Fräsen: Künstliche Intelligenz optimiert 5-Achsen-Prozesse

Fräsen

Fräsprozess optimiert sich selbst

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Das Fraunhofer IPT entwickelt im Projekt OptiWear ein System, das die Standzeit von Fräswerkzeugen optimiert – ohne Qualitätseinbußen am Bauteil.

Werden traditionelle Bearbeitungsverfahren wie das Fräsen um digitale Systeme ergänzt, lassen sich dadurch nicht nur der Produktentwurf erleichtern, sondern auch die Qualität der Produkte verbessern – und gleichzeitig die Standzeiten der Werkzeuge verlängern. Herkömmliche CAM-Systeme, mit denen NC-Codes für die 3D-Fräsbearbeitung programmiert werden, verfügen allerdings heute noch nicht über die entsprechenden Funktionen für die Prozessoptimierung. Das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie IPT in Aachen entwickelt nun gemeinsam mit vier Partnern ein Software-Modul für CAM-Systeme, das diese Lücke mit Hilfe eines künstlichen neuronalen Netzes schließen soll.

Der Hintergrund: Beim Fräsen bündelt sich oft die gesamte Energie des Prozesses auf einem kleinen Bereich der Werkzeugschneide. Dies führt zu einem schnellen Verschleiß des Werkzeugs, das dann ausgetauscht werden muss. Ließe sich die Energie des Fräsprozesses gleichmäßig über die gesamte Schneide verteilen, verlängerte sich dadurch auch die Standzeit des Fräswerkzeugs insgesamt. Hilfreich wäre es zudem, jederzeit über Informationen zum Grad des Werkzeugverschleißes zu verfügen, etwa im CAM-System. Denn so ließen sich beispielsweise Kugelfräsköpfe erst dann austauschen, wenn sie tatsächlich rundum verschlissen sind.

Um hierfür eine Lösung zu erarbeiten, startet das Fraunhofer IPT gemeinsam mit einem Industriekonsortium nun das Forschungsprojekt „OptiWear“. Das Ziel ist, die Werkzeugstandzeiten zu verlängern, ohne in der Qualität der Bearbeitung Einbußen hinnehmen zu müssen. Dafür entwickeln die Partner sowohl die Technologie als auch eine Simulations-Software zum 5-Achsen-Fräsen weiter. Mit Hilfe eines künstlichen neuronalen Netzes identifiziert die Software genau die Abschnitte der Werkzeugschneide, für die ein besonders hoher Verschleiß zu erwarten ist. Das Netz lernt dadurch, den Werkzeugverschleiß beim Fräsen präzise vorherzusagen und die Werkzeugbahnen so anzupassen, dass sich der Verschleiß auf einen großen Bereich der Schneide verteilt.

Die Forscher kombinieren die Informationen des neuronalen Netzes mit einer eigens am Fraunhofer IPT entwickelten Simulationsplattform für 5-Achsen-Fräsprozesse: SimCutPro. Das Software-Modul wird in das CAM-System integriert, um einen automatisierten und durchgängigen Ablauf der Produktionsplanung zu gewährleisten. Da SimCutPro bereits über Schnittstellen zu CAM-Systemen wie Siemens PLM NX verfügt, können interessierte Unternehmen das neue Modul leicht in ihre Produktion integrieren, wenn sie die Simulationssysteme bereits nutzen.

Durch den geringeren Verschleiß der Werkzeugschneide lassen sich Werkstücke präziser fräsen. Die längeren Werkzeugstandzeiten führen nicht nur dazu, dass sich die Produktqualität verbessert, sondern auch zu geringeren Herstellungskosten insgesamt. Das neue Software-Modul baut auf einem ähnlichen Modul auf, das das Fraunhofer IPT bereits für Drehprozesse entwickelt hat. Die Wissenschaftler sind daher überzeugt, dass sich das Funktionsprinzip auch auf andere Bearbeitungstechnologien übertragen lässt.

Zu den Partnern des BMBF-geförderten Projekts zählen – neben dem Fraunhofer IPT – auch die AixPath GmbH und die KEX Knowledge Exchange AG, beide in Aachen, sowie die Reuth GmbH in Großmaischeid. Als assoziierter Partner ist die WBA Aachener Werkzeugbau Akademie GmbH beteiligt. (mw)

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