Das smarte Matching: Feature Recognition für Bohrer und Fräsen
Die Wahl des passenden Werkzeugs ist in der Zerspanung ein entscheidender Erfolgsfaktor. Unternehmen stehen hier jedoch oft vor einer Herausforderung: Bei der Vielzahl an Größen und Formen ist es nicht immer leicht, die optimale Lösung zu finden. Hier setzt die Tooltip GmbH mit einer automatisierten Lösung für Werkzeugerkennung an. Gemeinsam mit dem Mittelstand-Digital Zentrum Schleswig-Holstein hat sich das Unternehmen mit Soft- und Hardwarelösungen für die Feature Recognition auseinandergesetzt, eine Technologie, die auf künstlicher Intelligenz basiert.
- 10 Mitarbeitende
- TOOLTIP GmbH
- Künstliche Intelligenz
- Feature Recognition
Das Konzept ist einfach: Kund*innen können 3D-Modelle ihrer Bauteile hochladen, die dann von einer KI analysiert werden. Diese erkennt und vergleicht spezifische Merkmale des Modells und schlägt passende Werkzeuge vor. Möglich wird dies durch die „Feature Recognition“-Technologie, die mithilfe von KI-Modellen detaillierte Datenvergleiche ermöglicht. CAD-Modelle von Bauteilen werden mit Merkmalen von Bohrern und Fräsen abgeglichen, um so die passenden Werkzeuge für die jeweilige Zerspanungsaufgabe zu identifizieren.
Doch wie funktioniert diese Feature Recognition genau? Die Entwicklung und das Training eines solchen KI-Modells erfordern einige Schritte:
- Datenvorbereitung
Der erste Schritt umfasst die Beschaffung und Aufbereitung großer Datenmengen. Trainingsdaten müssen sorgfältig ausgewählt und für die Erkennung relevanter Merkmale vorbereitet werden. - Training des KI-Modells
Das eigentliche Training ist zeitintensiv: Die Merkmale, die das Modell erkennen soll, müssen annotiert werden. Dies ermöglicht der KI, relevante Muster in neuen Daten zu erkennen. - Auswahl der Modellarchitektur
Die Art der Modellarchitektur hängt von den Anforderungen und Daten ab. Verschiedene Modelle werden getestet, optimiert und angepasst. Transfer Learning, also das Anpassen vortrainierter Modelle, kann Zeit sparen und die Ergebnisse verbessern, insbesondere bei begrenzten Daten. - Validierung und Feinabstimmung
Nachdem das Modell trainiert wurde, wird es mit Validierungsdaten getestet. Hier zeigt sich die Qualität des Modells. Falls nötig, können zusätzliche Trainingsdaten oder Anpassungen vorgenommen werden. - Bereitstellung und Integration
Das finale Modell wird dann in die Anwendungsumgebung integriert – ob in Software, eine Produktionslinie oder ein automatisiertes System. Damit wird Feature Recognition in Echtzeit möglich. - Anwendung und Überwachung
Während des Einsatzes wird die Leistung der KI kontinuierlich überwacht und bei Bedarf optimiert. So kann sich die KI an veränderte Anforderungen anpassen und ihre Genauigkeit weiter gesteigert werden.
Tooltip konnte dank der Unterstützung des Mittelstand-Digital Zentrums Schleswig-Holstein einen umfassenden Einblick in die Feature Recognition gewinnen. Im AI-Lab stand dafür die nötige Rechenleistung zur Verfügung, um die Technologie auf Herz und Nieren zu testen. Gemeinsam mit den Experten des Zentrums konnte Tooltip unterschiedliche Hardware-Lösungen ausprobieren und auf dieser Grundlage eine eigene Infrastruktur aufbauen.
„Die Zusammenarbeit mit dem Zentrum hat uns enorm weitergeholfen,“ betont Dmytro Borysenko von Tooltip. „Ohne die Unterstützung hätten wir nicht so schnell Fortschritte gemacht.“
Vorteile für das Unternehmen auf einen Blick:
- Know-how-Austausch
- Machbarkeitsanalyse
- Austesten von Hard- und Software-Lösungen
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