Angewandte IIot: Künstliche Intelligenz sucht nach Mustern

Der Output: 300 genau gleich bearbeitete Werkstücke. Oder besser: fast genau gleiche Werkstücke. Die Frage: Welche Maschinen- Prozess und Umgebungsparameter beeinflussen diese Unterschiede? Der Projektpartner: der Daten- und Machine-Learning Spezialist Wireframe. Das Ziel: Muster erkennen, um die Qualität in der industriellen Fertigung zu verbessern.  

In der Fertigungstechnik hängt die Werkstückqualität von einer Vielzahl von Parametern ab. Diese betreffen das Werkstück selbst und das Werkzeug, aber auch die Maschine, das Material, wirkende Kräfte, und vieles mehr. Der Zusammenhang zwischen diesen Faktoren ist äusserst komplex. Deshalb sind in der Praxis nur wenige Korrelationen zwischen diesen Parametern bekannt, und wie sie sich auf das bearbeitete Werkstück bzw. dessen Qualität auswirken.  

Gemeinsam mit dem Industriepartner Wireframe AG aus Liechtenstein wollte RhySearch ein besseres Verständnis dafür aufbauen. Auf dem 5-Achs-Bearbeitungszentrum «KERN Micro HD» von KERN Microtechnik stellte RhySearch eine Serie von ca. 300 Werkstücken her. Dabei wurden möglichst viele Parameter aufgezeichnet, von Werkzeugmaschinendaten über Umgebungsbedingungen bis hin zu Messergebnissen der bearbeiteten Werkstücke. 

Wireframe, spezialisiert auf Cloud Computing, Künstliche Intelligenz/Machine Learning und Data Mining, überträgt anschliessend die gewonnenen heterogenen Daten in einen Pattern Mining-Algorithmus. So sollen bisher unbekannte Regelmässigkeiten bzw. Muster («pattern recognition») aufgedeckt werden.  

Ein besseres Verständnis dafür, welche Korrelationen für die Qualität eines Produkts relevant sein könnten und welchen Parametern deshalb mehr Aufmerksamkeit geschenkt werden muss, ermöglicht es Industrieunternehmen, ihre Produktion zu optimieren.  

Der Projektpartner Wireframe selbst kann gegebenenfalls Erkenntnisse aus dem Vorgehen dazu nutzen, um sein Software-Produkt weiter zu verbessern und zu vermarkten. 

Das Projekt wurde mit einem Innovationsscheck vom Amt für Volkswirtschaft des Fürstentums Liechtenstein unterstützt.