KI Maschinenbau Künstliche Intelligenz überwacht Bohrprozesse automatisch!

Redakteur: Peter Königsreuther

Je mehr Bohrungen zu machen sind – man denke an die Flugzeugmontage mittels Nieten – umso wichtiger wird die Qualitätskontrolle. Ein Forscher aus Hamburg bietet dafür jetzt was Automatisches an...

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Das Institut für Produktionsmanagement und -technik (IPMT) der TU Hamburg hat ein jetzt mit dem VDMA-Preis ausgezeichnetes Verfahren für die Qualitätskotrolle des Nietbohrens entwickelt.
Das Institut für Produktionsmanagement und -technik (IPMT) der TU Hamburg hat ein jetzt mit dem VDMA-Preis ausgezeichnetes Verfahren für die Qualitätskotrolle des Nietbohrens entwickelt.
(Bild: IPMT HH)

Samuel Bender heißt der Kopf hinter der Sache, der am Institut für Produktionsmanagement und -technik (IPMT) der TU Hamburg forscht. Die Idee fanden manche so gut, dass er für seine neue Art des Nietbohrens im Rahmen seiner Bachelorarbeit hat er nun den ersten Platz des VDMA-Nachwuchspreises „Digitalisierung im Maschinenbau“ für praxistaugliche Lösungen errungen. Warum ist das so wichtig? Nun, im europäischen Flugzeugbau werden rund 150 Millionen Nieten pro Jahr verbaut. Rund zwei Drittel davon werden manuell mit leichten Maschinen gesetzt. Fehler dürfen hier dennoch nicht passieren! Entsprechend aufwendig und teuer ist deshalb die bisherige Methode zur Qualitätskontrolle, sagen die Experten.

Nachbessern, bevor alles zu spät ist

Die Alternative aus Hamburg vereinfacht das Ganze, weil sie die Überprüfung von Nietbohrungen weiter automatisiert – und zwar mithilfe von Künstlicher Intelligenz. „Wenn man vor oder während des Bohren die Information erhält, dass ein Fehler erkannt wurde oder dass Werte nicht im Sollbereich liegen, kann das System den Prozess abbrechen, oder im Anschluss direkt eine Kontrolle durchführen“, erläutert Prof. Wolfgang Hintze von der WGP (Wissenschaftlichen Gesellschaft für Produktionstechnik), der auch die Produktionstechnik des IPMT Hamburg leitet. Das Verfahren könne aber nicht nur den Flugzeugbau verändern, sondern auch andere Branchen, wie den Automotivesektor oder den Schiffbau. Und das immer dann, wenn Bauteile mithilfe von Niet- oder Schraubverbindungen zusammengesetzt werden müssten, und dafür eben Bohrungen nötig seien.

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Voll geregelter Bohrprozess plus Schmierung und Spanabsaugung

In der Luftfahrt herrschen im Übrigen sehr hohe Anforderungen an die Sicherheit. „Die zulässige Grathöhe an der Klemmfläche von Nieten zum Beispiel ist sehr eng bemessen“, merkt Hintze an, „sie liegt unter einem Zehntelmillimeter – sonst könnte sich der Niet im Flugbetrieb lockern.“ Ist der Wert überschritten, muss nachgearbeitet werden. Entsprechend hoch sei der Aufwand zur Kontrolle mit sehr vielen Stichproben und Nacharbeiten an Bohrungen. Denn ein Flugzeug wird durch Hunderttausende von Nieten zusammengehalten, betont Hintze. Das Setzen der Nieten ist leider kaum zu automatisieren, heißt es weiter, weil Industrieroboter dafür zu groß, zu schwer und zu unflexibel sind.

Bei der Alternative von Samuel Bender kann man sich das aber so vorstellen: das Bedienpersonal setzt seine semiautomatischen Maschinen an Bohrschablonen an, die es erlauben, genau zu positionieren. Diese Schablonen wurden zuvor am Flugzeugrumpf befestigt. „Den eigentlichen Bohrprozess übernimmt dann die Maschine“, erklärt Bender. Dafür regelt sie über den kompletten Vorschubweg die Drehzahl und den Vorschub, aber auch weitere Funktionen, wie Schmierung und Spanabsaugung, sagt Bender. Sie verhalte sich quasi wie eine kleine Werkzeugmaschine. Benders Intention war, diese Fertigungsprozesse vorhersagbar zu machen. Er nutzte hierfür Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI), in diesem Fall, die des Maschinellen Lernens (ML).

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