KI-ready machining

In der Industrie und im Besonderen dem Maschinenbau scheitert die Anwendung von Künstlicher Intelligenz häufig an der Bereitstellung von hochauflösenden relevanten Daten, welche den Prozess ausreichend genau beschreibbar machen. Die Defizite bestehen häufig in fehlender Sensorik oder fehlenden Schnittstellen, um die Daten an eine Verwertungsstelle zur übergeordneten Datenanalyse zu übertragen. Die Rechnerleistung innerhalb der Maschine wird vorrangig für die Steuerung und Berechnung der Bewegungsabläufe genutzt, sodass für Zusatzanwendungen wie KI-Inferenz keine Rechenkapazitäten zur Verfügung stehen.

Für die Nutzung von KI zur Prozessüberwachung und aktive Prozesseingriffe innerhalb des Fertigungsablaufs ist die Quantität und Qualität der Daten allerdings von fundamentaler Wichtigkeit. Die Informationen unterschiedlicher Subsysteme wie Maschinen- und externe Sensordaten, sofern vorhanden, werden über proprietäre und / oder interoperable Schnittstellen innerhalb der Bearbeitungsmaschine übermittelt und sind auch auf diese Weise nach außen kommunizierbar. Die Daten liegen üblicherweise als Zeitreihen in diversen Formaten mit unterschiedlichen Abtastraten vor, welche zum Teil abhängig von den verbauten Komponenten sind. Die Maschinen selbst speichern die anfallenden Sensordaten nicht langfristig und nutzen diese ausschließlich zu einzelnen individuellen Überwachungen, beispielsweise Spindeltemperatur oder Füllstände.

Die Übertragung nach außen hängt vom gewählten bzw. verfügbaren Schnittstellenstandard ab. Problematisch hierbei sind die unterschiedlichen Standards und Schnittstellentypen sowie die individuelle Übertragungsleistung. Häufig kommt es auch zu Übertragungsfehlern oder Paketverlusten, sodass eine Aufzeichnung unvollständig ist. Zur vollständigen Übertragung aller innerhalb einer Bearbeitungsmaschine und durch externe Sensorik anfallenden Daten sind die Standards nicht fähig.