In der initialen Trainingsphase unserer KI-Modelle werden Prozessdaten in hoher Frequenz aufgezeichnet und Werkstücke konventionell vermessen. Diese kontextualisierten Daten dienen dem Training der Modelle und es entsteht eine „virtuelles KI-Messystem“. Im Serienbetrieb verwenden wir ausschließlich die aufgezeichneten Prozessdaten und das KI-Modell, um Fertigungsmetriken wie Durchmesser, Längen oder Rauheiten mit hoher Präzision in Echtzeit nach der Produktion des Werkstücks zu berechnen. Kunden können somit schnell Probleme sehen und Maßnahmen ergreifen zur Qualitätssicherung.

Während der Produktion eines Werkstücks erfassen wir die Prozessdaten von Steuerung, Antrieben und Sensoren der Werkzeugmaschinen in hoher Frequenz. Nach Abschluss der Bearbeitung wird für jedes Werkstück eine individuelle digitale Signatur erstellt. Anschließend werden die Werkstücke konventionell vermessen, wobei es entscheidend ist, dass jede digitale Signatur dem passenden Messprotokoll zugeordnet wird (Track & Trace). Die Prozessdaten und Messprotokolle werden paarweise gespeichert und anschließend vom neuronalen Netz verarbeitet, um daraus ein hochpräzises Machine-Learning-Modell zu erstellen. Die Anzahl der erforderlichen Datenpaare hängt von den geforderten Fertigungstoleranzen und der vom Kunden gewünschten Genauigkeit ab. Das Modell lernt anhand der Datenmengen Faktoren wie Werkzeugverschleiß, Schwingungen, Temperaturschwankungen und Materialschwankungen kennen und ermöglicht den Transfer von Produktionsdaten zu Qualitätsdaten.

Das Training des Modells ist abgeschlossen, sobald alle Fertigungstoleranzen mit der geforderten Genauigkeit berechnet werden können. Je präziser das digitale Modell, desto höher ist die sogenannte Modellqualität, welches den statistischen Fehler beschreibt. Nach Abschluss der Trainingsphase kann das neuronale Netz kontinuierlich erfasste Prozessdaten nutzen, um die Fertigungstoleranzen mithilfe des trainierten Machine-Learning-Modells präzise zu berechnen. Diese KI-basierte Virtual Quality Control ermöglicht es, alle Fertigungstoleranzen allein anhand der Prozessdaten und des Machine-Learning-Modells mit hoher Genauigkeit zu bestimmen.

Gemeinsam nehmen wir Ihren Ist-Zustand auf wie z.B. Werkstück, Maschinen- und Steuerungstyp etc. Nachdem alle notwendigen Komponenten vorhanden sind, installieren wir die Datenaufzeichnung bei Ihrer Maschine. Während der Produktion eines Werkstücks erfassen wir die Prozessdaten von Steuerung, Antrieben und Sensoren der Werkzeugmaschinen in hoher Frequenz. Nach Abschluss der Bearbeitung wird für jedes Werkstück eine individuelle digitale Signatur erstellt. Anschließend werden die Werkstücke konventionell vermessen, wobei es entscheidend ist, dass jede digitale Signatur dem passenden Messprotokoll zugeordnet wird (Track & Trace). Die Prozessdaten und Messprotokolle werden paarweise gespeichert und anschließend vom neuronalen Netz verarbeitet, um daraus ein hochpräzises Machine-Learning-Modell zu erstellen.

Big Data in Manufacturing GmbH ist ein innovatives Unternehmen, das sich auf die Integration fortschrittlicher Datenanalysen und Künstlicher Intelligenz (KI) in Fertigungsprozesse spezialisiert hat. Unser Ziel ist es, durch die Nutzung von Maschinendaten und modernen Technologien die Effizienz, Qualität und Produktivität in der Industrie nachhaltig zu steigern. Wir setzen auf KI-Modelle wie neuronale Netze, um die Qualitätssicherung zu revolutionieren. Der Schwerpunkt unserer Entwicklung liegt darauf, Probleme der konventionellen Qualitätssicherung zu lösen und Technologien zu schaffen, die eine kosteneffiziente 100%-KI-Qualitätskontrolle sowie eine Null-Fehler-Produktion ermöglichen.

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