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Projekt

Im Projekt „TensorMill“ wird eine vernetzte, intelligente Prozesskette für die Fräsbearbeitung von Integralbauteilen entwickelt. Dabei ermöglicht der Einsatz von Künstlicher Intelligenz die Robustheit der Fertigungsprozesse zu erhöhen und auf möglichst viele Situationen im Fertigungsprozess zu reagieren.

Zielsetzung

Ziel des Forschungsprojekts „TensorMill“ ist die Entwicklung einer intelligenten, vernetzten, autonomen Fräsbearbeitung von Integralbauteilen. Während der Bearbeitung sollen mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz möglichst zielgerichtet Informationen zum Zustand des Fräswerkzeuges und des gefertigten Werkstücks gewonnen und in Form einer Echtzeit-Datenanalyse den Nutzern bereitgestellt werden. Diese Informationen ermöglichen ein rechtzeitiges Erkennen auftretender Schädigungen und bieten eine wissensbasierte Reaktion auf die gegebene Situation im Prozess und über die gesamte Lieferkette hinweg, also rechtzeitig vor einer potentiell unbemerkten Verschlechterung der Produktqualität.

Vorgehensweise

Die Hauptaufgabe der am PTW entwickelten maschinenseitigen Überwachungseinheit ist das prozessparallele Aufzeichnen und Kontextualisieren von Werkzeugmaschinendaten, welche die Basis für die KI-basierte Entscheidungsfindung liefern. Dafür werden geeignete Modelle und Algorithmen zur Bestimmung des Werkzeugzustands und der Qualität des gefertigten Werkstücks angelernt und angewendet. Die im Rahmen des Projektes entwickelte werkstückseitige Überwachungseinheit in Form eines sensorischen Spannsystems liefert zusätzliche Daten zum Spannzustand des Werkstücks und zu den aufgetretenen Prozesskräften. Die Zusammenführung der Daten in der TensorMill Cloud aus den beiden Überwachungseinheiten zusammen mit Daten aus der Werkzeugherstellung dient als fundierte Datenbasis zur Entwicklung der KI-basierten Modelle.