Demonstrator

Industrie 4.0 für mittelständische Blechbearbeiter verständlich gemacht

| Autor: Stéphane Itasse

Forscher des WZL der RWTH arbeiten daran, mit Industrie 4.0 Prozesse der Blechumformung zu verbessern.
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Forscher des WZL der RWTH arbeiten daran, mit Industrie 4.0 Prozesse der Blechumformung zu verbessern. (Bild: WZL)

Einen tragbaren Demonstrator, um Industrie 4.0 für mittelständische Blechbearbeiter verständlich zu machen, hat das Werkzeugmaschinenlabor der RWTH Aachen innerhalb der Forschungsinitiative „Mittelstand 4.0 Kompetenzzentrum“ entwickelt.

Am Verfahrensbeispiel des Feinschneidens zeigt der Material Scanner (Mats), wie durch das Zusammenführen von Fertigungs- und Informationstechnik implizites Prozesswissen sichtbar und zur Prozessoptimierung nutzbar gemacht werden kann.

Drei Bausteine bilden den Industrie-4.0-Demonstrator

Der Demonstrator besteht laut einer Mitteilung des Werkzeugmaschinenlabors (WZL) aus drei Bausteinen:

  • einem Prüfstand zur Simulation typischer Erscheinungen beim Feinschneiden,
  • einer Grafikprozessor-basierten Recheneinheit zur zentralen Verarbeitung von Messdaten und
  • einer drahtlosen grafischen Benutzeroberfläche zur dezentralen Visualisierung von Messdaten.

Der Demonstrator simuliert im derzeitigen Entwicklungsstand den Blechtrennungsprozess, ohne dass ein echter Trennvorgang stattfindet. Stattdessen schlägt ein Schnittschlagsimulator in Intervallen auf einen Blechstreifen und erzeugt dadurch einerseits einen mechanischen Impuls (Schnittschlag), andererseits ein akustisches Signal (Schnittklang). Über Sensoren werden Schnittschlag und Schnittklang erfasst und an eine zentrale GPU-Recheneinheit übermittelt. Zusätzlich werden bestimmte Werkstoffeigenschaften des Blechstreifens erfasst und mit dem Schnittschlag und -klang korreliert. Mithilfe von Algorithmen aus der künstlichen Intelligenz ist es dann möglich, auf Prozessanomalien in Echtzeit zu reagieren.

Mit Industrie 4.0 neue Zusammenhänge in den Prozessen entdecken

Zweiter Baustein und Kernstück des Demonstrators ist die zentrale Recheneinheit, die auf einem Grafikprozessor basiert. Ein künstliches neuronales Netz bringt dort Werkstoffeigenschaften, Prozessparameter sowie Schnittschlag und -klang zusammen.

Ziel ist es nun, mithilfe von perzeptiven Messgrößen, wie dem Schnittschlag und –klang, sowie mit künstlichen neuronalen Netzen noch nicht offensichtliche Prozesszusammenhänge sichtbar zu machen. Dadurch wird eine weitere Prozessoptimierung ermöglicht. Hierfür wird am WZL in aktuellen Forschungsarbeiten eine Softwareplattform entwickelt, die auf künstlichen neuronalen Netzen beruht, und die Ströme von Sensordaten in Echtzeit analysieren kann. So soll es unter anderem möglich sein, Anomalien im Schnittschlag und Schnittklang in Echtzeit zu erkennen und deren Ursachen zu identifizieren. Ursachen und Auswirkungen werden dann sichtbar gemacht.

Eine drahtlose, dezentrale Visualisierung ist der dritte Baustein des Demonstrators. Mithilfe einer Benutzeroberfläche wird gezeigt, wie ein Maschinenbediener im realen Prozess in Echtzeit über Ursachen und Auswirkungen von Prozessanomalien informiert werden kann. Die Entwicklung dieser Benutzeroberfläche ist ebenfalls Gegenstand aktueller Forschung. Besonderen Wert wird dabei auf die leichte Verständlichkeit der Benutzeroberfläche gelegt, wie es heißt. Damit soll der Maschinenbediener unkompliziert die notwendigen Informationen erhalten, um den Prozess zu jederzeit optimal führen zu können.

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