Kognitive Produktion

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

GAIA-X ist die gemeinsame europäische Lösung, mit der Daten in der Cloud sicher sind, vertraglich sicher ausgetauscht werden können und auch sicher bleiben. Nach Jahren der Entwicklung hat diese Technologie heute einen Reifegrad erreicht, mit dem sich erste Anwendungen realisieren lassen. Für die Entwicklung zweier dieser Anwendungen hat das Bundesministerium für Bildung und Forschung nun grünes Licht gegeben. So startete im Oktober das Verbundprojekt Fed-X-Pro.

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.

Übersicht der Zusammenhänge im Verbundprojekt Fed-X-Pro, © Fraunhofer IWU
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. Sollten Sie diese und unser Projekt bereits heute selbst aktiv unterstützen wollen, so können Sie an der Umfrage teilnehmen, die die Katulu GmbH in Zusammenarbeit mit dem IWU zur Verwendung und den Erwartungen von KI-Systemen in der Industrie durchführt. Durch ihre Teilnahme an der Studie können wir bereits heute im Projekt profitieren, da es so der Katulu GmbH ermöglicht, die Software frühzeitig auch auf ihre Belange gezielt auszurichten.

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.

RolleInstitution
Koordinator
Forschungseinrichtung
Fraunhofer-Institut für Werkzeugmaschinen und Umformtechnik
KI-SpezialistKatulu GmbH
MaschinenherstellerGROB-Werke GmbH & Co. KG
WerkzeugherstellerGühring KG
AnwenderUKM technologies GmbH
Anwender (assoziiert)Vakuum- und Präzisionsteilfertigung Dresden GmbH
ForschungseinrichtungHochschule für Technik und Wirtschaft Dresden
Low-Code SpezialistSimplifier AG
Cloud-Provider (assoziiert)IONOS SE
Anwender (assoziiert)Color Metal GmbH
Multiplikator (assoziiert)Verein Deutscher Werkzeugmaschinenfabrik e.V.

Christian Friedrich

Dipl.-Ing. Christian Friedrich
Gruppenleiter
"Steuerungen für kognitive Produktionssysteme"

Fraunhofer IWU
Pforzheimer Str. 7a
01189 Dresden

Telefon: +49 351 4772-2625
E-Mail: christian.friedrich@iwu.fraunhofer.de

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Wolfgang König

Dipl.-Ing. Wolfgang König
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
"Steuerungen für kognitive Produktionssysteme"

Fraunhofer IWU
Pforzheimer Straße 7a
01189 Dresden

Tel.: +49 351 4772-2619
E-Mail: wolfgang.koenig@iwu.fraunhofer.de

Christian Friedrich

Dipl.-Ing. Christian Friedrich
Gruppenleiter
"Steuerungen für kognitive Produktionssysteme"

Fraunhofer IWU
Pforzheimer Str. 7a
01189 Dresden

Telefon: +49 351 4772-2625
E-Mail: christian.friedrich@iwu.fraunhofer.de

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