Fed-X-Pro – Gemeinsam lernende Maschinen für besseres Werkzeugwissen

In einem Konsortium aus Werkzeug- und Werkzeugmaschinenherstellern, Anwendern, den Entwicklern von KI-basierten Dienstleistungen und dem Fraunhofer IWU wurde damit begonnen, einen Dienst zu entwickeln, der Prozessdaten direkt an der Maschine intelligent verarbeitet und Kenntnisse über Schnittbedingungen und Werkzeuge durch die GAIA-X-Technologie hindurch dorthin transportiert, wo das Wissen von vielen Werkzeugmaschinen zusammenläuft und in einem gemeinsamen KI-Modell aggregiert wird. Federated Learning heißt der Ansatz des Maschinellen Lernens, der hier genutzt werden soll. Bei diesem soll das gesammelte Wissen über Einzelprozesse Aussagen über künftig auftretende Spezialfälle ermöglichen.

Was kann Fed-X-Pro?

Bezogen auf Fräswerkzeuge geht es bei Fed-X-Pro darum, Prognosen über die Standzeiten, d.h. der Lebensdauer der beim Zerspanen eingesetzten Werkzeuge unter ihren ganz individuellen Bedingungen, vorausschauend tätigen zu können. Hierbei muss beachtet werden, dass jede Werkzeugmaschine, selbst unter gleich wirkenden Bedingungen, anders ist. Dies gilt auch für die Zerspanprozesse. Eine Vielzahl von kleinsten Einflüssen, wie Temperaturschwankungen, die Beschaffenheit des zu bearbeitenden Materials, bis hin zur Festigkeit, mit der eine ganz bestimmte Schraube an einer Maschine angezogen wurde, oder eine leichte Variation der Werkzeugspindeldrehzahl, äußern sich in ihrer Summe und wirken sich auf ein Werkzeug aus. Damit erfährt auch jedes Werkzeug einen individuellen Verschleiß.

Die Besonderheit beim Federated Learning ist hier, dass die Daten nicht insgesamt und für jedes Werkzeug personalisiert an das KI-Modell übertragen werden. Sie werden direkt an der Maschine, an der sie gemessen werden, verarbeitet und in einem kleinen lokalen Modell als Lernfortschritt gespeichert. Und nur dieser anonyme Lernfortschritt wird übergeordnet an den Werkzeughersteller weitergegeben. Dies ist wichtig, da sensible Daten, wie die Werkstückgeometrie oft vertraglich gegen die Weitergabe geschützt werden. Auch die CAM-Bearbeitungsdaten bleiben somit geheim.

Was sind die Vorteile für Werkzeug- und Maschinenhersteller?

Der Werkzeughersteller profitiert davon, denn mit diesen Daten und dem im Projekt zu erarbeitenden Expertensystem kann er einen weiteren Dienst aufbauen, der von GAIA-X profitiert. Er kann über den Einsatz seiner Werkzeuge aus den verschiedensten Anwendungsfällen lernen. Mit der Kenntnis über die Standzeit und aus der Prognose der einsatzabhängigen Standzeiten kann er die Werkzeuge überarbeiten. So kann er seinen Kunden als Ergebnis aus der Smart Revision neue verbesserte Produkte offerieren, die deren Erfordernissen entsprechen.

Dies kann dazu beitragen, den Kunden detailliertere anwendungsfallabhängige Verwendungsempfehlungen zu geben. Softwareprodukte zur Simulationsintegration und bis hin zur individuellen Werkzeugnachverfolgung und Verwendungsberatung werden damit denkbar. Das setzt die enge Zusammenarbeit zwischen Werkzeughersteller und Werkzeugmaschinenhersteller voraus.

Die Realisierung von Fed-X-Pro ist die Basis für die Umsetzung weiterer Anwendungsfälle. Es ist naheliegend, auch andere Fertigungsverfahren als die spanende Bearbeitung nachzuverfolgen, um Werkzeuge und Prozesse optimieren zu können. So können auch die Werkzeugmaschinenhersteller in mehrfacher Hinsicht profitieren. Zum einen können die Werkzeugmaschinenhersteller die entsprechenden Funktionalitäten zur KI-Implementierung direkt in ihre Maschinen integrieren. Das schafft einen Mehrwert für deren Kunden, wenn Sie die neuen Dienste aktiv nutzen oder nur die Weiterentwicklung der Werkzeuge durch Wissen aus ihren Prozessen unterstützen wollen. Zum anderen profitieren die Werkzeugmaschinenhersteller selbst, wenn sie die Daten dafür nutzen, ihre Maschinen zu optimieren. Auch hierbei ist die Datensouveränität durch die Verwendung der GAIA-X-Technologie stets gewährt.

Experte für Federated Learning & Ihre Ansprechpartner im Verbundprojekt

Es bleibt zu erwähnen, dass die Maschinenintelligenz für jeden neuen Anwendungsfall entwickelt bzw. zugeschnitten werden muss. Für das Fed-X-Pro-Projekt übernimmt ein ausgesprochener Profi für Federated Learning, die Katulu GmbH, diesen Part.

Für Rückfragen stehen Ihnen Herr Wolfgang König und Herr Christian Friedrich sehr gerne unter folgenden Mailadressen zur Verfügung: wolfgang.koenig@iwu.fraunhofer.de bzw. christian.friedrich@iwu.fraunhofer.de.