hybride oder integrierte Fertigungskette bezeichnet. Durch den Einsatz einer einzigen integrierten Fertigungslösung können Herausforderungen beim Aufspannen und Ausrichten von Bauteilen gelöst werden. Darüber hinaus können bestimmte hybride Maschinenkonzepte aufwandsarm zwischen subtraktiver und additiver Technologie wechseln anstatt den Herstellern nur eine bestimmte Fertigungstechnologie zu bieten.

Die traditionellen Problemstellungen der Forschung zu Künstlicher Intelligenz (KI) umfassen logisches Schlussfolgern in wissensbasierten Expertensystemen, Musteranalyse- und vorhersage, natürliche Sprachverarbeitung, autonomes Planen, Wahrnehmung beziehungsweise Computervision und Robotik. Maschinelles Lernen (ML) in seiner grundlegendsten Form ist die Praxis, Algorithmen zu verwenden, um Daten automatisiert zu analysieren, daraus zu lernen und dann eine Entscheidung oder Vorhersage über einen bestimmten Sachverhalt zu treffen. ML-Algorithmen sind in der Lage, eigenes Wissen zu erwerben, indem Muster aus Daten identifiziert werden. Sie sind daher ein essenzieller Baustein der KI. Die Verfahren spielen in der heutigen produktionstechnischen Anwendung noch eine stark untergeordnete Rolle. Die Forschungs­erkenntnisse der letzten Jahre sind jedoch vielversprechend und eröffnen produzierenden Unternehmen vielfältige Möglichkeiten bei Monitoring, Optimierung oder Planung sowie Regelung und Automation von Systemen und Prozessen. Durch den Hinzu­gewinn von Effizienz und Leistung für das produzierende Gewerbe durch den Einsatz von KI ist es nur eine Frage der Zeit bis diese in der Breite Einzug halten.

Ich wünsche Ihnen viel Freude beim Lesen der aktuellen Ausgabe und hoffe, dass Sie sich von den Beiträgen inspirieren lassen.

Von Matthias Weigold

Prof. Dr.-Ing. Matthias Weigold ist Institutsleiter am Institut für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen (PTW) der Technischen Universität Darmstadt. Bild: PTW, TU Darmstadt

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