Machine Learning

Eine Maschine lernt nie aus

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Ziel: Time-to-Market verkürzen

Mögliche Anwendungsfelder haben viele Unternehmen aus der Industrie bereits für sich selbst ausgemacht. Die wirtschaftlichen Beweggründe, ML einzusetzen, sind auch für Fanuc klar: Maschinen effizienter machen, Time-to-Market verkürzen und die Verfügbarkeit durch präventive Wartung steigern. Die Quintessenz davon: Der Betrieb einer Maschine soll insgesamt wirtschaftlicher, sicherer und vorhersehbarer werden. Dabei ist der Übergang von Smart Machining zu Machine Learning bei Fanuc fließend.

Während Smart Machining intelligente Algorithmen nutzt, um eine Maschine im laufenden Betrieb in einen optimalen Bereich zu fahren, beziehen sich die Ansätze für ML derzeit auf die Inbetriebnahme einer Maschine von Anfang an. „Mit Smart Machining kann ich die Möglichkeiten einer Maschine ausreizen, ohne deshalb die Qualität der zu bearbeitenden Werkstücke zu mindern“, sagt Bernhard Lusch, Vertriebsleiter CNC bei Fanuc Deutschland.

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Auf dem Gebiet des ML konnte sich Fanuc bereits mit seinem Field System (Fanuc Intelligent Edge Link and Drive System) etablieren. Mit der offenen Analyse- und Deep-Learning-Plattform für die Fertigung für und von fortgeschrittene Analysen und Deep-Learning-Funktionen präsentiert Fanuc Techniken des Industrial Internet of Things (IIoT) und der „Industrie 4.0“ für das gesamte Spektrum der Fertigungsautomation und des Fanuc-Produktspektrums. Zum Field-System gehört zum Beispiel das „Surface Flaw Inspection by Machine Learning“, ein Konzept, bei dem ein Roboter CR-7 i A einer Kamera das Werkstück in verschiedensten Orientierungen präsentiert, wobei davon Bilder gemacht und dann verarbeitet werden sowie basierend darauf Entscheidungen getroffen werden.

Stillstand ist keine Option

Mit der Operation Management Software „MT-Link i“, die in Werkzeugmaschinen mit Fanuc-CNC zum Einsatz kommt, lässt sich auch Predictive Maintenance realisieren. Mit der Field-Technik erfasst und überwacht „MT-Link i“ Kenndaten der Werkzeugmaschine, überwacht und analysiert deren „Lebensfunktionen“, erkennt frühzeitig Produktions- und Maschinenprobleme, um rechtzeitig präventive Wartungsmaßnahmen durchzuführen.

Die Angebote am Markt dazu sind vielfältig. Unterstützung und Orientierung bietet daher das Fraunhofer-IAO an. „Ein zentrales Problem für den Mittelstand sind heute die vermeintlich hohen Einstiegskosten und Kompetenzhürden sowie die Unsicherheit, welche konkreten Vorteile und Potenziale sich für das jeweilige Unternehmensumfeld überhaupt erschließen lassen. Dieses Problem gehen wir vom Fraunhofer-IAO gerade gemeinsam mit dem KIT (Karlsruher Institut für Technologie) an. Unter dem Titel ‚Smart Data plus‘ schließen wir uns mit interessierten Unternehmen zusammen, die gerne ausprobieren möchten, wie sie Smart Data und Machine Learning konkret für ihre Anwendungsfälle in der Industrie gewinnbringend nutzen können. Neben einem Wissenstransfer und Trainings zu Grundlagen der Datenanalyse erhalten unsere Partner auf der Grundlage eines individuellen Smart Data-Testbeds in ihrem Unternehmen eine belastbare Einschätzung und einen guten Eindruck der Nutzenpotenziale, ohne gleich in großen Dimensionen investieren zu müssen“, führt Peissner abschließend aus.

Der Beitrag ist ursprünglich auf unserem Partnerportal MaschinenMarkt erschienen.

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