KI-gestützte Herstellbarkeitsanalyse

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Die Herausforderung: Initialer Einrichtungsprozess von Profilummantelungsanlagen erfolgt bis jetzt noch durch den Ummanteler.
Die Lösung: Selbstlernender KI-Zyklus rund um den digitalen Zwilling der Maschine, der stets Empfehlungen zur optimalen Maschineneinstellung gibt.
Der Mehrwert: Empfehlungen über die Herstellbarkeit neuer Produkte und über Parameter zukünftiger Ummantelungsprozesse.

KI kennt die optimale Maschineneinstellung

Düspohl gilt als das weltweit innovativste Unternehmen, wenn es um die Entwicklung und Herstellung von Profilummantelungstechnologien sowie Flächenkaschier- und Peripheriemaschinen für die Holz- und Kunststoffindustrie geht. Bei der Düspohl Maschinenbau GmbH erfolgt die Ummantelung von Holz-, Metall- oder Kunststoffprofilen mittels sogenannter Andruckrollen vollautomatisch und intelligent mit Hilfe des „RoboWrap“. Auf dem KI-Marktplatz sollen nun mit Hilfe eines digitalen Zwillings der Rüstprozess der Fertigungsanlage optimiert und Empfehlungen zur Machbarkeit von Produkten ermittelt werden.

Profilummantelung ist ein Verfahren, bei dem eine dekorative Oberfläche auf ein Substrat kaschiert wird. Die Ummantelung erfolgt auf einer Profilummantelungsmaschine mit Hilfe von Andruckrollen. Das RoboWrap-System positioniert diese vollautomatisch. Derzeit nimmt ein Mitarbeiter die Positionierung noch selbst vor, wenn er die Andruckrollen erstmals auf eine Profilgeometrie einstellt: Er „lernt“ sie ein. Die Kombination, die zum optimalen Wickelergebnis führt, wird am Ende gespeichert und kann zu einem späteren Zeitpunkt wieder abgerufen werden. Die Roboter reproduzieren dann die Positionen der Andruckrollen automatisch.

Automatisierte Merkmalsextraktion und Anlernen von Maschinen dank KI

Im Rahmen des KI-Marktplatzes arbeiteten Experten des Fraunhofer IEM gemeinsam mit Düspohl daran, die Automatisierung zu vervollständigen und das bisher nicht automatisierte „Einlernen“ zu ersetzen. Darüber hinaus sollte die Machbarkeit neuer Produktspezifikationen automatisch bewertet werden . Dazu wurde zunächst ein Algorithmus zur Merkmalsextraktion entwickelt, mit dessen Hilfe alle Profiltypen bei Düspohl auf ihre Eigenschaften untersucht wurden. Diese Merkmale wurden im nächsten Schritt den einzelnen RoboWrap-Robotern zugeordnet. Für jeden Roboter wurde im dritten Schritt festgelegt, mit welcher Rollengeometrie er das ihm zugewiesene Merkmal am besten bearbeiten kann und wo genau die Rolle positioniert werden muss.

Einrichtzeit um 99 Prozent reduziert

Das Ergebnis: Die Einrichtzeit der Maschine konnte dank KI von bis zu 16 Stunden manueller Arbeit auf nur noch 10 Minuten reduziert werden – das bedeutet eine Zeitersparnis von bis zu 99 Prozent. Zudem weist der entwickelte Prototyp eine hohe Genauigkeit auf, die KI schlägt in rund 91 Prozent aller Fälle die richtige Einrichtung der ‘RoboWrap’ vor. Auf die Einstellungen und das Wissen der KI kann das Unternehmen jederzeit zurückgreifen. Durch die hohe Genauigkeit treten bei der Einrichtung außerdem deutlich weniger Fehler auf, als beim manuellen Einrichten – die Schrottrate kann um rund 50 Prozent reduziert werden.

Mit Hilfe eines selbstlernenden KI-Zyklus rund um den digitalen Zwilling der Maschine erhält Düspohl also in Zukunft immer Empfehlungen für optimale Maschineneinstellungen. Gleichzeitig erhalten die Kunden von Düspohl Empfehlungen zur Herstellbarkeit neuer Produkte und zu den Parametern zukünftiger Beschichtungsprozesse. Für sie bedeutet dies nicht nur eine Prozessoptimierung, sondern auch eine weitere Steigerung der Effizienz. Die Erkenntnisse aus dem Projekt werden für den AI Marketplace verallgemeinert, um eine Anwendung für die Plattform abzuleiten.

 

 

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