ZerspanungstechnikVerschleißerkennungs-App auf Basis von Machine Learning
Um Fragen rund um den Verschleiß von Schneiden zu beantworten, hat c-Com eine Verschleißerkennungs-Applikation entwickelt. 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.
Die neue Applikation von c-Com erkennt unterschiedliche Verschleißarten und gibt basierend darauf Handlungsempfehlungen.
Die Applikation basiert auf Machine Learning. Das heißt, sie lernt auf der Grundlage von Datensätzen. „Je mehr Input beim Machine Learning eingesetzt wird, desto besser“, erläutert Giari Fiorucci, Geschäftsführer der c-Com GmbH. „Wir haben für unsere App mehrere Hundert Bilder gemeinsam mit den Werkzeugspezialisten von Mapal qualifiziert. Wir haben den Algorithmus trainiert und ihm sozusagen gezeigt, wie welcher Verschleiß aussieht, ob eine Schneide in Ordnung oder eben nicht in Ordnung ist.“
Verschleiß künftig verhindern
So ist die Applikation in der Lage, verschiedene Arten von Verschleiß wie Freiflächenverschleiß, Kolkverschleiß oder eine Aufbauschneide zu erkennen. Basierend darauf rät die App beispielsweise dazu, den Vorschub zu reduzieren, die Drehzahl zu erhöhen oder auf eine andere Beschichtung umzusteigen. „Diese Ratschläge und Hinweise, was zu tun ist, sind heute noch statisch“, sagt Fiorucci. Allerdings arbeite das Team von c-Com mit Hochdruck daran, dass anhand der Einsatzdaten des Werkzeugs in der Betaversion ganz konkrete, individuelle und präzise Hinweise gegeben werden, was geändert werden soll. „Wir entwickeln einen ‚Technischen Berater‘ für die Hosentasche“, so Fiorucci abschließend.
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