Nutzen Unternehmen alle Daten, die bei der Zerspanung entstehen, so können sie damit rund 10% mehr Produktivität aus ihren Prozessen herausholen. Zu diesem Ergebnis kommt ein Projekt, in dem Mapal zusammen mit Industriepartnern bislang verteiltes Wissen bündelte und als nutzbaren digitalen Mehrwertdienst zur Verfügung stellt.
Im Rahmen des vom Land Baden-Württemberg geförderten Großforschungsprojekts X-Forge (Everything as a Service) ist Mapal Konsortialführer des Teilbereichs Productivity as a Service (ProdaaS). Das Unternehmen kooperiert dazu mit dem Maschinenbauer F. Zimmermann und dem Messtechnikspezialisten Blum, um Kunden Lösungen aus einer Hand anbieten zu können. Als weiterer Projektpartner hat das Fraunhofer IPA die Aufgabe übernommen, das dahinterliegende Geschäftsmodell zwischen den Partnern zu vermitteln und eine Bewertung des Kundenmehrwerts zu bestimmen. Ein erstes Pilotprojekt wurde nach insgesamt dreijähriger Laufzeit abgeschlossen. Davon ausgehend soll das digitale Serviceangebot in den kommenden Jahren sukzessive erweitert werden.
Die Mitglieder des Arbeitskonsortiums überwachen Prozesse bereits durch viele Sensoren, die entsprechende Daten liefern. Allerdings bieten existierende Systeme nur eine eingeschränkte Sichtweise auf das Gesamtsystem aus Maschine, Werkzeug und Werkstück.
Zum ‚Productivity-as-a-Service‘-Angebot für stabile und effiziente Zerspanungsprozesse steuern die Projektpartner unterschiedliche Informationen bei. Die Verschleißzustandsbewertung der Werkzeuge ist relevant, um zu verstehen, in welchem Zustand z.B. eine Bohrung entstanden ist. Sie liefert auch Informationen über die aktuelle Standzeit des Werkzeuges und erlaubt Standzeitprogosen. Blum extrahiert die entsprechenden Daten in einen dedizierten Softwareservice und macht sie so nutzbar. Diese Messdaten werden mit einer Wissensdatenbank von Mapal verglichen, um in einer Prozessbewertung zu prüfen, ob die auf der Maschine eingestellten Parameter sich mit den Vorgaben des Herstellers decken. Parallel dazu fließt von F. Zimmermann die Zustandsbewertung der Maschine mit ein und liefert etwa Informationen über den Spindelzustand. Ein übergeordneter Softwarebaustein bringt die verschiedenen Quellen schließlich in Zusammenhang miteinander und stellt Informationen strukturiert zur Verfügung. Bei Fehlzustandsbewertungen kann der Anwender auf Knopfdruck die Ursachen ermitteln.
Pilotprojekt Tool Performance Optimizer
Beim Pilotprojekt, das bei Karl Walter Formenbau stattfand, ging es um einen Tool Performance Optimizer. Dem Anwender ist es damit gelungen, die Einstellung der Prozessparameter für das Bohren bei Abweichungen zu korrigieren, um Stillstandzeiten durch Bruch oder ungeplante Werkzeugwechsel zu reduzieren. Weiterhin ist mit der Datenbank die Möglichkeit gegeben, auch bereits in der Planung für neue, bisher unbekannte Anwendungen mit Hilfe von Ähnlichkeitssuche auf strukturierte, methodisch gesammelte und bewertete Erfahrungen aus der Vergangenheit aufzubauen. Der Tool Performance Optimizer soll über zwei Absatzkanäle vermarktet werden. Neben dem klassischen Lösungsgeschäft mit einem Angebot aus einer Hand wird er auch auf einer großen Plattform zu finden sein, die als Datenökosystem auf Gaia-X basiert.
Ziel des nächsten Entwicklungsschrittes ist es, auftretende Abweichungen in einem Assistenzsystem zu erfassen und den Anwender gleich während des Betriebs mit einem Ampelsystem zu warnen. Für die kommenden Jahre sind noch selbstlernende Services für autonome Parameteroptimierung und intelligente CAM-Prozessplanung vorgesehen. Schließlich soll ab 2029 auch eine durchgehende Automatisierung von der Zeichnung bis zum fertigen Bauteil möglich werden.
