Instant Kalkulation von CNC-Bauteilen

Quick Check

Ausgangssituation

InstaWerk bietet seinen Kunden über eine Webplattform die bequeme Bestellung von CNC-Frästeilen und Drehteilen an. Dazu lädt der Kunde die CAD-Daten seiner Konstruktion auf eine Plattform hoch und erhält sofort einen Preis und kann die Teile bequem online bestellen. Um diese in Echtzeit abschätzen zu können, ist eine Einstufung der Komplexität des Bauteils auf Basis der übermittelten CAD-Daten notwendig. Die Komplexitätsabschätzung ist aufgrund der verfahrenstechnischen und bauteilspezifischen Schwierigkeit des Bauteils sehr herausfordernd.

Lösungsidee

Das Unternehmen setzt bereits heute Vorverarbeitungsmodule ein, um auf Basis von CNC-Daten preisrelevante Features für die Preiskalkulation zu extrahieren. Auf Grundlage dieser Features wurde ein Trainingsdatensatz erzeugt, der die Grundlage für das Training eines Machine Learning (ML) Modells bilden soll. Ziel ist das Training eines ML-Modells, um zuverlässig die Komplexität von CNC-Frästeilen und Drehteilen abschätzen zu können.

Abbildung 1: Skizze des Lösungsansatzes, Fraunhofer IPA

Nutzen

Ein ML-basierter Ansatz zur Komplexitätsabschätzung ermöglicht eine bessere Kosteneinschätzung für die Fertigung von CNC-Bauteilen. Dadurch lassen sich manuelle Arbeitsaufwände zur Komplexitätsabschätzung sowie zeitaufwendige Kommunikation mit dem Kunden reduzieren.

Umsetzung der KI-Applikation

In dem Quick Check wurde ein erstes Umsetzungskonzept verifiziert. Hierzu wurde ein Trainingsdatensatz auf Basis bestehender Vorverarbeitungsmodule zur Generierung von Features aus CAD- Daten von InstaWerk erzeugt. Diese Daten wurden analysiert, vorverarbeitet und zum Training von verschiedenen Machine Learning Modellen zur Komplexitätsvorhersage verwendet. Es konnte gezeigt werden, dass mit den trainierten Modellen zuverlässige Komplexitätsabschätzungen der CNC-Bauteile von hoher Qualität in Echtzeit möglich sind.