Intech 2024 KI in der Fertigung ist der Leuchtturm der diesjährigen Hausmesse bei Trumpf

Anbieter zum Thema

TRUMPF Werkzeugmaschinen SE + Co. KG

Fastems Systems GmbH

Schneider Electric GmbH

KEBA Industrial Automation GmbH

Ab sofort wird das Hochtechnologieunternehmen seine Aktivitäten zur künstlichen Intelligenz in einem neuen Kompetenzzentrum bündeln und weiter ausbauen.

Künstliche Intelligenz in der Fertigung – Trumpf stellt sich zukunftsorientiert bei diesem Thema auf. Dafür wird das Unternehmen seine KI-Aktivitäten in einem Kompetenzzentrum bündeln. Ziel ist außerdem, die internen Abläufe mit Hilfe von KI noch effizienter zu machen. Trumpf sieht beispielsweise in der Softwareentwicklung oder in administrativen Bereichen Potenziale zur Produktivitätssteigerung. Als Lösungsanbieter will das Unternehmen zudem für seine Kunden aus den Bereichen Werkzeugmaschinen, Lasertechnik und Elektronik verstärkt KI-Innovationen auf den Markt bringen. Stephan Mayer, CEO Werkzeugmaschinen bei Trump, sagt: „Digitalisierung und KI gehen Hand in Hand. Als führender Anbieter für die vernetzte Fertigung ist Trumpf in der Lage, sich auch beim Thema KI eine marktführende Stellung zu sichern. Für unsere Kunden bedeutet das Produktivitäts- und Effizienzgewinne entlang der gesamten Prozesskette Blech – unabhängig von der Unternehmensgröße.“ Auch Hagen Zimer, CEO Lasertechnik bei Trumpf, sieht große Chancen in dem Ansatz: „KI hat für uns eine hohe strategische Relevanz. Die Analyse von Sensordaten mit Hilfe von KI-Algorithmen ermöglicht bessere Lösungen für unsere Kunden.“

Dossier Rohrbearbeitung IV

Rohrherstellung und Rohrbearbeitung

Schon heute kommt KI in manchen Trumpf-Maschinen und Lösungen zum Einsatz. Im Bereich Werkzeugmaschinen unterstützen die KI-Lösungen Anwender beispielsweise, geschnittene Bauteile abzusortieren oder die Konstruktionen von Baugruppen zu verbessern. Im Bereich Lasertechnik helfen die KI-Lösungen von Trumpf bei der Prozesskontrolle. Dadurch lassen sich Störeinflüsse wie Verschmutzungen oder Kratzer am Bauteil verringern. Auf der Hardware-Seite liefert das Unternehmen mit EUV und Trumpf Photonic Components zudem bereits zentrale Komponenten zum Ausbau der Rechenkapazität für KI-Entwicklungen.

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Konstrukteuren die Arbeit erleichtern

Auf der Intech wird außerdem „Iassist“ vorgestellt. Die KI-basierte Software analysiert die Optimierungspotenziale von Baugruppen und schlägt passende Gestaltungsstrategien vor.

Dafür muss der Konstrukteur lediglich die Step-Datei seiner Baugruppe in der Software hochladen. Innerhalb von Sekunden analysiert die KI die Daten und gibt das Ergebnis aus. „Mit Iassist kommen Konstrukteure deutlich schneller zu einem sehr guten Ergebnis. Anstatt die Bauteile mit dem Trial-and-Error-Prinzip zu verbessern, können sie sich die wichtigsten Optimierungspotenziale automatisch ausgeben lassen. Das führt zu besseren Ergebnissen und verschafft Unternehmen Effizienzvorteile“, sagt Jörg Heusel, R&D Manager für Blechdesign bei Trumpf. Bei der Analyse berücksichtigt Iassist wirtschaftliche Kriterien und zeigt beispielsweise auf, wie sich Material oder Fertigungsschritte einsparen lassen.

Bei Iassist arbeitet das Team um Jörg Heusel mit der Trumpf-Start-Up-Ausgründung Optimate sowie dem Karlsruher Institut für Technologie (KIT) zusammen. Die Lösung nutzt die KI-Algorithmen von Optimate, um einzelne Bauteile zu verbessern. Für die Gesamtgruppe hat Trumpf eine eigene KI trainiert. Dafür haben Heusel und sein Team über 2000 Baugruppen hinsichtlich ihrer Optimierungspotenziale klassifiziert. Außerdem nutzen auch die Studierenden des KIT Iassist, um ihre Baugruppen zu verbessern. Die dadurch erzeugten Daten verwendet Trumpf wiederum, um die KI weiter zu trainieren. „Die Arbeit mit den Studierenden hat die Vorteile von Iassist bestätigt. Schon nach zwei bis drei Durchläufen mit Iassist konnten die meisten Studierenden, auch Anfänger, ein sehr gutes Ergebnis erzielen“, sagt Heusel.

KI-basierter Einfahrassistent spart Zeit und senkt Kosten

Der „Runability Guide“ erlebt ebenfalls seine Vorstellung auf der Intech. Er ist eine erste Version einer neuen, KI-basierten Lösung, mit der Anwender die hochproduktive Stanz-Laser-Maschine Tru Matic 5000 schneller und einfacher einfahren können. Bislang muss ein Produktionsmitarbeiter jedes Mal, wenn er einen neuen Auftrag mit bislang unbekannten Geometrien oder Materialien fertigen möchte, das Programm an der Maschine individuell testen. Vor allem bei vollautomatisierten Maschinen, die viele verschiedene Teile fertigen, entstehen dadurch unproduktive Nebenzeiten. Durch die KI-gestützte Software Runability Guide können Anwender beim Einfahren der Anlage bis zu 20 Minuten Stillstandszeiten vermeiden. Die Lösung zeigt dem Mitarbeiter mithilfe von unterschiedlichen Bewertungsmodellen bei jedem Auftrag an, ob die Tru Matic 5000 die Bauteile direkt fertigen kann oder ob manuelle Eingriffe zu erwarten sind. „Unser Runability Guide verschafft Unternehmen Produktivitäts- und Wettbewerbsvorteile. Sie sparen nicht nur Zeit, sondern können die Expertise ihres Personals gleichzeitig auch für wertschöpfende Aufgaben einsetzen oder neues Personal schulen“, sagt Jonathan Eberle, Projektleiter im Bereich Entwicklung bei Trumpf.

Wenn eine Maschine automatisiert Teile fertigt, können Fehler entstehen. Hierbei kommt es beispielsweise vor, dass die Automatisierung das Teil durch Verklemmen nicht korrekt aus dem Restgitter entnehmen kann. Es kommt zum Stillstand und ein Produktionsmitarbeiter muss das Teil manuell aus dem Maschinenraum entfernen und die Maschine erneut starten. Ob sich das Bauteil prozesssicher entnehmen lässt, hängt unter anderem von der Geometrie des Teils und der Position der Greifer auf dem Werkstück ab. Der Runability Guide prüft nun beispielsweise, wie stark das Bauteil bei der Entnahme aufgrund der Schwerkraft durchbiegt und dabei Verklemmungen verursachen könnte. Wird ein vorab festgelegter Grenzwert überschritten, markiert die Software die entsprechende Stelle rot. So erkennt der Mitarbeiter sofort, bei welchen Bauteilen eines Auftrags er nachjustieren sollte. Neben Details zu möglichen Fehlern spricht die Software auch eine Empfehlung aus, welche Aufträge sich für die Nachtschicht eignen. „Normalerweise müsste ein erfahrener Experte dafür die Geometrie des Bauteils, den Werkstoff, die Blechdicke und weitere Faktoren beurteilen. Unsere Lösung trifft diese Entscheidung KI-unterstützt und lernt in Zukunft dazu“, sagt Eberle.

Trumpf auf der Tube 2024

Automatisiertes Laserschneiden von Rohren

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