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Vernetzt schleifen

Die Grindinghub offenbarte die aktuellen Trends der Schleiftechnik

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Verein Deutscher Werkzeug- maschinenfabriken e. V. (VDW)

Weitere Richtungen, in die sich das Schleifen bewegt

In Stuttgart lernte man demnach auch, dass die technische Weiterentwicklung der Schleiftechnik nicht mehr allein über höhere Spindelleistungen, steifere Maschinenstrukturen oder feinere Schleifwerkzeuge charakterisiert werden darf. Denn in der funktionalen Verknüpfung dieser Einzelkomponenten erkenne man den Trend. Viel stärker müsse beantwortet werden, wie Prozessdaten, Werkzeugzustände, Maschinenverhalten und Messergebnisse miteinander rückgekoppelt werden können. So können Schleifprozesse stabiler, effizienter und reproduzierbarer werden, um quasi als zusammenhängende Systeme betrachtet zu werden. Dadurch verschiebt sich der Innovationsschwerpunkt von der reinen Prozessauslegung hin zu einer stärkeren Beherrschung des gesamten Schleifprozesses. Die Schleiftechnik bewege sich aber auch in Richtung robusterer, digital unterstützter und teilweise adaptiver Prozessketten. Das demonstrierte etwa der Aussteller Wema Glauchau mit der Wotan Dynamic Rest. Dabei ging es um eine dynamische Lünette, die Lageabweichungen nachgiebiger Werkstücke während der Bearbeitung aktiv kompensieren kann. Und GMN verdeutlichte mit Idea-4X, dass Zustandsdaten aus der Spindel zunehmend für Monitoring, Service und Prozessbewertung nutzbar gemacht werden können.

Künstliche Intelligenz hält beim Schleifprozess ihren Einzug

Hinzu kommt das Thema künstliche Intelligenz (KI), das beim Schleifen verstärkt die Rolle als Assistenz- und Auswertungs-Tool einnimmt. Beispiele dafür waren datenbasierte Maschinen- und Prozessdiagnosen, automatische Verschleißbewertung sowie Systeme zur Unterstützung von Bedienung, Wartung und Prozessplanung, wie der VDW dazu ausführt. Fachlich entscheidend sei aber, dass KI nicht als Ersatz für schleiftechnisches Prozessverständnis zu verstehen sei sondern vielmehr als Zusatzwerkzeug zur Verdichtung und Interpretation großer Datenmengen aus Maschine, Werkzeug, Sensorik und Messtechnik. Ihr Nutzen entstehe demnach vor allem dort, wo Systeme diese Daten in belastbare Prozessinformationen überführen. Vorteile würden sich auch für die Bedienung von Schleifmaschinen, die Qualitätssicherung, die Wartung oder für die Prozessoptimierung durch KI ergeben.

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