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C-Com: Verschleißerkennungs-App basierend auf Machine Learning

C-Com entwickelt Verschleißerkennungs-App basierend auf Machine Learning
Technischer Berater in der Tasche

Damit zerspanende Bearbeitungen reibungslos, prozesssicher und mit optimalem Ergebnis ablaufen, müssen viele Rädchen optimal ineinandergreifen. Schlechte Ergebnisse oder gar Ausschuss können mehrere Ursachen haben. Sind verschlissene Schneiden der Grund, stellen sich folgende Fragen: Um welchen Verschleiß handelt es sich? Warum tritt dieser Verschleiß auf und wie kann er künftig vermieden werden?

Verschleiß, der nicht der normalen Abnutzung entspricht, stellt in fertigenden Unternehmen ein erhebliches Problem dar. Da ist zum einen der Kostenfaktor. Verschleißt eine Schneide sehr schnell, müssen sie schnell ausgetauscht werden. Vor allem bei Sonderschneiden oder Schneiden mit speziellen Beschichtungen verursacht allein der höhere Schneidenverbrauch erhebliche Kosten. Zum anderen bedeutet jeder Austausch, dass die Maschine steht und nicht produktiv ist. Im schlimmsten Fall verursachen verschlissene Schneiden Schäden am Bauteil. Aufwendige Nacharbeiten oder gar Ausschuss sind die Folge.

Wie gehen Zerspaner heute mit diesem abnormalem Verschleiß um?

„In vielen Fällen ist hier das Wissen von Experten gefragt“, sagt Giari Fiorucci, Geschäftsführer der C-Com GmbH. In der Regel kontaktieren die Unternehmen den Werkzeughersteller. Der dort zuständige Außendienstmitarbeiter schaut sich die Schneide an und analysiert den Verschleiß gegebenenfalls mit den Spezialisten im eigenen Unternehmen. Hierfür sind mehrere Kommunikationsschleifen und Abstimmungen nötig. Viel hängt vom Wissen und der Erfahrung der jeweiligen Mitarbeiter ab – beim Zerspaner und beim Werkzeughersteller. „Geht zum Beispiel ein Werkzeugexperte bei einem der beiden Unternehmen in den Ruhestand, verliert man viel Wissen“, sagt Fiorucci.

Wie kann Wissen digitalisiert und verfügbar gemacht werden?

„C-Com ist ein innovatives Startup und hat sich zum Ziel gesetzt, Daten für eine moderne, vernetzte und automatisierte – kurzum digitalisierte – Industrie bereitzustellen“, erläutert Fiorucci. Und so lag es für das Start-up nahe, Zerspaner auch dabei zu unterstützen, Verschleiß zu erkennen und ihn zukünftig zu vermeiden. Und das ohne lange Abstimmungen und Stillstände der Maschinen. Die Experten bei C-Com rund um Dr. Sven Winkelmann, Research Specialist für Machine Learning machten sich an die Entwicklung einer App. Auf der EMO 2019 in Hannover präsentierten sie den Prototyp.

Welche Voraussetzungen sind wichtig für eine solche App?

„Erste Voraussetzung war, dass wir mit einem Smartphone ein ausreichend genaues Bild der Schneide bekommen“, erläutert Dr. Winkelmann. Sprich – ohne Laborbeleuchtung, ohne Mikroskop und Profikamera. „Dafür haben wir verschlissene Schneiden bei verschiedenen Lichtverhältnissen und mit unterschiedlichen Smartphones der neusten Generation fotografiert“, ergänzt Fiorucci. Es zeigte sich, dass die Kameratechnologie in den Smartphones ausreicht, um die Schneide auch bei ungünstigen Lichtverhältnissen abzubilden. Einzig eine herkömmliche Zusatzlinse zur Bildvergrößerung, die der App-Nutzer auf die Kamera aufsetzt, ist nötig.

Wie verwendet man die App?

„Die Anwendung ist denkbar einfach“, sagt Fiorucci. Der Anwender fotografiert die verschlissene Schneide. Die App erkennt , um welchen Verschleiß es sich handelt. Denn die App ist in der Lage, verschiedene Arten von Verschleiß, wie Freiflächenverschleiß, Kolkverschleiß oder eine Aufbauschneide, zu erkennen. Basierend darauf erteilt die App Ratschläge, beispielsweise den Vorschub zu reduzieren, die Drehzahl zu erhöhen oder auf eine andere Beschichtung umzusteigen. So verhindern Zerspaner, dass der Verschleiß erneut auftritt. Darüber hinaus sparen sie Ressourcen ein – Personal, Zeit und Material.

Worauf basiert die App?

„Die Applikation basiert auf Machine Learning. Je mehr Input wir beim Machine Learning einsetzen, desto besser“, erläutert Fiorucci. Und so qualifizieren die C-Com Mitarbeiter gemeinsam mit den Werkzeugspezialisten von Mapal tausende Bilder verschlissener Schneiden. Dr. Winkelmann beschreibt: „Wir haben den Algorithmus trainiert und ihm sozusagen gezeigt, wie welcher Verschleiß aussieht, und ob eine Schneide in Ordnung oder eben nicht in Ordnung ist.“

Wie lernt die Verschleißerkennungs-App?

„In diesem Fall haben wir unsere App auf ein sogenanntes Deep-Learning-Modell aufgesetzt“, präzisiert Winkelmann. Dabei handelt es sich um ein neuronales Netz. Das Modell läuft nicht nach dem Wenn-Dann-Prinzip, also regelbasiert, sondern auf der Grundlage eines lernenden Systems. Es eignet sich mit jedem Einsatz neues Wissen an und wendet es an.

Was kann die App heute?

„Diese Ratschläge und Hinweise, was zu tun ist um den Verschleiß zu verhindern, sind heute noch statisch“, sagt Fiorucci. Allerdings arbeite C-Com mit Hochdruck an der Betaversion, die anhand der Werkzeugeinsatzdaten ganz konkrete, individuelle und präzise Hinweise gibt, was die Zerspaner anpassen sollen. „Wir entwickeln einen ‚Technischen Berater‘ für die Hosentasche“, erklärt Giari Fiorucci. Mit zahlreichen Ausbaumöglichkeiten, um Anwendern die Arbeit zu erleichtern. „Mit unseren Apps und der Open-Cloud-Plattform C-Com haben wir noch einiges vor“, sagt Fiorucci.

C-Com GmbH
https://c-com.net

c-Com GmbH
Heinkelstrasse 11
73431 Aalen
Telefon: 07361 585 3001
E-Mail: mail@c-com.net

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