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Selbstlernende Optimierung für hybride Bearbeitung Open Mind unterstützt Forschungsprojekt der TU München

Quelle: Open Mind Technologies 2 min Lesedauer

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Open Mind Technologies unterstützt das Verbundprojekt „CICAM – Computational Intelligence for Computer-aided Manufacturing“ des Instituts für Werkzeugmaschinen und Betriebswissenschaften an der TU München und Spanflug Technologies. Das Forschungsprojekt hat die Effizienzsteigerung hybrider Fertigung mit Hilfe der KI-Methode des bestärkenden Lernens zum Ziel. Open Mind liefert die dazu nötigen Prozesssimulationen.  

Beispielbauteil an dem der Prozess für die hybride Bearbeitung aufgezeigt wurde.(Bild: Institut für Werkzeugmaschinen und Betriebswissenschaften TUM)
Beispielbauteil an dem der Prozess für die hybride Bearbeitung aufgezeigt wurde.
(Bild: Institut für Werkzeugmaschinen und Betriebswissenschaften TUM)

Mit der draht- und lichtbogenbasierten additiven Fertigung (wire arc additive manufacturing, WAAM) erzeugte Werkstücke haben eine geringe Oberflächengüte und müssen deshalb zerspanend nachbearbeitet werden. Im Forschungsprojekt CICAM werden Methoden des bestärkenden Lernens (reinforcement learning) für den Einsatz in der rechnergestützten Prozessplanung für die hybride Prozesskette aus WAAM und spanender Nachbearbeitung entwickelt. In einem Software-Framework wird ein virtueller Agent mit Prozesssimulationen interagieren, um die optimalen Prozessparameter (z. B. die Vorschubgeschwindigkeit) zu identifizieren. Zur quantitativen Bewertung der gewählten Aktionen des Agenten dient eine Kostenfunktion, die beispielsweise Maschinenbelegungszeit, Werkstoffkosten, Werkzeugverschleiß und Bauteilqualität berücksichtigt. 

Schnittkräfte simuliert

Optimierung der CAM-Planung durch bestärkendes Lernen: der Software-Agent interagiert mit Prozesssimulationen und lernt durch die Bewertung der Simulationsergebnisse durch eine Kostenfunktion.
(Bild: Quelle: Göldner, M.; Siebert, L.; Hüllemann, J.; Zäh, M. F.: Produktionssynergien der Zukunft – Innovationskraft durch Additive Fertigung und Künstliche Intelligenz. ZWF 118 (2023) 11, S. 769-772 DOI: 10.1515/zwf-2024-1149)

Open Mind hat reichlich Erfahrung mit der Prozesssimulation in Hypermill gesammelt. Das gilt beispielsweise im Zusammenhang mit virtual Machining. Für das TUM-Forschungsprojekt lieferte das Unternehmen das Auftragsmodell für den WAAM-Prozess und die Simulation der Schnittwerte zur Prozesskraftberechnung für die spanende Nachbearbeitung. Das mathematische Prozessmodell zur Berechnung dieser Kräfte wurde von der TUM erstellt. Das lernende System soll auf dieser Basis zum Beispiel zwischen Dauer des Prozesses und Werkzeugverschleiß abwägen können.

"Gespannt, was die KI erreichen wird"

„Wir freuen uns, einen Beitrag zu diesem faszinierenden Projekt leisten zu können. Mit Hilfe unserer Prozesssimulation wird das lernende System eine Balance finden können zwischen einer ausreichenden Effizienz beim additiven Aufbau und den resultierenden Anforderungen bei der spanenden Nachbearbeitung“, erklärt Alexander Rautenberg, Innovations- und Patentmanager bei der Open Mind Technologies AG. „Prozessoptimierung ist schon in der Zerspanung allein eine lohnende Herausforderung. In den immer wichtiger werdenden hybriden Verfahren mit der additiven Herstellung des Rohlings ergeben sich komplexe Abhängigkeiten. Wir sind gespannt, was die ‚KI‘ hier erreichen wird.“
 Das Projekt läuft noch bis Ende 2025. Projektförderer ist das Bayerische Staatsministerium für Wirtschaft, Landesentwicklung und Energie, Projektträger die VDI/VDE Innovation + Technik GmbH. 

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