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Auf dem Weg zur selbstüberwachenden Werkzeugmaschine

On the path to a self-monitoring machine tool
 
: Brecher, C.; Fey, M.; Gsell, S.; Hennes, N.; Hestermann, J.O.; Höper, B.; Krella, C.; Lohse, W.; Lubnau, F.; Prust, D.; Wille, H.

Brecher, Christian ; TH Aachen -RWTH-, Werkzeugmaschinenlabor -WZL-; Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie -IPT-, Aachen:
Integrative Produktion : Industrie 4.0, Aachener Perspektiven. Tagungsband : Aachener Werkzeugmaschinenkolloquium AWK, 22. bis 23. Mai 2014, Aachen
Aachen: Shaker, 2014
ISBN: 978-3-8440-2586-6
pp.297-330
Aachener Werkzeugmaschinen-Kolloquium (AWK) <28, 2014, Aachen>
German
Conference Paper
Fraunhofer IPT ()

Abstract
Heutige Werkzeugmaschinen stellen immer seltener isolierte Einzellösungen dar, sondern werden zunehmend zu intelligenten Elementen in informationstechnisch vernetzten Produktionssystemen. Diese Entwicklung birgt großes Potential, maschinenbedingte, folgekostenintensive Produktionsstörungen besser vorhersagen zu können, um diese Erkenntnisse in die Produktionsplanung sowie Maschinenentwicklung zurückzuführen. Der vorliegende Beitrag formuliert die Zielvorstellung einer Werkzeugmaschine, die autonom und ganzheitlich imstande ist, ihren eigenen Zustand zu erkennen, zu prognostizieren und zu kommunizieren. Die Zielsetzung resultiert unmittelbar als Konsequenz aktueller Trends in der Zustandsanalyse und -prognose von Produktionsmaschinen. Die von Industrie 4.0 in den Mittelpunkt gestellte Kombination aus Methoden der Produktionstechnik und der Informatik eröffnet die Möglichkeit einer neuartigen Zusammenführung von Maschinen- und Produktionsverständnis mit einer hohen Verfügbarkeit an semantisch reichen Daten und Informationen. Vor diesem Hintergrund ist die Basis für die Entwicklung der selbstüberwachenden Werkzeugmaschine und damit eine zuverlässige Instandhaltungs- und Produktionsplanung sowie Arbeitsvorbereitung vorhanden. In diesem Beitrag werden innovative Lösungen zur Realisierung der Zielvorstellung vorgestellt.

 

Currently, machine tools are evolving from isolated solutions to become intelligent elements within intercommunicating production systems. This development holds the potential to predict machine-related cost-intensive production shutdowns and integrate these insights into the production planning and machine development. The present paper defines the objective of a machine tool that is autonomously and integrally able to identify, predict and communicate its condition. The objective is derived as a direct consequence of current trends in the condition analysis and prediction of production machines. The combination of methods from production technology and computer science is at the core of 'industry 4.0', opening up the possibility of an innovative fusion of machine and production knowledge with access to a multitude of semantically rich operational data and information. Against this backdrop, the basis for developing a selfmonitoring machine tool exists. It could lead to a more reliable maintenance and production planning as well as shop scheduling. In this paper innovative solutions for the implementation of the objective will be presented.

: http://publica.fraunhofer.de/documents/N-305820.html