Geballtes Wissen für hohe Produktivität

Nutzen Unternehmen alle Daten, die bei der Zerspanung entstehen, so können sie damit rund zehn Prozent 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 Werkzeughersteller MAPAL Konsortialführer des Teilbereichs Productivity as a Service (ProdaaS). MAPAL 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 Mitte 2024 nach insgesamt dreijähriger Laufzeit abgeschlossen. Davon ausgehend soll das digitale Serviceangebot in den kommenden Jahren sukzessive erweitert werden.  

CAM process planning with tool selection, path planning and selection of process parameters provides considerable leverance for increasing productivity. While commissioning a component, further adjustment on the machine are most often necessary to arrive at an optimal result. Today, the planning dimension is largely decoupled from machining. Knowledge gained on the machine does not necessarily make its way to process planning. Insufficient feedback inhibits the learning effect and results in the machine operator having to start from scratch with each new drilling process. A structured knowledge base from practical application is simply missing in CAM process planning.

The project partners contribute various information to the “Productivity-as-a-Service” offer for stable and efficient machining processes. The assessment of the wear on the tools is relevant understanding under what conditions a bore, for example, was made. It also provides information about the current tool life and allows tool life prognoses. Blum extracts the corresponding data in a dedicated software service and makes it available. 
 

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.