TRUMPF és Fraunhofer IPA az ipari érettségig fejleszti a mesterséges intelligenciát

Okos gyár: A TRUMPF és a Fraunhofer IPA 2025-ig kutatási együttműködést kötött, hogy az MI-megoldásokat az fémlemezgyártásban ipari szintre fejlesszék. (Forrás: Fraunhofer IPA, Rainer Bez)

Rendezési útmutató: A TRUMPF együttműködés eredményeként készült a Rendezési útmutató, amely mesterséges intelligencia segítségével támogatja az alkalmazottakat a lézerrel vágott fémalkatrészek kivételében. (© TRUMPF)

Dr.-Ing. Thomas Schneider az TRUMPF Szerszámgépek Fejlesztési Igazgatója. (© TRUMPF)

Prof. Dr.-Ing. Thomas Bauernhansl az Fraunhofer IPA igazgatója. (© Fraunhofer IPA)

TRUMPF és Fraunhofer IPA kutatási együttműködést köt 2025-ig. A cél, hogy megoldásokat fejlesszenek az összekapcsolt fémlemezgyártáshoz mesterséges intelligenciával.

A csúcstechnológiai vállalat TRUMPF és a stuttgarti Fraunhofer Ipari Gyártási és Automatizálási Intézet (IPA) 2025-ig kutatási együttműködést kötött. A cél, hogy az összekapcsolt gyártási megoldásokat mesterséges intelligenciával (MI) ipari szintre fejlesszék. A projekt támogatási összege a következő öt évben körülbelül kétmillió euró. Összesen tíz munkatárs dolgozik a TRUMPF-nál és a Fraunhofer IPA-nál a projektekben. »A TRUMPF szeretné tovább növelni vezető pozícióját az MI területén a fémlemezgyártásban. Ezért már ma is befektet a jövő technológiáiba, amelyek jelentős hatékonyságnövekedést eredményeznek a vállalatok számára, és növelik versenyképességüket«, mondja Thomas Schneider, a TRUMPF szerszámgépek fejlesztési ügyvezetője. A TRUMPF és a Fraunhofer IPA már öt éve működik együtt az okos gyár témakörében, és a jövőbeli kutatási partnerség keretében folytatni kívánják a korábbi projekteket. »Évek óta dolgozunk közösen a hálózatba kötött gyártás témáján, mert a vállalat – akárcsak mi – felismeri az Ipar 4.0 körüli fejlesztéseket nagy lehetőségként. A következő évek ezért olyan izgalmasak lesznek, mert mindent eldöntenek. Várjuk, hogy a COVID-19 járvány itt is katalizátorként hat: akik felkészültek, azok kihasználhatják a belőle származó lehetőségeket«, mondja Prof. Thomas Bauernhansl, a Fraunhofer IPA vezetője.

Jövőbeli projektek az MI magyarázhatóságát célozzák

A következő öt évben a TRUMPF és a Fraunhofer IPA többek között olyan megoldásokat fejlesztenek, amelyek javítják az adatok minőségét a gyártásban. Hiszen a magas színvonalú adatok alapfeltételei az MI-alapú hatékonyságnövelésnek. Ennek kapcsán a partnerek egyre inkább kutatják az „MI magyarázhatósága” (angolul Explainable Artificial Intelligence, XAI) témakörét. A cél, hogy érthetővé tegyék a neuronális hálózatok működését. Az ilyen eredmények nagy haszonnal járnak a fémlemezgyártásban. Az adatelemzés eredményei növelhetik a gyártás minőségét, csökkenthetik a költségeket és az időt.

Új megoldások közel vannak a piacra kerüléshez

A TRUMPF és a Fraunhofer IPA közötti digitális gyártási együttműködés már 2015-ben kezdődött. Az első eredmények most kerülnek piacra. Ide tartozik például a TRUMPF „Sorting Guide” nevű segédberendezése, amely támogatja a munkatársakat a lézerrel vágott fémlemez alkatrészek szortírozásában. Az MI-alapú megoldás felismeri a kivételi folyamatot, és automatikusan megadja a dolgozónak az intralogisztikához szükséges összes információt. Így a rendszer áttekinthetően mutatja a különböző színű, egymáshoz tartozó lemezalkatrészeket, például a megrendelés, az ügyfél vagy a következő műveleti lépés alapján. Ez a megoldás kiváltja a kísérőpapírokat, időt takarít meg, és segít elkerülni a hibákat. A sikeres eredmények alapján a partnerek folytatják a stratégiai együttműködést.

Adatminőség a gyártási tervezés és irányítás támogatására a fémlemezgyártásban

A Fraunhofer IPA és a TRUMPF szerszámgépek között hosszú távú kutatási együttműködés működik, amely több projektet dolgoz fel a fémlemezgyártás jövőjével kapcsolatban. Az együttműködés elsősorban a TRUMPF ügyfeleit célozza: az eredmények segítségével javíthatják szolgáltatásukat, és ezáltal támogatják ügyfeleiket.

Az ügyfélkövetelmények a fémlemez-megmunkálásban

A fémlemez-gyártók ügyfelei a következő elvárásokat támasztják: A fémlemezgyártás gyakran egyedi, vagy kis szériás, ügyfélre szabott. Az online kereskedelem növekedésével az ügyfelek elvárják a rövid szállítási határidőket, megbízható határidő-tartással; sokan kérnek expressz megrendeléseket is. Emellett nagy árnyomás nehezedik a gyártókra, miközben az elvárt minőség nem csökkenhet.

A gyártási tervezés és irányítás kihívásai a fémlemezgyártásban

Sok kis megrendelést kell időben (és árban) ütemezni, és valós idejű nyomon követéssel, gyors reakcióval irányítani. Különösen az expressz megrendeléseknél fontos, hogy a már megerősített megrendeléseket ne veszélyeztessék a határidők.

Adatminőség mint kulcsfontosságú tényező

A teljes, naprakész és helyes mozgási és alapadatok képezik a hatékony gyártási tervezés és irányítás (PPS) alapját. Ez az ismeret már régóta ismert. Ám a gyakorlatban még ma is meglepően nehéz megfelelő adatminőséget elérni vagy biztosítani: hiányzó, helytelen vagy késedelmes visszajelzések a megrendelés állapotáról vagy a gépek helyzetéről továbbra is jellemzőek.

Az adatminőség értékelése

Az objektív értékeléshez a projekt egy adatminőség értékelő módszert fejlesztett ki, és ezt TRUMPF-nál belsőleg, valamint anonimizáltan alkalmazta ügyfeleinél. Egy szemléletes példa a „Csillagok égbolt elemzés”. Ez összehasonlítja a célértékek és a tényleges értékek adatait, és vizualizálja az eredményeket. Például a gépen végzett megmunkálási idő elemzése során:

- Különösen szembetűnő: a cél- és tényleges értékek jelentősen eltérnek (piros terület). Ezek a folyamatok nagyon bizonytalanok: vagy technikai okokra vezethetők vissza, például technológiai határértékek közeli megmunkálások, vagy a dolgozók nem tartják be következetesen az szervezési szabályokat (nullértékek, amelyek a különböző munkafolyamatok közötti közös feldolgozást és visszajelzést jelzik, így a többi esetében nem kerültek rögzítésre a tényleges időpontok).
- Szembetűnően pontos: a szögfelező mentén (sárga terület) a cél- és tényleges értékek kevéssé térnek el egymástól. Itt vagy a mérési pontosság túl alacsony, vagy a dolgozók manipulálták az adatokat, hogy a vezetők ne kérdezzenek rá.

Nyomkövető rendszerek az adatminőség javítására

Alapvetően szervezeti és technikai intézkedések is elképzelhetők. A projekt a manuális visszajelzési rutinfeladatok terhét csökkentendő a technikai megoldások megvalósítását folytatta. A teljesen automatizált mozgásadat-gyűjtés víziójának megvalósításához megfelelő nyomkövető rendszer szükséges. Ez követné a megrendelés gyártási útját, és biztosítaná a szükséges információkat. A TRUMPF által kifejlesztett Track & Trace rendszer a gyártási út nyomon követését végzi megrendelés szerint, így kiváltja a dolgozók manuális adatbeviteli munkáját, és jelentősen javítja az adatminőséget. Egy ilyen megközelítés teremti meg a hatékony PPS alapjait, és vezet az önállóan irányított gyártás felé.