Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA
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Daten- und KI-basierte Optimierung von Bearbeitungs- und Trennprozessen

Warum ist die Optimierung von Produktionsprozessen so herausfordernd?

Aktuell konfigurieren und optimieren meist Fachkräfte die Produktionsanlagen. Dabei stützen sie sich auf ihr Erfahrungswissen. Das führt zu mehreren Problemen:

  • Ergebnisse hängen stark von individueller Expertise ab
  • Komplexe Produktionsprozesse erschweren das Erkennen aller relevanten Zusammenhänge
  • Manuelle Anpassungen sind zeitintensiv
  • Schlecht eingestellte Anlagen bleiben oft zu lange ineffizient
  • Folgen: niedrige Produktivität und hohe Produktionskosten

Was ist eine KI-basierte Prozessoptimierung?

Künstliche Intelligenz (KI) kann helfen, die einstellbaren Parameter einer Produktionsmaschine automatisch zu optimieren, um eine bestmögliche Bauteilqualität bzw. Bearbeitungsqualität zu erreichen. Die KI-basierte Prozessoptimierung nutzt Daten und Algorithmen, um Produktionsparameter automatisch anzupassen. KI kann die einstellbaren Parameter einer Produktionsmaschine automatisch optimieren, um:

  • Bestmögliche Bauteil- und Bearbeitungsqualität zu erreichen
  • Produktivität zu steigern
  • Kosten zu senken
  • Fachkräftemangel auszugleichen

Die Umsetzung erfolgt durch KI-basierte Methoden wie:

  • Qualitätsprognose
  • Schwingungsprognosen
  • Bildbasierte Qualitätsprüfung
  • Bildsimulation
© Fraunhofer IPA
Vor Parameteroptimierung bei Strahlverfahren
© Fraunhofer IPA
Nach Parameteroptimierung bei Strahlverfahren

Anwendungsbeispiele für KI in Bearbeitungs- und Trennprozessen

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  • Das thermische Schneiden, wie Autogen-Brennschneiden, Plasma-Schmelzschneiden und Laserschneiden, wird in der Metallbearbeitung eingesetzt. Das Ergebnis hängt stark vom Material ab, da Eigenschaften wie Wärmeleitfähigkeit und Schmelzpunkt die Schnittqualität beeinflussen.

    Künstliche Intelligenz (KI) optimiert das thermische Schneiden durch:

    • Bildbasierte KI-Systeme bewerteten Schnittkantenqualität nach DIN 9013 objektiv
    • KI-gestützte Bayes’sche Optimierung unterstützt präzise Parametrierung
    • Automatische Anpassung an Materialeigenschaften wie Wärmeleitfähigkeit und Schmelzpunkt

  • Schleifprozesse für Kreissägewerkzeuge oder Kreismesser stellen hohe Anforderungen an Plan- und Rundlauf. Die große Vielfalt an Schneidstoffen und Geometrievarianten sowie Störeinflüsse wie der Verschleißzustand von Schleifscheiben erschweren die Prozessstabilität.

    Künstliche Intelligenz (KI) optimiert Schleifprozesse durch:

    • KI-gestützte Qualitätsprognose erfasst Sensordaten und regelt Schleifdruck
    • KI hilft bei Früherkennung von Prozessanomalien
    • Grundlage für kontinuierliche Optimierung der Produktionsparameter

  • Die Reduktion von Schwingungen bei Bandsägen verbessert die Schnittqualität, Schnittleistung, Prozessqualität und erhöht die Arbeitssicherheit. Gleichzeitig wird der Verschleiß an Maschine und Werkzeug signifikant reduziert.

    Künstliche Intelligenz (KI) optimiert die Schwingungsreduktion bei Bandsägen durch:

    • Erfassung von Spannung, Strom und Schwingungen
    • KI prognostiziert kritische Maschinenzustände und identifiziert Zusammenhänge von Werkzeugen, Maschine und Prozessparametern
    • Sofortige Optimierungsmaßnahmen direkt im Schnittprozess
    • Verbesserung der Werkzeugstandzeit und Prozessstabilität

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