Die Entwicklung von Presswerkzeugen zur Produktion von Strukturbauteilen für die automobile Großserie nimmt mit bis zu 24 Monaten einen erheblichen zeitlichen, monetären und ressourcenintensiven Stellenwert bei der Fahrzeugentstehung ein. Hinsichtlich immer kürzer werdender Entwicklungsprozesse und der stetigen Bestrebung zur Reduktion der „time to market“ stellt der Werkzeugbau oftmals eine Art Flaschenhals im Übergang von der Bauteilentwicklung hin zur Serienfertigung dar. Durch hohe Präzisionsanforderungen bedarf es einer iterativen, oftmals manuellen, Anpassung der Werkzeuggeometrie, damit Bauteile mit reproduzierbarer Qualität in hohen Stückzahlen gefertigt werden können.

Von der ersten CAD-Konstruktion bis zur Übergabe des fertigen Presswerkzeugs in die Serienproduktion fallen große Datenmengen an, in denen bisher ungenutztes Potenzial liegt, um notwendige Bearbeitungen frühzeitig und gezielt zu identifizieren. Ziel des im Januar gestarteten Verbundprojekts TooliNG ist es, diese Daten in Form eines Digitalen Zwillings zu erfassen, also eines digitalen Abbildes des realen Objekts. Darauf aufbauend wollen die Forschenden auf KI basierende Assistenzsysteme entwickeln, um so die verschiedenen Prozessschritte schnell optimieren zu können. Dadurch werden der Werkzeugentstehungsprozess verkürzt, Kosten sowie Zeitaufwände gemindert und Ressourcen eingespart. Das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz fördert das Vorhaben aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages mit rund 3,4 Mio. Euro bei ca. 6 Mio. Euro Gesamtprojektvolumen.

Aufbereitung und Kontextualisierung von Scan-, Simulations- und CAD-Daten für KI-Modelle
Für die Optimierung des Werkzeugentstehungsprozesses mit Hilfe von KI-Techniken stehen unterschiedliche Datenquellen zur Verfügung. Das Technologietransferzentrum (TTZ) für Produktion und Informatik in Sonthofen untersucht daher innerhalb des Forschungsverbunds, wie das Potenzial der heterogenen Daten möglichst vollständig ausgeschöpft werden kann. „Diese in einen semantisch sinnvollen Kontext zueinander zu setzen ist notwendig, um durch die Verknüpfung der Daten zusätzliches Wissen für die nachfolgenden KI-Methoden zur Verfügung zu stellen“, erläutert Teilprojektleiter Prof. Dr.-Ing. Bernd Lüdemann-Ravit. Durch ein isoliertes Betrachten einzelner Daten würden hingegen Informationen verschenkt. Zudem müssen die Daten so aufbereitet werden, dass sie mit hoher Qualität als Eingabeparameter an die KI-Modelle übergeben werden können. „Zum Beispiel werden Fehlstellen in den Werkzeugdaten bereinigt und dann in ein einheitliches und für die KI verwendbares Format gebracht“, ergänzt Lüdemann-Ravit, der auch einer der Leiter des TTZ Sonthofen ist. Darauf aufbauend werden dann die Trainingsdaten des Digitalen Zwillings für die im Gesamtvorhaben entwickelten KI-Assistenten erzeugt.

Das TTZ für Produktion und Informatik in Sonthofen ist eine anwendungsorientierte Forschungseinrichtung an der Schnittstelle zwischen Wissenschaft und Industrie. Es unterstützt Unternehmen bei der Digitalisierung von Produktionssystemen und der Produktionsplanung.

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