Materialfehler verbergen sich oft im Inneren eines Werkstücks und werden erst nach der Bearbeitung in der Endprüfung sichtbar. Dies kann zu erheblichen Kosten und Verzögerungen führen. Daher ist die frühzeitige Erkennung von größter Bedeutung. Doch wie gelingt es, diese Fehler bereits in einem sehr frühen Stadium zu identifizieren?
Innovatives Verfahren ohne zusätzliche Sensorik
Ein Forschungsprojekt von Pro²Future, dem Institut für Fertigungstechnik der Technischen Universität Graz und Siemens hat eine innovative Methode entwickelt, um selbst kleinste Materialfehler zu erkennen, und das ganz ohne zusätzliche Sensorik. Hierbei wird die vom Spindelmotor einer industriellen CNC-Fräsmaschine benötigte Energie hochfrequent überwacht.
Energieverbrauch als Indikator für Materialfehler
Wenn das Rohmaterial einen Fehler aufweist, beispielsweise eine winzige Luftpore, reagiert die Fräsmaschine darauf. An dieser Stelle benötigt die Fräse kurzzeitig weniger Kraft, was zu einem minimalen Einbruch im Energieverbrauch des Spindelmotors führt.
Präzise Erkennung mit Siemens Industrial Edge
Die Fräsmaschine ist mit einer SINUMERIK Steuerung ausgestattet, die kleinste Kraftänderungen bereits während der Bearbeitung erfasst. Dank Siemens Industrial Edge werden die Daten mit einer Frequenz von 500 Mal pro Sekunde aus der hochpräzisen Antriebssteuerung ausgelesen und mithilfe künstlicher Intelligenz ausgewertet. Auf diese Weise werden selbst kleinste Materialfehler erkannt, und teure Spezialmessgeräte werden überflüssig.
Die frühzeitige Erkennung von Materialfehlern ist somit nicht nur ein wichtiger Schritt in Richtung Qualitätssicherung, sondern auch ein großer Fortschritt in der Effizienz und Kostenersparnis innerhalb der Fertigungsprozesse.
