Dans le cadre du projet de recherche majeur X-Forge (Everything as a Service) financé par le Land de Bade-Wurtemberg, le fabricant d'outils MAPAL est le chef de consortium de la sous-partie Productivity as a Service (ProdaaS). MAPAL collabore avec le constructeur de machines F. Zimmermann et le spécialiste de la métrologie Blum pour offrir aux clients des solutions clés en main. En tant que partenaire de projet supplémentaire, l'Institut Fraunhofer IPA a pour mission de faciliter le modèle commercial sous-jacent entre les partenaires et d'évaluer la valeur ajoutée pour le client. Un premier projet pilote a été achevé après une durée totale de trois ans. À partir de là, l'offre de services numériques doit être progressivement élargie dans les années à venir.
Les membres du consortium surveillent déjà les processus à l'aide de nombreux capteurs fournissant des données correspondantes. Cependant, les systèmes existants n'offrent qu'une vue limitée sur l'ensemble du système composé de la machine, de l'outil et de la pièce. Bien que des systèmes experts très complexes soient disponibles sur la machine, ces éléments individuels ne sont pas intégrés entre eux. Les rassembler est pratiquement impossible. Il est donc difficile d'analyser les problèmes survenus par la suite ou d'optimiser les processus en cours.
Base de connaissances structurée pour la planification des processus
Une planification de processus CAM avec sélection d'outils, planification de trajectoire et choix de paramètres de processus est un levier essentiel pour augmenter la productivité. Lors de l'usinage d'une pièce, un réglage supplémentaire est souvent nécessaire sur la machine pour obtenir des résultats optimaux. Aujourd'hui, le domaine de la planification est fortement déconnecté de l'usinage. Les connaissances acquises sur la machine ne sont pas automatiquement renvoyées à la planification des processus. Le retour d'information insuffisant freine les effets d'apprentissage et fait que l'opérateur de machine doit recommencer à zéro lors du prochain processus de perçage prévu. La planification de processus CAM manque tout simplement d'une base de connaissances structurée issue de l'application pratique.
Pour l'offre « Productivité en tant que service » pour des processus d'usinage stables et efficaces, les partenaires du projet fournissent différentes informations. L'évaluation de l'état d'usure des outils est pertinente pour comprendre dans quel état, par exemple, un perçage a été réalisé. Elle fournit également des informations sur le temps d'utilisation actuel de l'outil et permet des prévisions de durée de vie.
Blum extrait les données correspondantes dans un service logiciel dédié et les rend ainsi exploitables. Ces données de mesure sont comparées à une base de connaissances de MAPAL pour vérifier dans une évaluation de processus si les paramètres réglés sur la machine correspondent aux spécifications du fabricant. Parallèlement, l'évaluation de l'état de la machine par F. Zimmermann est également intégrée et fournit des informations sur l'état de la broche, par exemple. Un module logiciel supérieur met finalement en relation les différentes sources et met les informations à disposition de manière structurée. En cas d'évaluation des états de défaillance, l'utilisateur peut identifier les causes d'un simple clic.
Projet pilote Tool Performance Optimizer
Dans le projet pilote qui s'est déroulé chez Karl Walter Formenbau, il s'agissait d'un Tool Performance Optimizer. L'utilisateur a réussi à corriger les paramètres de processus pour le perçage en cas d'écarts afin de réduire les temps d'arrêt dus à des ruptures ou à des changements d'outils imprévus. De plus, avec la base de données, il est possible de s'appuyer sur des expériences passées structurées, méthodiquement collectées et évaluées lors de la planification de nouvelles applications inconnues jusqu'à présent grâce à une recherche de similarité. Le Tool Performance Optimizer sera commercialisé par deux canaux de distribution. En plus de l'activité de solution classique avec une offre clé en main, il sera également disponible sur une grande plateforme qui sera un écosystème de données basé sur Gaia-X.
L'objectif de la prochaine étape de développement est de capturer les écarts survenant dans un système d'assistance et d'avertir l'utilisateur pendant le fonctionnement à l'aide d'un système de feux tricolores. Pour les années à venir, des services auto-apprenants pour l'optimisation autonome des paramètres et la planification de processus CAM intelligente sont également prévus. Enfin, à partir de 2029, une automatisation complète, de la conception à la pièce finie, devrait également être possible.
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