Weniger Auto, mehr Chips und Geschosse: Wie sich die Metallbearbeitung neu erfindet

Wenn Dr, Harald Neun, Executive Officer vonDMG Mori, darüber berichtet, dass die Halbleiterbranche inzwischen eine wichtige Kundengruppe seines Unternehmens ist, mag das auf den ersten Blick überraschen. Prägen doch eher massive Antriebswellen, Motorblöcke, Tiefziehformen oder auch Turbinenschaufeln das Bild der Werkzeugmaschinenindustrie. Schnell ordnet Neun aber ein, dass es eher um die Produktion von präziser Technik für die Halbleiterproduktion geht.

Die besondere Herausforderung in dem Bereich besteht laut dem DMG-Mori-Manager in der notwendigen Ultrapräzision sowie den Reinraumbedingungen in der Halbleiterproduktion. Zudem müssten die Bauteile zink- und bronzefrei sein. Durch den steigenden Energiebedarf würden darüber hinaus aktuell mehr Gasturbinen benötigt. Die Turbinenschaufeln dafür werden typischerweise ebenfalls auf Werkzeugmaschinen produziert.

Mehr Anwendungen in der Metallbearbeitung

Das Beispiel macht deutlich, was diese Woche an vielen Ständen der Branchenmesse AMB in Stuttgart zu sehen ist. Die Anwendungsvielfalt nimmt zu. Anwendungen aus dem Automobilbau werden weniger. Dafür sind Produkte für sehr unterschiedliche Branchen zu finden. Das gilt momentan insbesondere für die Verteidigungsbranche. Denn nicht nur Geschütze müssen eine präzise Metallbearbeitung durchlaufen, sondern auch Geschosse. Auch die richtige Aufspannung spielt dabei eine wichtige Rolle, wie am Stand von Schunk aus Lauffen am Neckar zu sehen ist.

Die richtige Automatisierung in der Metallbearbeitung wird zum Wettbewerbsfaktor

Automatisierung in und um die Maschine wird dabei zunehmend zum Wettbewerbsfaktor. Auch das ist bei vielen Maschinenherstellern und Automatisierungsspezialisten auf dem Messegelände deutlich. Mit den neuen Anwenderbranchen verschieben sich dabei die Bedürfnisse.

Statt der Großserien der Automobilindustrie sind nun eher kleinere Stückzahlen im dreistelligen Bereich oder weniger gefragt. Klassisch programmierte Automatisierungsprozesse und fest verkettete Prozesse sind hier nicht wirtschaftlich. Digitale Zwillinge und physische KI sollen deshalb Abhilfe schaffen. Wie das gelingen kann, zeigen gleich mehrere Unternehmen.

Physische KI und Roboter verändern die Automatisierung

Steuerungs- und Roboterhersteller Fanuc hat beispielsweise zwei kollaborierende Roboter (Cobots) auf seinem Stand. Die werden über physische KI gesteuert. Grundlage sind Vision-Language-Modelle, die auf einem kleinen Rechner mit Nvidia-Technologie laufen. Ein eindeutiger Sprachbefehl (Prompt) reicht dann, um den Roboter in Aktion zu versetzen. Über eine Kamera erfasst er die aktuelle Arbeitssituation und stapelt Würfel in der Demo wunschgemäß.

Die Ausführung der Aufgabe wird dabei zunächst im digitalen Zwilling simuliert und automatisch in eine Bahnplanung des Roboters und seines Greifers übertragen. Werden die Würfel an der Station zwischenzeitlich manuell umsortiert, plant das System um.

Der zweite Cobot ist so ausgelegt, dass er über eine handelsübliche Internetkamera Menschen erkennt und ihnen automatisch ausweicht. Da der Roboter und die Steuerung für eine sichere Mensch-Maschine-Kollaboration konzipiert sind, reicht das laut Fanuc. Für eine ähnliche Steuerung von Industrierobotern sei dagegen eine zertifizierte Kameralösung nötig.

Maschinen Bauteile definiert zuführen: KI hilft

Wie unstrukturiert angeordnete Bauteile per Roboter sicher gegriffen und einer Bearbeitungsmaschine zugeführt werden können, zeigen auf der AMB mehrere Lösungsanbieter. EGS Automation aus Donaueschingen nutzt dazu beispielsweise Softwarelösungen von Intrinsic. Die Alphabet-Tochter, die einen zentralen Standort in München hat, trainiert Algorithmen auf Basis digitaler Zwillinge der Maschine und der Bauteile.

In der Metallbearbeitung sieht das dann so aus: Die Roboterzelle, die über mehrere Schubladen für unterschiedliche Bauteile verfügt, benötigt laut EGS Automation lediglich das 3D-Modell des Bauteils. Dann übernimmt auch hier die Software. Sie erkennt, wie die Bauteile zu greifen sind. Bei Bedarf wendet der Roboter diese und legt sie in einer vordefinierten Ausrichtung zur Übergabe an die nächste Station zurecht.