Fraunhofer-Institut für Digitale Medientechnologie IDMTRechtzeitige Verschleißerkennung zur Optimierung der Werkzeugstandzeit
Ausgangssituation und Idee
In der industriellen Fertigung ist die Zustandsüberwachung von Fräswerkzeugen ein entscheidender Faktor für die Prozesssicherheit, Produktqualität und Wirtschaftlichkeit. Klassische Verfahren zur Werkzeugüberwachung stoßen jedoch oft an ihre Grenzen – insbesondere, wenn es um eine frühzeitige und präzise Erkennung von Werkzeugverschleiß beim Fräsen direkt im Prozess geht. Um unerwartete Ausfälle zu vermeiden, die Standzeit von Werkzeugen zu erhöhen und Wartungsintervalle optimal zu planen, ist ein intelligentes, vorausschauendes Monitoring notwendig. Genau hier setzt das Projekt Fräsamo an.
Das Vorhaben kurz erklärt
Fräsamo verfolgt das Ziel, maschinelle Lernalgorithmen für ein akustisches Monitoring des Verschleißzustands von Fräswerkzeugen zu entwickeln. Die Besonderheit: die akustischen Signale, die während des Fräsprozesses entstehen, werden analysiert, um den Zustand des Werkzeugs, beispielsweise beim Fräsen von Metall, präzise zu beurteilen. Die gewonnenen Erkenntnisse fließen in ein prototypisches Messsystem ein, das als Demonstrator entwickelt und später zügig in ein marktreifes Produkt überführt werden soll.
Der Forschungsschwerpunkt des Fraunhofer IDMT liegt auf der Entwicklung robuster und energieeffizienter Klassifikationsalgorithmen. Diese sollen eine Modellgüte von mindestens 90 Prozent in der Unterscheidung verschiedener Werkzeugverschleißzustände beim Fräsen erreichen. Durch innovative Signalvorverarbeitung und die Integration einer intelligenten KI-Erkennungsroutine wird eine solide Basis für eine leistungsstarke Predictive-Maintenance-Lösung geschaffen.
Die Innovation bei der akustischen Überwachung
Mit Fräsamo entsteht eine neue Generation intelligenter Überwachungssysteme für die Zerspanungstechnik. Durch die Kombination aus akustischer Signalverarbeitung und Künstlicher Intelligenz können Verschleißzustände von Fräswerkzeugen zuverlässig in Echtzeit erkannt werden – ganz ohne zusätzliche Sensorik direkt am Werkzeug und im laufenden Prozess. Das reduziert nicht nur Ausfallzeiten oder gar die Menge schlecht gefertigter Produkte, sondern ermöglicht auch eine Optimierung der Werkzeugstandzeit und damit eine höhere Effizienz im gesamten Fertigungsprozess.
Neben dem Demonstrator werden im Projektverlauf eine Reihe von Software-Komponenten und Erkennungsroutinen entwickelt, die über das Projekt hinaus in zukünftigen Anwendungen eingesetzt werden können. Das Fraunhofer IDMT bringt seine Expertise im Bereich Audio-KI ein und unterstützt den Ergebnistransfer beratend. Der dabei entstehende Know-how-Zuwachs wird auch für Folgeprojekte wertvolle Impulse liefern – sei es in der Industrie 4.0, bei adaptiven Fertigungsprozessen oder in weiteren Anwendungsfeldern der akustischen Zustandsüberwachung von Fräswerkzeugen.