Optimierung von Bohrprozessen mit Künstlicher Intelligenz
Um komplexe Produktionsprozesse zu vereinfachen und zu optimieren wird der Einsatz von Künstlicher Intelligenz immer wichtiger. Das Fraunhofer-Institut für Werkzeugmaschinen und Umformtechnik untersucht, wie Künstliche Intelligenz eingesetzt werden kann sowie Bohrprozesse verbessert werden können. Durch die schwere Zugänglichkeit von Bohrlöchern lassen sich Ergebnisse oft schwierig überprüfen. Zur Qualitätsprüfung kommen daher datenbasierte Prognosemodelle der Künstlichen Intelligenz ins Spiel, die ohne invasive Eingriffe bereits Ableitungen zur Güte machen können. Auch lassen sich damit Material- sowie Prozessfehler erkennen, zusätzlich kann der aktuelle Verschleißgrad durch die Zustandsüberwachung erkannt und prognostiziert werden.
Eine Herausforderung stellt, zum Aufbau und Training von Prognosemodellen, die Erhebung von ausreichend großen und qualitativ hochwertigen Daten dar. Zudem müssen bei älteren Anlagen Sensorik und Datenmanagement-Software nachgerüstet werden. Ferner gilt es Änderungen auf Maschinen-, Werkzeug- oder Prozessebene ins moderne KI-Verfahren zu übertragen.
Für die Einschätzung von Bohrmaterial und Oberflächenqualität können verschiedene Sensoren wie Schall- und Beschleunigungsmesser herangezogen werden. Die gesammelten Daten werden vorverarbeitet, zum Beispiel durch die Berechnung der Frequenzen im Signal. Diese Trainingsdaten werden verwendet, um Prognosemodelle zu entwickeln, zu testen und auf Genauigkeit und Laufzeit zu prüfen. Abhängig von den spezifischen Anforderungen können Datenwissenschaftler entscheiden, welche Modellierungsmethoden und Algorithmen hierfür geeignet sind.
Mit einem erfolgreich trainierten Modell und einer ansprechenden Visualisierung können Bohrprozesse automatisch überwacht und verbessert werden. Das Prognosemodell wird mit einem Optimierungsalgorithmus gekoppelt, um den Bohrprozess anzupassen und die Ressourceneffizienz in Bezug auf Material und Energie zu verbessern. Durch die Analyse von Frequenzen und statistischen Kennzahlen der Prozessdaten können wertvolle Erkenntnisse über den Bohrprozess gewonnen werden.
Die Anwendung von KI bietet viele Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung, Verbesserung sowie Überwachung von Bohrprozessen. Das Forschungsprojekt des Fraunhofer IWU trägt damit dazu bei, die Vorteile der Künstlichen Intelligenz sichtbar in die Industrie zu spiegeln sowie weitere Entwicklungen in diesem Bereich voranzutreiben.
