Damit zerspanende Bearbeitungen reibungslos und prozesssicher ablaufen, müssen viele Rädchen optimal ineinandergreifen. Werden schlechte Ergebnisse oder gar Ausschuss produziert, kann dies mehrere Ursachen haben. Sind verschlissene Schneiden der Grund, stellen sich folgende Fragen: Um welchen Verschleiß handelt es sich? Warum tritt der Verschleiß auf und wie kann er künftig vermieden werden? Um diese Fragen zu beantworten, hat c-Com eine Verschleißerkennungs-Applikation entwickelt. Die App basiert auf Machine Learning, lernt also auf der Grundlage von Datensätzen. Die Anwendung ist denkbar einfach: Mit einem Smartphone und einer herkömmlichen Zusatzlinse zur Bildvergrößerung wird die verschlissene Schneide fotografiert. Daraufhin erkennt die App, um welchen Verschleiß es sich handelt und gibt entsprechende Handlungsempfehlungen. So können Anwender genau diesen Verschleiß künftig verhindern.
Exzellenznetzwerk für Edge-KI-Technologien
Das europäische Exzellenznetzwerk ‚dAIEDGE‘ fördert die Anwendung von Künstlicher Intelligenz auf Edge-Computing-Plattformen – das Fraunhofer IGD ist einer der Projektpartner.