Werkzeugverschleißüberwachung beim CNC-Fräsen

Werkzeugzustandsüberwachung (TCM) – Überblick

Die Werkzeugzustandsüberwachung (Tool Condition Monitoring, TCM) überwacht die Leistung eines Schneidwerkzeugs während der Bearbeitung (insbesondere beim CNC-Fräsen). Durch die systematische Überprüfung der Werkzeugleistung wird erkannt, wann das Werkzeug aufgrund von Verschleiß, Bruch oder Ausbrüchen das Ende seiner Nutzungsdauer erreicht hat. Die Integration verschiedener Sensoren, darunter Schnittkraftsensoren, Vibrationssensoren, Schallemissionssensoren oder optische Bildsensoren, in die TCM ermöglicht Echtzeit-Entscheidungen zum optimalen Zeitpunkt für den Werkzeugwechsel oder die Justierung. Dies verbessert die Teilequalität, reduziert Maschinenstillstandszeiten und optimiert somit die Werkzeugkosten.

TCM unterscheidet sich von der Maschinenzustandsüberwachung, die den Zustand der Werkzeugmaschine (d. h. Lager, Spindeln, Antriebsmotoren und Maschinenstruktur) anhand von Parametern wie Spindelvibration, Motorstrom oder Temperatur überwacht, um maschinenbedingte Ausfälle zu verhindern und den Gesamtzustand des Systems zu erhalten. Die Werkzeugüberwachung konzentriert sich hingegen ausschließlich auf den Zustand des Schneidwerkzeugs und dessen Auswirkungen auf den Bearbeitungsprozess. Während die Maschinenüberwachung darauf abzielt, die Maschine als Ganzes in einem guten Zustand zu halten, sorgt TCM für den einwandfreien Zustand des Werkzeugs. Sowohl TCM als auch Maschinenüberwachung sind wichtige Bestandteile der intelligenten Fertigung; sie sind jedoch jeweils darauf ausgelegt, unterschiedliche Arten von Ausfällen mithilfe verschiedener Sensoren und Diagnosemethoden zu überwachen und zu diagnostizieren.

Grundlagen des Werkzeugverschleißes

Flankenverschleiß ist die häufigste Verschleißart. Er tritt an der Kontaktfläche zwischen Werkzeugflanke und bearbeiteter Oberfläche auf und führt mit der Zeit zu Erosion. Kraterverschleiß entsteht an der Kontaktfläche zwischen Span und Spanfläche des Werkzeugs. Durch hohe Temperaturen und die Wechselwirkung zwischen Span und Werkzeug bildet sich eine Vertiefung. Neben diesen beiden Verschleißarten gibt es weitere, wie z. B. Ausbrechen (kleine Späne brechen durch thermische oder mechanische Belastung von der Schneide ab), Adhäsion (Werkstückmaterial verbindet sich mit dem Werkzeug und löst sich wieder, wobei Material vom Werkzeug mitgerissen wird), Diffusion (Atome aus dem Werkstück dringen bei sehr hohen Temperaturen in das Werkzeug ein) und plastische Verformung (die bleibende Verformung der Werkzeugschneide durch übermäßige Hitze oder Druck).

Der Verschleiß lässt sich in vier Phasen unterteilen. Die erste Phase, das Einlaufstadium, markiert den Beginn des Verschleißes der Schneide. Hierbei entsteht zunächst nur geringfügiger Verschleiß, während sich die Schneide einläuft. Nach dem Einlaufstadium beginnt die zweite Phase, der sogenannte stationäre Zustand. In dieser Phase verläuft der Verschleiß der Schneide relativ stabil. Verschlechtern sich die Schnittbedingungen jedoch (z. B. durch Temperaturanstieg oder verminderte Kühlung), tritt die Schneide in die dritte Phase ein, die Phase des schnellen Verschleißes. Diese Phase ist durch eine fortschreitende und beschleunigte Verschlechterung der Schneide gekennzeichnet und mündet schließlich in die vierte Phase, die Phase des starken Verschleißes. In dieser Phase kann es zu einem katastrophalen Schneidkantenbruch und/oder starkem Ausbrechen kommen, was zum Werkzeugverlust führt.

Die Verschleißrate hängt sowohl von den Schnittparametern als auch von den Materialeigenschaften des Werkzeugs ab. Höhere Schnittgeschwindigkeiten führen zu einer höheren Werkzeugtemperatur, was Diffusions- und Adhäsionsverschleiß beschleunigt. Hohe Vorschübe und/oder Schnitttiefen erhöhen die mechanische Belastung des Werkzeugs und beschleunigen so Abrieb und Ausbrüche. Auch die Härte und Abrasivität des Werkstückmaterials beeinflussen den Verschleiß maßgeblich, da beide Eigenschaften Reibung, thermische Belastung und mechanische Spannung erhöhen.

Methoden der Werkzeugverschleißüberwachung

Direkte Methoden

Anstatt Kontaktsensoren zur Messung des Werkzeugverschleißzustands zu verwenden, nutzen die beiden unten aufgeführten direkten Werkzeugverschleißmesstechnologien maschinelles Sehen oder eine optische Messtechnik, um den Werkzeugverschleißzustand visuell zu bestimmen, indem sie ein Bild der Schneide oder Werkzeugspitze des Schneidwerkzeugs betrachten und durch Analyse des Bildes feststellen, ob das Schneidwerkzeug verschlissen ist.

1. Optische/Sehbasierte Verfahren

Hochauflösende Bilder des Schneidwerkzeugs werden von Bildverarbeitungssystemen an Schneide, Spitze oder Flanke vor oder unmittelbar nach dem Fräsen aufgenommen und analysiert, um Verschleißmerkmale wie Flankenverschleißbreite, Ausbrüche oder Kantenverrundung zu bestimmen. Da dieses Messsystem das Schneidwerkzeug nicht berührt, beeinträchtigt es den Bearbeitungsprozess nicht und kann in die CNC-Spindel integriert oder zur Prozessüberwachung an einer direkt an der Maschine montierten Kamera angebracht werden. Viele dieser Systeme nutzen einfache Bildverarbeitungsverfahren wie Kantenerkennung oder schwellenwertbasierte Bildsegmentierung, um Verschleißbereiche am Schneidwerkzeug zu identifizieren. Dank Fortschritten bei Kameras und Beleuchtungssystemen sind diese Systeme in der Regel kostengünstiger als andere Sensorsysteme und lassen sich in bestehende Smart-Manufacturing- oder Industrie-4.0-Konfigurationen integrieren.

1. Oberflächentexturanalyse und feinkörnige Bildklassifizierung (ECADCL)

Eine weitere direkte Methode zur Messung des Werkzeugverschleißes ist die Analyse der vom Schneidwerkzeug erzeugten Oberfläche. Mit zunehmendem Verschleiß des Schneidwerkzeugs verändert sich die Oberflächenstruktur. Dies geschieht durch die Aufnahme von Bildern der bearbeiteten Oberfläche und die anschließende Anwendung fortschrittlicher Bildklassifizierungsverfahren, um den Zustand des Schneidwerkzeugs zu bestimmen. Ein aktuelles Beispiel für dieses Verfahren ist ECADCL (Efficient Channel Attention Destruction and Construction Learning), ein Lernverfahren, das feinste Unterschiede in der Oberflächenstruktur erkennt, um den Verschleißzustand zu klassifizieren.

Architektur von ECADCL

Vorteile

• Die Tatsache, dass sie berührungslos sind, bedeutet, dass bildbasierte Methoden zur Messung des Werkzeugverschleißes weder den mechanischen Ablauf des Bearbeitungsprozesses beeinträchtigen noch die Lebensdauer der Sensoren verkürzen.
• Bildbasierte Methoden zur Messung des Werkzeugverschleißes sind im Vergleich zu herkömmlichen, schweren Sensorinstrumenten in der Regel kostengünstiger; viele benötigen lediglich handelsübliche Kameras, Beleuchtung und Computersoftware.
• Bildbasierte Werkzeugverschleißmessmethoden sind zudem flexibel, da sie sich leicht in bestehende CNC-Maschinen integrieren lassen; beispielsweise kann eine Kamera im Bereich des Werkzeugwechslers der Maschine angebracht oder im Inneren des Gehäuses installiert werden, um das Schneidwerkzeug zwischen den Durchgängen in situ zu überprüfen.

Indirekte Methoden

Im Vergleich zur direkten Sichtprüfung nutzt die indirekte Werkzeugzustandsprüfung (TCM) Sensordaten, um den Zustand eines Schneidwerkzeugs zu ermitteln, ohne den Bearbeitungsprozess zu unterbrechen. Das Verfahren analysiert die sich mit dem Werkzeugverschleiß verändernden Sensordaten, um den Verschleißgrad kontinuierlich und in Echtzeit zu bestimmen.

1. Sensorbasierte Überwachung

Für diesen Zweck können zahlreiche Arten von physikalischen Sensordaten genutzt werden. Vibrationssensoren messen beispielsweise, wie sich das dynamische Verhalten des Werkzeugspindelsystems im Laufe der Zeit verändert. Kraft- und Motorstromsignale erfassen den erhöhten Energiebedarf bei Werkzeugverschleiß und dem damit einhergehenden erhöhten Maschinenwiderstand. Schallemissionssensoren (AE-Sensoren) messen die während des Zerspanungsprozesses entstehenden hochfrequenten Spannungswellen und Mikrorisse, die besonders empfindlich auf beginnenden Werkzeugverschleiß reagieren. Schall- und Temperatursignale liefern zudem weitere Daten zu den Schnittbedingungen. Obwohl jeder Sensortyp seine Vorteile hat, kann die Verwendung nur eines Sensortyps aufgrund von Rauschen und der Komplexität der Zerspanung unzuverlässig sein.

Vibrationssensor

1. Multisensorfusion für erhöhte Zuverlässigkeit

Um die Einschränkungen von Einzelsensorsystemen zu minimieren, nutzt die Multisensor-Datenfusion Daten aus verschiedenen Quellen wie AE, Vibration und Schall, um ein zuverlässigeres und präziseres Überwachungssystem zu entwickeln. Dadurch können die unterschiedlichen Datenquellen Informationen gegenseitig validieren und so die Fehlalarmrate reduzieren, die durch Rauschen oder andere kurzzeitige Ereignisse entsteht, die nur einen Sensortyp beeinflussen könnten. Letztendlich liefern Multisensor-Datenfusionssysteme ein wesentlich umfassenderes Bild des Bearbeitungsprozesses und verbessern somit die Diagnosegenauigkeit erheblich.

1. Ansätze zur Datenfusion

Die Datenfusion kann auf drei primären Ebenen erfolgen:

1. Signalfusion: Die Rohdaten der einzelnen Sensoren werden kombiniert, bevor Merkmale extrahiert werden. Ein neuartiges Beispiel für Signalfusion ist die Winkelmatrix-Bildgebung. Diese Technik transformiert Multisensor-Zeitreihendaten (z. B. Daten von Schallemissions- und Vibrationssensoren) in zweidimensionale Graustufenbilder. Die Winkelmatrix-Bildgebung erhält die zeitlichen Zusammenhänge der Daten und bietet eine leistungsstarke Methode zum Trainieren bildbasierter Deep-Learning-Modelle für die Klassifizierung der fusionierten Daten.
2. Merkmalsfusion: Aus den Rohdaten jedes Sensors werden einzelne Merkmale (z. B. statistische Eigenschaften oder Frequenzkomponenten) extrahiert. Die Merkmalsvektoren werden anschließend zu einem einzigen Vektor kombiniert, der als Eingabe für einen Klassifizierungsalgorithmus dient.
3. Entscheidungsfusion: Jeder Sensordatenstrom wird unabhängig von einem separaten Modell verarbeitet, um eine separate Verschleißprognose zu erstellen. Die endgültige Entscheidung wird durch die Fusion der Einzelprognosen getroffen. Die Fusion der Einzelprognosen kann mithilfe verschiedener Techniken erfolgen, beispielsweise durch ein Abstimmungsverfahren oder einen Metaklassifikator.

 Datengesteuerte Ansätze

Künstliche Intelligenz revolutioniert das CNC-Fräsen durch den Einsatz von maschinellem Lernen und Deep Learning. Sie ermöglicht die Entwicklung vorausschauender Analysen, die die bisherige reaktive Wartung ersetzen. Der Einsatz von KI im CNC-Fräsen automatisiert die Merkmalsextraktion aus Maschinendaten und erlaubt Unternehmen, Werkzeugausfälle mit beispielloser Genauigkeit vorherzusagen.

Mithilfe leistungsstarker Modelle wie Convolutional Neural Networks (CNNs) und Long Short-Term Memory (LSTM)-Netzwerken extrahieren moderne Systeme aussagekräftige Merkmale aus großen Mengen an Sensordaten. Deep Residual Networks mit Aufmerksamkeitsmechanismen (die wie eine intelligente Zoomfunktion funktionieren) ermöglichen die automatische Erkennung wichtiger Trends oder Muster in Vibrationen, akustischen Emissionen und Stromsignalen, während gleichzeitig irrelevante Hintergrundgeräusche identifiziert und eliminiert werden. Dadurch ermöglichen diese Systeme hochpräzise Echtzeit-Zustandsbewertungen von Werkzeugen.

Diese KI-basierten Ansätze kombinieren Daten aus verschiedenen Sensorquellen, was einen ihrer größten Vorteile darstellt. Dadurch lassen sich alle relevanten Daten zu einer umfassenden Bewertung des Zustands des Schneidwerkzeugs zusammenführen. Zudem ermöglicht dies eine kontinuierliche Verbesserung durch Lernen (adaptives Lernen). Das System optimiert also fortlaufend seine Vorhersagefähigkeiten anhand neuer, im laufenden Betrieb erfasster Daten. Diese Technik bietet eine zuverlässige Methode zur Beurteilung der Leistungsfähigkeit von Schneidwerkzeugen unter verschiedenen Betriebsbedingungen (unterschiedliche Materialien und Bearbeitungsparameter).

Ob Drehen, Bohren, Schleifen oder Fräsen – die Ergebnisse sind eindeutig: Unternehmen können mit über 90%iger Genauigkeit vorhersagen, wann ein Werkzeug ausfällt. Dadurch minimieren sie ungeplante Stillstandszeiten und sparen Kosten durch die Vermeidung von Ausschuss und teuren Werkzeugausfällen. Die Implementierung einer vorausschauenden Instandhaltungsstrategie ist daher kein Luxus mehr, sondern eine notwendige Voraussetzung für maximale Produktivität und Werkzeugstandzeit in der modernen Fertigung.

Deep Learning und intelligente Überwachungssysteme

Deep Learning hat die Werkzeugverschleißüberwachung beim CNC-Fräsen durch eine völlig neue Generation intelligenter Systeme grundlegend verbessert. Diese Systeme sind deutlich leistungsfähiger als alle vorherigen Generationen. Die am weitesten verbreitete Methode nutzt Deep Residual Networks, die um Attention Modules erweitert werden. Ein Beispiel hierfür ist das Convolutional Block Attention Module (CBAM). Dieses kombiniert die Vorteile beider Methoden und ermöglicht es dem intelligenten System, automatisch die wichtigsten Merkmale der Sensordaten auszuwählen und irrelevante (Rausch-)Informationen auszublenden. Gleichzeitig wird die Diagnosegenauigkeit deutlich erhöht.

Eine weitere wichtige Verbesserung bestand in der Umwandlung von Zeitreihen-Sensordaten (Vibrations-, Schallemissions- und Stromsensoren) in eine 2D-Matrix, die das Signal als „visuelles Bild“ darstellt. Bei der Verarbeitung dieser Matrixsignale durch Convolutional Neural Networks (CNNs) verarbeitet das CNN die Signale als „Muster“, was eine enorme automatische Merkmalsextraktion ermöglicht, die mit manuellen Methoden niemals möglich wäre.

Der automatisierte Prozess ermöglicht die präzise Klassifizierung des Werkzeugverschleißzustands (Anfangs-, Normal-, Schnell- und Starkverschleiß) durch hochpräzise Klassifizierung und erzielt durch die direkte Verarbeitung von Multisensordaten außergewöhnliche Robustheit und Genauigkeit mit Erkennungsraten von über 90 %. Dies bietet Ihnen eine zuverlässige, datenbasierte Grundlage für die vorausschauende Wartung, die ungeplante Ausfallzeiten minimiert und Ihre Maschinen vor schweren Schäden schützt.

Industrielle Umsetzung und Vorteile

• Vorausschauende Wartung mit Echtzeitdaten: Die KI-gestützte Multisensor-Erkennung ermittelt die Werkzeugleistung in Echtzeit und ermöglicht durch die Erkennung von Verschleißerscheinungen oder drohenden Ausfällen (bevor diese auftreten) ein sofortiges Eingreifen.
• Abfallvermeidung und Optimierung des Werkzeugeinsatzes: Die Vorhersage des Ausfallzeitpunkts eines Werkzeugs maximiert dessen Einsatzpotenzial, minimiert die Anzahl der notwendigen Werkzeugwechsel und reduziert somit den durch defekte oder anderweitig nicht funktionierende Werkzeuge entstehenden Abfall.
• Steigerung der Produktionskonstanz: Die Aufrechterhaltung gleichbleibender Bedingungen an den für die Produktionsprozesse verwendeten Werkzeugen gewährleistet die Konsistenz der hergestellten Produkte, erhöht die Gesamtproduktqualität und minimiert die Abweichungen.
• Grundlagentechnologie für intelligente Fertigungssysteme: Die oben genannten Technologien sind Schlüsselkomponenten von Industrie 4.0 (intelligente Fertigungssysteme) und ermöglichen die Durchführung datengestützter vorausschauender Wartung sowie die automatisierte Planung von Wartungsarbeiten.

Herausforderungen und Einschränkungen

• Datenqualität und Datenmenge: Die Qualität der verwendeten Daten ist für eine effektive Überwachung von entscheidender Bedeutung. Sensorauschen (zufällige Schwankungen der Messwerte) können die Datenqualität jedoch beeinträchtigen. Da die Datenmenge in frühen oder extremen Verschleißstadien deutlich geringer ist als in normalen Verschleißstadien, kann es zudem schwierig sein, alle Werkzeugzustände mithilfe des Modells zu erfassen.
• Hoher Rechenaufwand: Modelle wie tiefe Residualnetzwerke liefern zwar eine hohe Genauigkeit bei der Erkennung von Werkzeugzuständen, benötigen aber viel Rechenleistung. Um mit diesen Modellen akzeptable Ergebnisse zu erzielen, müssen Unternehmen in der Regel in leistungsstarke Grafikprozessoren (GPUs) investieren, was mit vorhandener Hardware möglicherweise nicht möglich ist.
• Eingeschränkte Generalisierbarkeit: Modelle, die für eine spezifische Anwendung trainiert wurden, lassen sich im Allgemeinen nicht auf andere Anwendungen übertragen. Daher kann die Verwendung desselben Modells, das zur Überwachung des Werkzeugverschleißes an einem Schaftfräser eingesetzt wurde, zur Überwachung des Werkzeugverschleißes an einem Bohrer, an einem neuen Material oder sogar an einer neuen CNC-Maschine zu einer geringeren Genauigkeit der Ergebnisse führen, sofern das Modell nicht mit Aufwand und Kosten neu trainiert wird.
• Installation/Integration von Systemen: Die Integration von Nachrüstsystemen für moderne Überwachungssysteme in verschiedene CNC-Maschinen kann aufgrund der Komplexität, des Eingriffsaufwands und der Kosten für die Installation von Sensoren und Datenerfassungshardware an den unterschiedlichen CNC-Maschinen eine Herausforderung darstellen. Daher ist eine breite Einführung dieser Technologie in vielen Branchen schwierig.

Fazit

Die Werkzeugverschleißerkennung hat sich zu einem zentralen Bestandteil der intelligenten Fertigung entwickelt und ermöglicht einen intelligenteren, datengestützten Ansatz für die CNC-Bearbeitung (CNC-Fräsen). Der Einsatz modernster Sensortechnologie (Schallemissionen, Vibrationen, Streufluss, Strom) in Kombination mit Künstlicher Intelligenz (KI) und Deep Learning in modernen Überwachungssystemen ermöglicht vorausschauende Bearbeitung und Anpassungsfähigkeit. Moderne Werkzeugverschleißüberwachungssysteme erkennen den Verschleißzustand eines Werkzeugs und prognostizieren dessen Ausfall, wodurch proaktive Präventivmaßnahmen ermöglicht werden. Die intelligente Fertigung erreicht ihr Ziel durch diese vorausschauenden und adaptiven Bearbeitungsfähigkeiten. Sie ermöglicht höhere Präzision, deutlich reduzierte ungeplante Ausfallzeiten und Werkzeugkosten sowie eine gesteigerte Gesamtproduktivität. Diese Fortschritte stellen eine intelligente Weiterentwicklung des CNC-Betriebs dar und markieren ein neues Niveau an Effizienz und Zuverlässigkeit.