A mesterséges intelligencia mindenki nyelvén van, de hol rejlenek a lehetőségek a szerszámgépgyártók számára? Eike Rodenbäck a Német Mesterséges Intelligencia Kutatóközpont (DFKI) munkatársaként a "Mesterséges intelligencia szerszámgépekhez" (KI4WZM) projekt keretében vizsgálta ezt - és ezért 2026. szeptember 17-én a stuttgarti AMB vásáron a VDW Kutatóintézet Év Kutatási Projektének díját kapta. "Eike Rodenbäck jelentős mértékben elősegíti a szerszámgépipar digitális átalakulását" - mondta Dr. Alexander Broos, a VDW Kutatóintézet ügyvezetője. "Eredményei különösen a középvállalkozásainknak segítenek abban, hogy válaszoljanak arra a kérdésre, hol és hogyan alkalmazhatják célzottan az MI-t - olyan alkalmazási esetekben, amelyek hasznot hoznak, és olyan MI-modellekkel, amelyek alkalmasak ezekre a feladatokra. Mivel ezt kiváló módon kidolgozta, Eike Rodenbäcket díjazták."
Az első jelzések, hogy hol lehetnek kihívások, maguk a VDW tagok adták. Ebből kiindulva Rodenbäck azonosította azokat az alkalmazási területeket, ahol az MI gazdaságilag értelmesen támogathatja az iparág vállalatait. A konkrét versenyelőtti projektek megvalósítása későbbi időpontban történik.
Automatizált tudásmenedzsment és hibadiagnózis
Ide tartozik egyrészt a tudásmenedzsment területe. Különösen olyan időkben, amikor sok munkavállaló a közeljövőben elhagyja a munkaerőpiacot, a folyamatok tudásának automatizált dokumentálása fontos a tudásvesztés minimalizálása érdekében. "A cégek különböző iparágakban még mindig egyszerűen Excel táblázatokban gyűjtik az adatokat, amelyeket manuálisan vezetnek" - figyelmeztet Eike Rodenbäck. "Ezeket másolják és ide-oda mozgatják. Ez természetesen hibákhoz és adatvesztéshez vezet."
A KI4WZM keretében kidolgozott projektötlet az automatizált szoftverkód-dokumentáció. A mesterséges intelligencia által támogatott meglévő kódalapok elemzése és a meglévő dokumentációkkal való összehasonlítás hozzájárulhat a meglévő tudás megőrzéséhez, még akkor is, ha tapasztalt munkavállalók elhagyják a céget.
A mesterséges intelligencia a hibadiagnózisban is támogathat. Rodenbäck a munkájában azokra az esetekre összpontosított, ahol a probléma már felmerült. "Gyakran jelentik a hibát, de nem találják meg azonnal az okát" - magyarázza a 28 éves mérnök informatikus. A multimodális diagnózis támogatás során a vezérlőriasztásokat logfájlokkal, futási adatokkal és gépdokumentációkkal kapcsolják össze, hogy gyorsabban azonosítsák az okokat, és azonnal ajánlásokat tegyenek a teendőkre. "Ezáltal csökkenthetők a leállási idők és csökkenthető a szervizigény."
Folyamatoptimalizálás felhő nélkül is
Nem utolsósorban a folyamatok automatizáltan optimalizálhatók - szintén egy olyan terület, ahol a szerszámgépgyártók a mesterséges intelligencia segítségével növelhetik a termelés hatékonyságát. Az adatalapú javaslatokhoz, például a fordulatszám, a táplálás vagy a szállítás paramétereire, figyelembe véve az anyagot, az eszközöket, a folyamatadatokat és a minőségi célokat, nem mindig szükségesek a nagy, energiaigényes MI-modellek. Az egyszerűbb vagy helyben futtatható modellek, amelyek nem igénylik a külső felhőszolgáltatókhoz való csatlakozást, nemcsak pénzt, hanem energiát is megtakarítanak.
"Az MI nagy potenciált kínál a szerszámgépiparban - de nem minden kihívás igényel bonyolult modellt" - foglalja össze Rodenbäck. "Döntő fontosságú, hogy ott kezdjük, ahol a vállalatoknak konkrét igényeik vannak, és megfelelő adatok állnak rendelkezésre. Pontosan ez a technológiai lehetőségek és a gyakorlati követelmények összekapcsolása volt számunkra a KI4WZM keretében különösen fontos."
A tudás átadása a középpontban
A projekt eredményeit Rodenbäck egy részletes jelentésben összefoglalta. Ezen kívül workshopot tartottak, ahol a korábbi eredményeket szélesebb körben elérhetővé tették a VDW (Német Szerszámgépgyártók Szövetsége) keretein belül szervezett szerszámgépgyártók számára. A maximális tudásátadás célja mellett a 60 résztvevő további projektötleteket is gyűjtött, kidolgozta és priorizálta azokat.
Az iparág digitális átalakulása folyamatos munka, magyarázza Broos. Rodenbäck kiegészíti: "Nem utolsósorban az volt a célunk, hogy érzékenyítsük a vállalatokat az adatok minőségének, megbízhatóságának, nyomon követhetőségének és a helyi adatfeldolgozás jelentőségére. Mert itt általában hiányosságok vannak, amelyek lelassítják a további tevékenységeket."
Szerzők: Gerda Kneifel, Dr. Alexander Broos
Kapcsolat:
