ZerspanungstechnikSoftware von EVO zur Analyse von Zerspanungsprozessen
EVO Informationssysteme hat ein Tool zur Analyse von Zerspanungsprozessen entwickelt. Die fortschrittliche Softwarelösung setzt auf maschinelles Lernen, um wertvolles Zerspanungswissen aus CNC-Programmen zu extrahieren. Damit wird dieses Wissen nutzbar gemacht und direkt in die Maschinenprogrammierung integriert.
Schnittdatenparameter werden aus NC-Code ermittelt und dienen bei weiterer Werkzeugverwendung als Empfehlung und Orientierung für die Programmierung.
Dank der automatischen Durchsuchung der in der DNC-Software EVOjetstream archivierten CNC-Programme können nun für spezifisch verwendete Zerspanungswerkzeuge die Bandbreiten an Prozessparametern wie Drehzahl und Vorschub ermittelt werden. Diese Methode ermöglicht die effiziente Nutzung von historisch gesammeltem Wissen, das in CNC-Programmen verborgen liegt und macht es für alle Mitarbeiter zugänglich.
Das KI-Softwaretool durchforstet automatisch Tausende von CNC-Programmen und extrahiert maschinenspezifische Bearbeitungsparameter. Dadurch entsteht nicht nur die zentralisierte Werkzeugdatenbank EVOtools, die das Zerspanungswissen von Maschinenbedienern und CNC-Programmierern beinhaltet, sondern es eröffnet sich auch die Möglichkeit zu Prozessoptimierungen. „Die Analyse und Nutzung dieser Daten erlaubt es Unternehmen, ihre Zerspanungsprozesse maschinen- und werkstoffspezifisch zu verbessern, was zu einer deutlichen Steigerung der Effizienz und Produktivität führt“, unterstreicht Jürgen Widmann, Geschäftsführer von EVO Informationssysteme.
Zentrales Bindeglied für den Datenaustausch
Die DNC-Serversoftware EVOjetstream ist dabei zentrales Bindeglied für den Datenaustausch und die Kommunikation mit den vernetzten Werkzeugmaschinen, um die Archivierung und Bereitstellung der CNC-Daten für Zerspanungsaufgaben zu übernehmen. In Kombination mit der Werkzeugverwaltung EVOtools ermöglicht sie eine umfassende Betrachtung der Werkzeugdatenwelt bis hin zur Werkzeugkomponente. Dieses „Schürfen“ von Zerspanungsprozessparametern aus NC-Maschinencode schafft eine zentralisierte Datenbasis und eine wertvolle Ressource für die Planung zukünftiger Zerspanungsaufgaben.
„Das in die Software integrierte maschinelle Lernen bietet bisher unerreichte Möglichkeiten, Zerspanungsprozesse besser zu verstehen, zu analysieren und zu optimieren. Die Nutzung maschinellen Lernens zur Extraktion und Analyse von Zerspanungswissen aus CNC-Programmen markiert einen Wendepunkt in der Optimierung von Produktionsprozessen“, ist Widmann überzeugt.
EVO Informationssysteme auf der Intertool: Halle 20, Stand 1119
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