Laufendes Projekt 08/2025 – 07/2027

Aktuelle Studien zeigen, dass sich die Produktivität im produzierenden Gewerbe durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz, Lean Production und digitalen Innovationen um bis zu 50 Prozent steigern lässt. Dieses Potenzial betrifft auch die Werkzeugmaschinenindustrie und die zerspanende Fertigung. In der Praxis sind Mehrwertfunktionen auf Basis von KI, etwa zur Optimierung von Schnittdaten oder zur Erkennung von Werkzeugverschleiß, jedoch noch die Ausnahme.

Die Gründe dafür sind vielfältig. Die Maschinenlandschaft ist stark heterogen, was zu hoher Komplexität und Prozessvariabilität führt. Bestehende Ansätze lassen sich dadurch kaum skalieren, sodass bislang nur Insellösungen verfügbar sind. Hinzu kommt, dass viele Verfahren große Datenmengen und eine sehr hohe Datenqualität erfordern. Unternehmen müssen dafür erhebliche Maschinenlaufzeiten einplanen und qualifiziertes Personal einsetzen, bevor eine Lösung zuverlässig funktioniert. Zudem sind zahlreiche Maschinen nicht auf die erforderliche Datenerfassung ausgelegt und müssten kostspielig nachgerüstet werden. Messsysteme wie statische oder dynamische Dynamometer können bis zu 25 Prozent der Anschaffungskosten einer Werkzeugmaschine ausmachen.

All diese Hürden erschweren den Einsatz intelligenter Maschinenmehrwertfunktionen in der Industrie, insbesondere für kleine und mittelständische Unternehmen. Genau hier setzt das Projekt „PATTERN – Zerspankraftschätzung auf Basis integrierter Werkzeugmaschinendaten für intelligente Maschinenmehrwertfunktionen“ an.

Im Rahmen des Projekts wird mit CORE PATTERN ein hybrides Modell zur Schätzung von Fräskräften entwickelt. Diese Kräfte enthalten die meisten prozessrelevanten Informationen und bilden somit die Grundlage für eine präzise Beschreibung von Fräsprozessen. Sie sind zugleich der Schlüssel zur Entwicklung von Mehrwertfunktionen. Ein Modell, das Fräskräfte zuverlässig vorhersagt, zeugt von einem tiefen Prozessverständnis und lässt sich flexibel auf unterschiedliche Anwendungsszenarien übertragen.

Da die Schätzung von Zerspankräften jedoch durch eine Vielzahl an Prozessparametern beeinflusst wird, ist CORE PATTERN in zwei Module gegliedert. Das erste Modul verarbeitet maschinennahe Daten in einem datengetriebenen Black-Box-Modell und leitet daraus Schnitt- und Schwingungskoeffizienten ab. Diese Werte dienen als Eingangsdaten für das zweite Modul, das auf zwei physikalischen White-Box-Modellen basiert. Während eines die statischen Fräskräfte berechnet, ermittelt das andere die dynamischen. Am Ende werden beide Ergebnisse kombiniert, um die reale Fräskraft möglichst genau abzubilden.

Die Leistungsfähigkeit von CORE PATTERN wird durch konkrete Mehrwertfunktionen überprüft. So wird beispielsweise die Optimierung von Schnittdaten mithilfe der geschätzten Fräskräfte demonstriert, wodurch der praktische Nutzen des hybriden Ansatzes aufgezeigt wird.

Damit die entwickelten Methoden von Beginn an praxisnah und umsetzbar sind, bringen die Industriepartner ISG Industrielle Steuerungstechnik GmbH und Lorenz Hoffmann ihre Erfahrung ein. Gemeinsam verfügen sie über mehr als 75 Jahre Fachwissen in der zerspanenden Bearbeitung und sichern so die enge Verbindung zwischen Forschung und industrieller Anwendung.