Fanuc bringt zur EMO neue Softwaretools für das Smart Machining auf den Markt. Zudem gibt es im Maschinensektor unter anderem eine neue ultrapräzise Drehmaschine.

1 Die Fanuc-Bedieneinheit Panel iH Pro hat neue Prozessoren  erhalten

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CNC-Softwaretools – Industrie 4.0 W Drehmaschinen – Bearbeitungszentren – Roboterautomation

5-Achs-Bearbeitungszentren

Werkzeugmaschinen für die spanende Fertigung

Bearbeitungszentren

Fahrzeugbau

Roboter für Werkzeugmaschinen

Automatisierungstechnik

Handling, Handhabungstechnik

Fahrzeugbau-Zulieferer

Feinmechanik

Elektrotechnik, Elektronik

Medizintechnische Apparate und Materialien

5-Achs-Simultanbearbeitung

Spanende Verfahren

Softwaretools für die Zerspanung

Software

Luft- und Raumfahrt

Steuerungen / CNC für Werkzeugmaschinen

Steuerungen (Hardware und Software)

Machine Learning / Künstliche Intelligenz für die spanende Fertigung

Industrie 4.0

Industrie 4.0 für die spanende Fertigung

Ultrapräzisionsdrehmaschinen

Drehmaschinen

Künstliche Intelligenz gepaart mit Automation

Fastems präsentiert das MMS-Modul ›WCO‹ zur Einbindung von Einzelmaschinen und manuellen Produktionsaufgaben in einen automatisierten Fertigungsprozess.

1 Das Modul WCO (Work Cell Operations) als Ergänzung zur MMS von Fastems ermöglicht es nun, sämtliche manuelle Fertigungsaufgaben, Arbeitszellen und Stand-Alone-Maschinen in die Planung, Steuerung und Überwachung mit einzubeziehen

Flexible Fertigungssysteme

Virtual Machining für die spanende Fertigung

Vernetzung / Cloudlösung für die spanende Fertigung

Apps für die Zerspanung

ERP diskrete Fertigung, PPS / APS

ERP-Systeme

Fertigungsautomation

Prozessautomation

Digitalisierung nicht-automatisierter Prozesse

Das Service-Meister Konsortium kündigt an, zum Jahresende seine 2020 entwickelte Plattform-Architektur vorzustellen. Damit liegt das Projekt zur Entwicklung eines Service-Ökosystems auf Basis Künstlicher Intelligenz (KI) im Zeitplan. Service-Meister entwickelt Innovationen mittels KI, die ab 2022 die Serviceprozesse kleiner und mittlerer Unternehmen verbessern sollen.

Mit KI Kundenprozesse optimieren

Smart Factory

Energieeffizienz

Machine Learning für die Qualitätssicherung

Industrie 4.0 für die Qualitätssicherung

Service-Meister stellt Plattform-Architektur vor

Anlässlich des Digitalgipfels der Bundesregierung und der dort vorgestellten Normungs-Roadmap für Künstliche Intelligenz gibt Prof. Claus Oetter, Geschäftsführer VDMA Software und Digitalisierung und Leiter der Abteilung Informatik, ein Statement.

Künstliche Intelligenz für die Qualitätssicherung

VDMA: keine Überregulierung von KI

Fraunhofer IAIS und Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik BSI starten strategische Kooperation zur Entwicklung von Prüfverfahren für die Zertifizierung von Systemen der Künstlichen Intelligenz.

Im Beisein von NRW-Digitalminister Prof. Dr. Andreas Pinkwart (Mitte) haben BSI-Präsident Arne Schönbohm (rechts) und Prof. Dr. Stefan Wrobel, Leiter des Fraunhofer IAIS, eine Kooperationsvereinbarung unterzeichnet

Künstliche Intelligenz sicher und vertrauenswürdig gestalten

Bei der Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI) spielen Startup-Firmen als Kooperationspartner eine immer größere Rolle. In einer Analyse der vergangenen zehn Jahre hat der VDMA zusammen mit dem Datenspezialisten delphai insgesamt 825 Startups in 46 Ländern identifiziert, die KI-Lösungen für den Maschinen- und Anlagenbau anbieten.

Erfolgsfaktor Künstliche Intelligenz

Neue Regelkreise ermöglichen wechselseitiges Lernen zwischen Mensch und Maschine, sodass sich Qualität und Effizienz von Produktionsprozessen deutlich verbessern können.

Prozessoptimierung durch KI-gestützte Datenanalyse anhand eines Fräsverfahrens

Künstliche Intelligenz im Regelkreis: Wechselseitiges Feedback zwischen Mensch und Maschine verbessert Qualität und Effizienz in der Produktion

Seit Juni 2021 läuft ein ministeriell gefördertes Forschungsprojekt, das die Möglichkeiten des Transfer Learnings in der Zerspanung ausloten und industriell nutzbar machen soll. Eine Zwischenbilanz.

Beim Transfer Learning wird Wissen aus verwandten, bereits erlernten Aufgaben genutzt, um ML-Modelle schneller für neue Aufgaben beziehungsweise Anwendungsfälle trainieren zu können

Schneidstoffe für Präzisionswerkzeuge

Präzisionswerkzeuge

Forschungsprojekt zur Produktion von morgen

Um Probleme in der Fertigung schnell zu erkennen und die Qualität zu sichern, bündelt c-Com alle verfügbaren Daten rund um Maschine, Werkzeug und Werkstück für eine Analyse mit Künstlicher Intelligenz (KI). Das Modul Machining Analytics Solutions (MAS) begleitet den Produktionsprozess mit einem digitalen Zwilling und ist besonders für Verzahnungswerkzeuge interessant.

Die c-Com-Software unterstützt die Produktionsmitarbeiter bei ihrer täglichen Arbeit und sorgt durch wertvolle Informationen für eine höhere Produktivität

Toolmanagement

Verzahnwerkzeuge

Digitaler Zwilling

Simulation

Auch der digitale Zwilling zeigt Zähne

Unter dem Motto ‘Ihre Vision – unsere Lösungen. Zukunft erleben mit Mazak!’ werden den AMB-Besuchern sechs Maschinen und sieben Fokusthemen live präsentiert.

 Das neue vertikale Bearbeitungszentrum ‘VCN-700’ bietet eine leistungsstarke dynamische Fräslösung

Fräsdreh-Zentren

Fräsmaschinen

Komplettbearbeitung

Komplettbearbeitungsmaschinen

Messe AMB

werkstatt-betrieb.de

Drehzentren

Fit für die Zukunft

Wie passen Künstliche Intelligenz (KI) und Zerspanung zusammen? Sehr gut, denn KI hilft, anspruchsvolle Drehteile effektiver herzustellen und präziser zu bearbeiten.

 EZU-Metallwaren hat vor knapp zwei Jahren eine von 22 Drehmaschinen auf einen 24-Stunden-Betrieb mit Künstlicher Intelligenz umgerüstet

Künstliche Intelligenz in der Drehteile-Industrie

Bundesweites Experten-Netzwerk unterstützt kostenfrei den Wissenstransfer in Unternehmen

In Kaiserslautern wird an 5G-Anwendungen geforscht

ProKI-InfoPoint in Darmstadt ins Leben gerufen: Bundesweites Experten-Netzwerk unterstützt kostenfrei den KI-Wissenstransfer in Unternehmen. Erfahren Sie hier mehr

Wissensmanagement

Wirtschaft

Strategie und Organisation

WGP hilft beim Implementieren von KI-Technologien

‘KIstle’: KI-Demonstrator für den Hörsaal

Mit dem KIstle wird Studierenden, angepasst an die Dauer einer Vorlesung, das komplette Vorgehen bei der Überwachung eines Kugellagers vermittelt

KI aus der Kiste

An der Hochschule Furtwangen wurde untersucht, wie Schwebstoffe im Kühlschmierstoff beim Aluminiumschlichtfräsen die Oberflächenqualität beeinflussen. Versuchsfräser war der ‘Cut&Form‘ von Emuge-Franken, der polierte Oberflächen in einem Arbeitsgang erzeugt.

Das Team an der Versuchsmaschine (von links): Projektleiter Jürgen Struß und Student Mohamed Laadhari, beide vom KSF der Hochschule Furtwangen, Norbert Fleck von IDV Engineering, und Michael Sischka von Emuge-Franken

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Kühlschmiermittel

Betriebsausrüstung / Betriebsmittel

Fräswerkzeuge

Lehrstühle und Institute

Dienstleistungen

Hochschulen

Kühlschmiermittelmanagement

Reines Fluid, feine Oberfläche

 Prozessstellgrößenmodulation heißt ein vielversprechendes Mittel, die Dreh-Performance zu steigern. Ein zusätzlicher Aufwand in puncto Werkzeug- und Maschinenentwicklung entfällt.

Die intelligente Modulation der Prozessstellgrößen ist ein praktikabler Weg, die Produktivität des Drehens zu steigern, und das, ohne die Werkzeugstandzeiten zu verringern

Mehr Leistung beim Drehen

Forscher entwickeln ‘Belastungs-EKG‘ für Schleifscheiben

Eine neue, KI-basierende Technologie des Fraunhofer-Clusters CCIT macht das Hartfeinbearbeiten von Zahnrädern effizienter.

Eine neue Technologie des Fraunhofer-Clusters CCIT macht das Hartfeinbearbeiten von Zahnrädern effizienter. Ein Akustiksensor misst im Mikrosekundentakt die Geräusche, schließt daraus auf den Zustand des Werkzeugs und passt die Bearbeitung an. Die Technologie basiert auf Prinzipien der künstlichen Intelligenz.

Der Umgang mit Schleifscheiben beim Wälzschleifen von Zahnrädern ist ein gutes Beispiel dafür, zu verdeutlichen, wie stark Einstellungen und Qualitätsüberprüfungen von Hand einer optimalen, permanenten und maximal langen Nutzung der verwendeten Werkzeuge entgegenstehen. So wird das Leistungsvermögen der Werkzeuge selten ausgeschöpft, denn der aktuelle Zustand der Schleifscheibe lässt sich nicht während des Schleifens ermitteln; man agiert eher ‘vorsichtig‘, wählt Vorschubgeschwindigkeit und Zustellung mit einem ‘Sicherheitspuffer‘. In der Folge dauert der Schleifvorgang länger, und Potenziale der Schleifscheibe bleiben ungenutzt. Will man den Zustand der Scheibe prüfen, lässt sich das aktuell nur außerhalb des Prozesses. Das wiederum verlängert die Stillstandszeiten.

Nun jedoch hat der Cluster CCIT des Fraunhofer Instituts den Ansatz des adaptiven Wälzschleifens entwickelt. Hierbei misst ein rotierender Sensor  ‘in process‘ direkt an der Schleifscheibe den entstehenden Schall und leitet die Information während des Real-time- Betriebs an eine Analyse-Software weiter. Die Natur der Schallwellenamplituden verrät in Echtzeit, wie es um die Qualität des Werkzeugs bestellt ist und regelt demgemäß die Prozessparameter. So entsteht ein geschlossener Regelkreis, der jederzeit dafür sorgt, dass der Einsatz des Werkzeugs optimal gesteuert wird. Das Neue: Die Information kommt aus dem laufenden System und wird in Echtzeit an dieses zurückgespielt. „Das ist wie ein Belastungs-EKG für die Schleifscheibe“, sagt Robin Krage vom Fraunhofer CCIT. Übrigens haben er und sein Team auch ein Verfahren mit künstlicher Intelligenz (KI) entwickelt, um das Abrichten des verschlissenen Werkzeugs zu optimieren.

Das CCIT (Cluster of Excellence Cognitive Internet Technologies) bündelt die Kompetenzen von über 20 Fraunhofer-Instituten und konzentriert sich auf die Technologiefelder IoT-Kommunikation, vertrauenswürdige Datenräume und Maschinelles Lernen. Ein Forschungsgebiet ist die Optimierung von industriellen Fertigungsverfahren.

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Fraunhofer Cluster of Excellence Cognitive Internet Technologies CCIT 

https://www.cit.fraunhofer.de

Ausgabenartikel

Sensorisch ermittelte Schallwellenamplituden geben bei diesem System in Echtzeit Auskunft über die Qualität der Wälzschleifschleifscheibe. Danach werden die Prozessparameter geregelt 