Werkzeugmanagement goes smart: Wie künstliche Intelligenz den Verschleiß minimiert

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Werkzeugmanagement goes smart: Wie künstliche Intelligenz den Verschleiß minimiert

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Der Digitalisierer c-Com hat sich mit seinen Lösungen auf das smarte Werkzeugmanagement spezialisiert. Mit dem neuen Bereich Machine Analytics kommt ein neues Anwendungsfeld für Künstliche Intelligenz hinzu. Geschäftsführer Giari Fiorucci erklärt den Nutzen.
Werkzeugmanagement

Quelle: Pixel B/shutterstock

Smartes Werkzeugmanagement: Was ist Ihr Ansatz bei der Optimierung der zerspanenden Fertigung?

Giari Fiorucci: Alle unsere Lösungen verfolgen den Ansatz, aus Daten Informationen und Wissen zu generieren. Wir unterstützen Zerspaner bei der Reduzierung ihrer Werkzeugkosten und bei der Optimierung von Werkzeuganwendungen. Das geht bis hin zur OEE-Steigerung.

Wie kann man sich das praktisch vorstellen?

Wir implementieren unsere Philosophie in drei konkreten Lösungslinien: DTM – Digital Tool Management, LCM – Life Cycle Management und MAS – Machining Analytics Solutions. Mit Digital Tool Management bieten wir eine Softwarelösung, die über herkömmliches Werkzeugmanagement hinausgeht. Neben Informationen wie Werkzeugstammdaten, Werkzeugkosten, Beständen und Werkzeugortung sind hier Anwendungsdaten wie Werkzeugwechselgründe für das Werkzeug-Perfomance-Monitoring hinterlegt.

Zudem können die Nutzer über die Plattform Berichte, Bilder und Videos zu Werkzeugproblemen oder angedachten Optimierungen mit internen und externen Partnern austauschen. Die Bedienung läuft so, wie wir es schon im privaten Bereich kennen: Über eine moderne und nutzerfreundliche Anwendungsoberfläche und Apps. Wir wollen nicht nur Daten liefern, sondern Informationen und Wissen vermitteln, um die Nutzer dabei zu unterstützen, effizienter zu arbeiten und letzten Endes die Kosten zu reduzieren.

Werkzeugmanagement von Anfang bis Ende

Was hat es mit ihrem Ansatz für das Life Cycle Management von Werkzeugen auf sich?

Wir wollen das Potential durch Digital Tool Management zusätzlich verstärken. Wie der Name verrät, handelt es sich um das Management von serialisierten Werkzeugen über den gesamten Lebenszyklus, und zwar über Firmengrenzen hinweg. Die Verfolgung von serialisierten Werkzeugen in einer Shopfloor-Umgebung ist seit vielen Jahren möglich. Über RFID Chip, DMC, QR-Codes und weitere Ansätze sind die Fertigungsbetriebe in der Lage, zu wissen, wo sich welches Werkzeug befindet. Dabei gibt es heute zwei Knackpunkte: Sobald das Werkzeug das Unternehmen verlässt, ist die Verfolgung nicht mehr möglich beziehungsweise der Fokus liegt dann nur auf der Logistik – wo ist mein Werkzeug? – nicht aber auf dem Lebenszyklus.

Und was machen Sie da anders?

Wir unterstützen mit der c-Com-Plattform einen kollaborativen Ansatz. Das heißt, wir verfolgen das Werkzeug nicht einfach logistisch außerhalb des zerspanenden Unternehmens – etwa ob es gerade beim Nachschleifer oder beim Beschichter ist – sondern wir erfassen alle relevanten Informationen über die Wiederaufbereitung – wie die Anzahl der Nachschliffe, die Art der Beschichtung und weitere Aspekte. In Kombination mit Anwendungsdaten erlaubt das die Optimierung von Prozessen und die schnelle Lösung von akuten Problemen in den Zerspanungs- und Logistik-Prozessen.

Werkzeugmanagement
Neben einer App, die den Werkzeugverschleiß auswertet und Tipps für einen schonenderen Umgang gibt, entwickelt der Digitalisierer auch Lösungen für den Werkzeug-Lifecycle über Unternehmensgrenzen hinweg und für KI-basierte Analysen der Fertigungsprozesse. Bild: c-Com

Optimierung der Prozesse für das perfekte Ergebnis

Was verstehen Sie unter Machine Analytics Solutions?

Das ist die dritte und noch recht neue Säule unseres Angebots – zum Teil sind wir hier noch in der Entwicklung und erste Pilotprojekte laufen beim Anwender. Es geht um Advanced-Analytics-Lösungen für die Optimierung von zerspanenden Prozessen. Ziel ist es, Daten und Informationen aus verschiedenen Quellen zu verarbeiten und daraus Wissen zu erlangen (was, wieso, wann, wie). Daraus kann das zerspanende Unternehmen Entscheidungen und Aktionen ableiten, die direkt die Gesamteffektivität der Fertigung verbessern sollen.

Intern verwenden wir auch oft den Begriff „Assistive Solutions“. Es geht also auch in die Richtung von Assistenzsystemen für die Fertigung – wie Sie diese aus den aktuellen Autos kennen. Ab und zu passiert es zum Beispiel, dass ein Werkzeug nicht die erwartete Standzeit erreicht. Dann bildet sich eine Task Force, die mitunter einige Manntage braucht, um das Problem zu lösen und die OEE wieder in den grünen Bereich zu bekommen. Wenn wir per intelligenter Analyse von vorhandenen Daten schnelle Hilfestellungen geben können, und diesen Lösungs-Aufwand reduzieren, hilft das unseren Anwendern immens weiter. Jedoch ist es hier noch etwas zu früh, um zu viel zu verraten.

Das klingt nach dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz. Setzen Sie diese in Ihren Lösungen ein und was beabsichtigen Sie damit?

Ja. Wir beschäftigen uns sehr intensiv mit KI in unseren Lösungen. Etwa zur Verschleißerkennung von Werkzeugen in Form einer App, die Hinweise darauf gibt, wie dieser zu vermeiden ist. Zudem nutzen wir KI vor allem im beschriebenen neuen Bereich Machine Analytics zur OEE-Steigerung. Eben etwa, um den Verschleiß eines Werkzeugs gering zu halten. Dabei geht es mehr und mehr um den Bereich Predictive – wir wollen vermehrt wissen, was künftig schiefgehen könnte. Dann können wir mit unseren Kunden Lösungen finden, bevor Schäden und Effizienzverluste entstehen.

Smartes Werkzeugmanagement in der Praxis

Hat Sie eine Nutzeranwendung in der letzten Zeit selbst überrascht?

Ja, da ging es um bestimmte Werkzeuge, die wiederaufbereitet werden. Vor der Wiederaufbereitung muss untersucht werden, ob und zum welchem Grad diese verschlissen und beschädigt sind. Aber es gibt auch Verschmutzungen, die leicht mit Beschädigungen verwechselt werden können. Essenziell ist deshalb die Unterscheidung zwischen Verschmutzung und Verschleiß. Heute erledigen das erfahrene Fachkräfte, die sich diese Werkzeuge einzeln anschauen müssen – das bindet teure Ressourcen.

Wir haben einige dieser Werkzeuge mit unserer Software analysiert. Obwohl diese noch nicht für diese Anwendung „trainiert“ war, konnte sie mit einer sehr hohen Trefferquote verschlissene und lediglich verschmutzte Werkzeuge unterscheiden. In einem Bruchteil der Zeit, die die manuelle Sortierung benötigt.

Sie bieten Ihre Software sowohl als Cloud als auch zur Vorort-Installation an, warum?

Wir präferieren Cloudlösungen, lassen den Kunden aber die Entscheidung offen. Das hat verschiedene Gründe: Sie sparen bei der Cloudlösung die lokale Installation und das Management der Software, alles was Sie brauchen ist ein Internetzugriff. Auch viele Kunden haben diese Vorteile erkannt und nutzen unsere Software in der Cloud. Aber einige Kunden wollen sie vor Ort installieren – das unterstützen wir selbstverständlich.

Werkzeugmanagement
„Wir beschäftigen uns intensiv mit KI in unseren Lösungen. Insbesondere im neuem Bereich Machine Analytics zur OEE-Steigerung.“ Giari Fiorucci, Geschäftsführer c-Com
Bild: c-Com

Sie sind ein Tochterunternehmen des Werkzeugherstellers Mapal. Sind Ihre Lösungen mit Werkzeugen anderer Hersteller kompatibel?

Wir sind zwar ein Tochterunternehmen eines Werkzeugherstellers, aber wir agieren grundsätzlich marktoffen und unsere Lösungen funktionieren auch mit den Werkzeugen anderer Hersteller. Aus der Konstellation erwächst vielmehr ein Vorteil für unsere Anwender: Denn wir bringen für unsere Lösungen das Wissen aus drei Domänen zusammen: Unser Digital-Know-how, das Praxis-Wissen unserer Anwender und die Expertise eines etablierten Werkzeugherstellers. Das macht unsere Kompetenz im Werkzeugmanagement in der Zerspanung aus.

Die Fragen stellte Jan Bihn, Redakteur, Digital Manufacturing.

Lesen Sie auch: Automatisierung: Kundennutzen als Ziel

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