Werkzeugmaschinen: Diese Technologien machen zukunftssicher

Etwas vorsichtiger Optimismus war trotz der schwierigen wirtschaftlichen Lage für die deutschen Werkzeugmaschinenbauer durchaus herauszuhören, als sich Franz-Xaver Bernhard, Vorsitzender des VDW (Verein Deutscher Werkzeugmaschinenfabriken), im Januar zur aktuellen Situation der deutschen Werkzeugmaschinenindustrie äußerte. Die schwache internationale Nachfrage, rückläufige Auftragseingänge, ein weiterer, erwarteter Produktionsrückgang für 2025 sowie die Entwicklungen auf den Märkten in China und den USA sind nur einige Herausforderungen, auf die die deutschen Werkzeugbauer reagieren müssen.

Deshalb sei die technische Führungsrolle der Branche laut Bernhard ein wichtiger Pluspunkt. „Relativ stabil geben die Unternehmen rund drei Prozent ihres Umsatzes pro Jahr für Forschung und Entwicklung aus“, sagt Bernhard zum Produktionsstandort Deutschland.

Auf genau dieses Innovationspotenzial setzen die Unternehmen, um auf die Marktsituation zu reagieren. Fest steht: Effiziente zeitliche Abläufe und wenig Ausschuss sind grundsätzlich wesentliche Aspekte für eine nachhaltige Fertigung und eine hohe Produktivität. Werkzeuge sind dabei die Kernelemente der Anlage. Wenn diese nicht mehr verlässlich arbeiten, kommt es zu Schäden.

Der Werkzeugbruchsensor TD 110 von Heidenhain hilft, Schäden bei nachfolgenden Bearbeitungen vermeiden, denn er erkennt ein gebrochenes Werkzeug auf dem Weg vom Werkzeugmagazin in den Maschinenraum oder zurück im Vorbeifahren. So kann verhindert werden, dass das Werkzeug noch einmal zum Einsatz kommt. Der Sensor detektiert dabei bei Werkzeugen ab Durchmessern von 0,4 Millimeter einen Werkzeugbruch ab einer Längenänderung von 2 Millimetern berührungslos über einen induktiven Sensor – direkt im Maschinenraum bei rotierender Spindel unter Arbeitsdrehzahl.

So erhöht er die Prozesssicherheit deutlich. Die Signale werden einfach über die Tastsystem-Schnittstelle an die Steuerung übertragen. Diese löst dann eine Meldung, einen NC-Stopp oder eine anwenderspezifisch hinterlegte Reaktion aus. Dafür kann der Werkzeugbruchsensor im Arbeitsraum nahezu jeder Werkzeugmaschine in unmittelbarer Nähe des Tischs nachgerüstet werden. Eine pragmatische Lösung also, die für weniger Stillstandszeiten und sichere Abläufe sorgt.

Die Prozess-Effizienz und damit auch der Markterfolg hängen grundsätzlich stark von der Automatisierung und Digitalisierung ab. Ein Partner, der die Werkzeugmaschinenbauer bei der Umsetzung einer intelligenten Fabrik unterstützen kann, ist die Forterro Gruppe. Das Unternehmen wurde 2012 gegründet und agiert als Anbieter von Software-Lösungen für den industriellen Mittelstand.

Jetzt hat Forterro durch die Übernahme von Prodaso, einem Start-up, das sich auf die Schnittstelle zwischen IoT- und KI-Anwendungen für Fertigungsprozesse spezialisiert hat, das Portfolio um die Nutzung von KI erweitert. Kunden können ihre Produktivität nun dank vollständiger Transparenz und durch Echtzeitanalysen optimieren. Das System lernt mittels künstlicher Intelligenz durch die Analyse der historischen und neu gewonnenen Daten kontinuierlich dazu, mit dem Ziel, die Daten intelligent miteinander zu verknüpfen, Zusammenhänge zu erkennen, Rückschlüsse zu ziehen und daraus Vorhersagen zu treffen, um Anpassungsmaßnahmen einleiten zu können.

Die Vorteile dieser Integration sind beispielsweise eine verbesserte Ressourceneffizienz und Lieferzuverlässigkeit durch eine intelligente Steuerung und Planung mit selbstoptimierenden KI-Algorithmen oder eine höhere Qualität und Fehlerreduzierung durch das frühzeitige Erkennen von Anomalien und Optimierungspotenzialen durch eine Mustererkennung in Produktionsprozessen. Und das Unternehmen benennt einen weiteren Vorteil: „Mit der KI-gestützten IIoT-Plattform können schnell und einfach alle Produktionsanlagen vernetzt werden – von modernen elektronischen Maschinen bis hin zu älteren Anlagen und sogar manuell betriebenen Arbeitsplätzen.“

Durch die zunehmende Digitalisierung nimmt auch für die Maschinenbauer die Bedeutung der Themen funktionale Sicherheit (FuSa) und Cybersecurity zu. Mit der Maschinenverordnung und dem Cyber Resilience Act (CRA) hat die Europäische Union Gesetze formuliert, die darauf abzielen, die sich schnell entwickelnden Zukunftstechnologien zu regulieren. Insbesondere Hersteller von digitalen Produkten oder Produkten, die digitale Technologie einsetzen, müssen strenge Sicherheitsstandards einhalten. Beispiele hierfür sind die eingebettete Steuerung von Funktionalität, Konnektivität, künstliche Intelligenz, aber auch generell die Bereitstellung von Software. Die Vorgaben sollen ab 2027 flächendeckend gelten. Unternehmen müssen also bis dahin entsprechend vorbereitet sein.

Vor diesem Hintergrund haben die Cadfem GmbH, Anbieter von Simulationstechnologie und Digital Engineering und die Clockworkx GmbH, ein Beratungsunternehmen mit Fokus auf den Themen Cybersecurity und funktionale Sicherheit, eine strategische Partnerschaft vereinbart. Gemeinsam möchten sie Unternehmen mit Blick auf die neuen Anforderungen dabei unterstützen, funktionale Sicherheit und Cybersecurity frühzeitig im Entwicklungs- und Produktionsprozess zu integrieren. Das Angebot von Cadfem und ClockworkX umfasst Beratung, Schulungen und technische Unterstützung sowie Hilfe bei der Implementierung und Zertifizierung von Sicherheitsstandards.

Josef Overberg, Geschäftsführer der Cadfem Germany GmbH, betont: „Gerade unsere Kunden im Maschinenbau müssen sich rechtzeitig auf die neuen gesetzlichen Anforderungen einstellen.“ Dr. Christian Geiss, Geschäftsführer der Clockworkx GmbH, ergänzt: „Für den Mittelstand bedeutet dies, dass er seine Prozesse und Produkte anpassen muss, um den neuen Anforderungen gerecht zu werden. Wir möchten die notwendige Expertise und die richtigen Werkzeuge vermitteln, um diese Herausforderungen zu meistern.“

Qualität, Effizienz und Verlässlichkeit sind sicher die wichtigsten Anforderungen, die eine Werkzeugmaschine gewährleisten muss. Um diese sicherzustellen, rückt die Nutzung der KI zunehmend auch bei der Fehlererkennung oder der vorausschauenden Wartung in den Fokus.

Dass künstliche Intelligenz in der Prozessüberwachung Ausschuss reduzieren, die Bauteilqualität steigern und das Personal entlasten kann, ist bekannt. Das kürzlich abgeschlossene Forschungsprojekt Autopress des Instituts für Integrierte Produktion Hannover gGmbH (IPH) und der Jobotec GmbH zeigt nun, dass dafür nicht immer teure Investitionen in neue Maschinen nötig sind.

Die Forschenden haben ein System aus Sensoren und KI entwickelt, mit dem sich alte Maschinen im Rahmen eines Retrofits nachrüsten lassen. Entwickelt wurde das System am Beispiel einer älteren Spindelpresse. Es lässt sich aber auch laut IPH auf andere Maschinen und Anlagen übertragen. Ausgerüstet wurde die Spindelpresse dafür unter anderem mit Laserdistanzsensoren, Sensoren zur Spannungsmessung und Temperatursensoren. Verschiedene KI-Modelle werten die Messergebnisse aus und gleichen sie mit den idealen Parametern ab. Werden Abweichungen erkannt, erhält die Person, die die Anlage bedient eine Rückmeldung:

• „Achtung, das Werkzeug ist fehlerhaft eingebaut!“
• „Achtung, das Halbzeug ist nicht zentriert!“
• „Achtung, Sie haben das falsche Material eingelegt!“

Die Prozessüberwachung erkennt Parameterabweichungen mit einer Erfolgsquote von 95 bis 98 Prozent. „Was im Forschungsprojekt Autopress am Beispiel einer Spindelpresse entwickelt wurde, lässt sich auch auf zahlreiche andere Maschinen und Anlagen übertragen“, so die Wissenschaftler des IPH.

Durch den Einsatz moderner Technologien bei der Zustandsüberwachung haben sich Wartung und Instandhaltung von Maschinen und Anlagen verändert. So erhalten die Bediener heute beispielsweise durch die Analyse von Maschinenparametern wie Schwingungspegeln, Temperaturschwankungen und Stromverbrauch frühzeitig Hinweise auf potenzielle Probleme. Wartungsmaßnahmen lassen sich damit besser planen und rechtzeitig durchführen.

In einem Forschungsprojekt an der Technischen Universität Luleå (LTU) in Nordschweden soll nun ermittelt werden, wie die Möglichkeiten der generativen künstlichen Intelligenz in die Welt der Maschinenzuverlässigkeit integriert werden können. Grundlage sind vorab trainierte Modelle, die als Basismodelle fungieren. Dazu werden riesige Datenmengen verarbeitet.

Ein Ziel ist beispielsweise eine Diagnose oder Prognose von Lagerfehlern. Das Projekt wird vom strategischen Innovationsprogramm der schwedischen Prozessindustrie, PilA (Process industrial IT and Automation) unterstützt. Es wird unter anderem in Zusammenarbeit mit SKF durchgeführt, einem schwedischen Hersteller von Wälzlagern, Dichtungen und Bauteilen zur Schmierung von Bauteilen sowie Mechatronik, mit Sitz in Göteborg.

Dass es schwierig ist, die Zustandsüberwachung zu automatisieren, wissen die Wissenschaftler. „Im Labor ist der Zusammenhang zwischen Schwingungssignalen und bestimmten Lagerfehlern hinreichend untersucht und festgestellt worden“, erklärt Karl Löwenmark, Doktorand an der Technischen Universität Luleå (LTU), der sich bereits 2020 in seiner Dissertation mit dem Thema beschäftigte. „In einem Produktionsumfeld ist das jedoch wesentlich komplizierter und erfordert einen Anwendungstechniker mit langjähriger Erfahrung“, benennt er eine Herausforderung. „Aus den Signalen der Maschinen Probleme herauszulesen, erfordert viel Fachkompetenz. Aber allein die große Menge der Daten ist überwältigend.“

Ist KI-unterstützte Zustandsüberwachung damit reif für die Praxis? Löwenmark ist vorsichtig optimistisch. „Ich würde sagen, wir haben einen stabilen Rahmen, aber jede Zustandsüberwachungsanlage ist anders. Das heißt, Benutzer müssen die Modelle mit ihren eigenen Daten trainieren und auf ihre jeweiligen Abläufe und Prozesse abstimmen. KI-Systeme können Reinforcement Learning nutzen, damit das Modell die Relevanz und Präzision seiner Ergebnisse auf der Grundlage von Anwender-Feedback schrittweise verbessert.“

Doch auch bei hochautomatisierten Anlagen und Prozessen müssen die Basics sichergestellt sein. Der Kühlschmierstoff (KSS) beispielsweise. Er kühlt die Werkzeuge und spült Späne vom Werkstück und aus dem Arbeitsraum. Ohne ihn bleibt die Maschine stehen. Die Folgen sind dann oft teuer: Produktionsausfall und eventuell ein defektes Bauteil.

Ein kleiner Automat kann hier für Verlässlichkeit sorgen: der Fluidworker 50 der MAW Werkzeugmaschinen GmbH. Er versorgt die Maschine automatisch mit frischem Kühlschmierstoff und misst periodisch die Konzentration und Temperatur. Das Gerät benötigt lediglich einen Frischwasseranschluss, ist vom Hersteller unabhängig für die allermeisten Kühlschmierstoffe einsetzbar und einfach an vorhandenen Maschinentanks nachrüstbar.

„Erste Erfahrungen mit dem Fluidworker zeigen eine höhere Produktivität, einen verringerten Maschinenstillstand sowie Einsparungspotenzial bei Kühlschmierstoffen. Ein Fertigungsunternehmen dokumentierte bereits nach wenigen Einsatzwochen eine Einsparung von 50 Prozent an Kühlschmierstoffkonzentrat. Allein mit dieser Einsparung lässt sich die Investition laut Kundenaussage amortisieren“, heißt es von MAW.

Kühlschmiermittel sind in der metallverarbeitenden Industrie ein wichtiger Schlüssel für Qualität und Wirtschaftlichkeit in der Produktion. Sie werden während ihres Einsatzes durch Metallabrieb, Schmutz und Zersetzungsprodukte aufgrund thermischer Einflüsse verunreinigt.

Gimat Liquid Monitoring, Anbieter von Komplettlösungen zur Überwachung von Kühlschmierstoffen, und das Systemhaus SD Nord, Anbieter von B2B-Lösungen, bieten nun gemeinsam eine durchgängige Systemlösung für das Fluidmanagement von Kühlschmierstoffen an. Ziel ist dabei die Überwachung von Kühlschmierstoffen (KSS).

Digitalisierte Messsysteme, beispielsweise für Öl-Konzentration und pH-Wert, gekoppelt mit einem umfassenden Fluidmanagement-System für Kühlschmierstoffe unterstützen die Kunden künftig bei der Erfüllung der Anforderungen nach der Technischen Regel für Gefahrstoffe (TRGS) 611. Von der Aufnahme der Messwerte an der Werkzeugmaschine über die maschinenbezogene Dokumentation der KSS-Qualität bis hin zu diversen Auswertungen wird eine durchgängige Lösung angeboten. Diese ist modular aufgebaut und in verschiedenen Leistungspaketen erhältlich. Genutzt wird hierfür das Fluidmanagementsystem Fluidas – ein App- und webbasiertes System, welches eine Dokumentation, Darstellung und Auswertung ermöglicht sowie eine kosteneffiziente und sicherer Planung.

„Kunden fragen uns immer, wo sie mit ihren Messwerten hinsollen und ob wir Möglichkeiten anbieten, die Daten papierlos zu dokumentieren“, sagt Dr. Volker Koschay, Geschäftsführer von Gimat Liquid Monitoring. „Bisher konnten wir die Kundenbedürfnisse nach einer durchgängigen Lösung nicht befriedigen. Das hat sich mit Fluidas geändert“, so Koschay weiter. „Uns ging es ganz genauso, nur andersherum“, ergänzt Lars Löhner, Geschäftsführer von SD Nord. „Unsere Kunden haben uns nach Messtechnik gefragt, die kompatibel mit unserer Software Fluidas ist. Jetzt haben wir das, was der Kunde braucht“, so Löhner weiter. „Lästiges Ein- und Abtippen von Messwerten braucht's nicht mehr.“

Bearbeitet von Julia Dusold