Automatisierung und Null-Fehler-Produktion sind wichtige Trends im Maschinenbau. K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) spielt dabei eine gro\u00dfe Rolle. Schon heute hilft sie, in den Daten der Prozess\u00fcberwachung Abweichungen zu erkennen und Qualit\u00e4tskontrolle in Echtzeit zu realisieren. In Zukunft wird KI viel mehr Prozesse regeln und mit Vorschl\u00e4gen die Prozessplanung vereinfachen. Auf der dritten \u00bbAI for Laser Technology Conference\u00ab am 23. und 24. November 2023 werden diese und andere Trends bei der Anwendung von KI in der Materialbearbeitung diskutiert.<\/p>\n
Ein modernes System zur Lasermaterialbearbeitung liefert erhebliche Datenmengen: Einerseits lassen sich die optischen Elemente im Laser und im Bearbeitungskopf \u00fcberwachen und andererseits liefert die Prozess\u00fcberwachung Daten aus der Wechselwirkungszone. Sie erm\u00f6glichen schon heute, die Qualit\u00e4t der einzelnen Bearbeitungsschritte zu \u00fcberwachen und zu dokumentieren. Das erlaubt es zum Beispiel, Ver\u00e4nderungen im Bearbeitungsprozess \u00fcber die Zeit oder \u00fcber viele Maschinen auszuwerten.<\/p>\n
Das gleiche gilt f\u00fcr den Zustand einer Maschine oder einer ganzen Baureihe von Lasersystemen \u2013 auch hier lassen sich Ver\u00e4nderungen \u00fcber die Zeit oder \u00fcber eine Reihe von Maschinen verfolgen. Dabei entstehen erhebliche Datenmengen, die vor Ort oder zentralisiert verarbeitet werden. Auch Bilder bestehen aus riesigen Datenmengen, bei ihrer Auswertung hat sich k\u00fcnstliche Intelligenz bereits etabliert. Die Systeme werden trainiert und k\u00f6nnen danach Abweichungen von der Norm oder gar Fehler bzw. Fehlfunktionen erkennen und eindeutig klassifizieren.<\/p>\n
\u00bbDiese F\u00e4higkeiten der KI sind bekannt, jetzt geht es darum, neue Maschinen zu bauen, die von vornherein so konzipiert sind, dass sie die Potenziale von KI optimal nutzen k\u00f6nnen\u00ab beschreibt Professor Carlo Holly, einer der Organisatoren der diesj\u00e4hrigen AI for Laser Technology Conference einen wichtigen Trend. \u00bbDie Sensorik und die Algorithmen m\u00fcssen zueinander passen und am besten von Anfang an aufeinander abgestimmt geplant werden\u00ab, erg\u00e4nzt er.<\/p>\n
Das n\u00e4chste Ziel sind selbstlernende Maschinen. Sie sollen in vier Schritten arbeiten: Zuerst generieren die Sensoren die Daten aus dem Prozess. Dann werden die Daten analysiert und verstanden, also anhand von vorhandenen Daten interpretiert. In einem dritten Schritt wird simuliert, wie sich die Ergebnisse des Prozesses weiterentwickeln. Daf\u00fcr kann die bisherige Tendenz fortgeschrieben oder der Einfluss bestimmter Parameter simuliert werden. Das erm\u00f6glicht den vierten Schritt: Eine Regelung des Systems. Bislang wird KI vor allem f\u00fcr die Qualit\u00e4ts\u00fcberwachung und vorausschauende Wartung der Maschine eingesetzt. Ein geschlossener Regelkreis ist das \u00bbnext big thing\u00ab.<\/p>\n
Mit der fortschreitenden Verf\u00fcgbarkeit digitaler Prozessdaten kann die KI aber noch mehr. Die Daten aus der Vergangenheit erlauben es, f\u00fcr eine neue Bearbeitungs-aufgabe und ein bestimmtes Material einen Parameterbereich zu errechnen, in dem der Prozess gut laufen sollte. Bei der Planung und der Einrichtung eines neuen Bearbeitungsprozesses lassen sich so Zeit und Ressourcen und somit Geld sparen.<\/p>\n
\u00bbDie KI kann innerhalb von Multiparametersystemen eine optimale L\u00f6sung finden, f\u00fcr die ein Mensch zumindest sehr viel mehr Zeit br\u00e4uchte\u00ab, erkl\u00e4rt Holly. Mit der KI lassen sich neue Prozesse im Computer erproben, wie man es von digitalen Zwillingen im Bereich Industrie 4.0 kennt. Die Komplexit\u00e4t hat dabei noch eine andere Dimension: \u00bbBei diesen Hightech-Systemen besteht die Herausforderung zunehmend darin, Nachwuchs mit einer passenden Mehrfachqualifikation zu finden\u00ab, so Holly. Denn wer so ein System simulieren und planen will, sollte Kenntnisse in Maschinenbau, Informatik und Physik mitbringen. Die Vortr\u00e4ge der AI Conference verdeutlichen die Notwendigkeit der Interdisziplinarit\u00e4t und leisten einen Beitrag zur Ausbildung der Teilnehmenden.<\/p>\n
\u00bbWir sehen KI schon in der Anwendung, aber das ist erst der Anfang\u00ab beschreibt Holly den Status Quo. KI wird in der Erkennung von Fehlern bei Schwei\u00dfn\u00e4hten eingesetzt oder bei der Sortierung von metallischen Abf\u00e4llen. Auf der dritten \u00bbAI for Laser Technology Conference\u00ab am 23. und 24. November 2023 in Aachen werden sich mehrere Vortr\u00e4ge mit Anwendungen im Bereich F\u00fcgen und Additive Manufacturing besch\u00e4ftigen. Ein gro\u00dfes Thema ist naturgem\u00e4\u00df auch die Software und Infrastruktur, weswegen der Plenarvortrag von Microsoft mit Spannung erwartet wird. \u00bbAm Ende geht es um die ganzheitliche Entwicklung von Systemen, Prozessen und Algorithmen\u00ab fasst Professor Holly die Ausrichtung der diesj\u00e4hrigen Tagung zusammen.<\/p>\n