Expertenrunde ‚Die Messtechnik der Zukunft‘ – Teil 2/2

Expertenrunde ‚Die Messtechnik der Zukunft‘ – Teil 2/2

Big Data & Usability

Wie sieht die Messtechnik der Zukunft aus? Um dies zu erfahren, trafen sich Experten von Faro, GOM, Isra Vision, Werth Messtechnik und Zeiss AI sowie ein Anwender im Rahmen des Control Vision Talks Forums. In Teil 2 der Diskussion geht es um Daten-Handling, Bedienbarkeit und Kosten.

Die Teilnehmer der Messtechnik Expertenrunde (v.l.n.r.): Holger Wirth (Isra Vision), Roland Beyer (Senior Consultant), Dr.-Ing.habil. Ralf Christoph (Werth Messtechnik), Dr.-Ing Peter Ebert (inVISION), Dr. Carsten Reich (GOM), Dr. Kai-Udo Modrich (Carl Zeiss AI) und Dr. Denis Wohlfeld (Faro Europe). (Bild: Spectronet)

Die Teilnehmer der Messtechnik Expertenrunde (v.l.n.r.): Holger Wirth (Isra Vision), Roland Beyer (Senior Consultant), Dr.-Ing.habil. Ralf Christoph (Werth Messtechnik), Dr.-Ing Peter Ebert (inVISION), Dr. Carsten Reich (GOM), Dr. Kai-Udo Modrich (Carl Zeiss AI) und Dr. Denis Wohlfeld (Faro Europe). (Bild: Spectronet Jena GmbH)

ROBOTIK UND PRODUKTION: Welche Rolle spielt zukünftig das Daten-Handling?

Dr. Kai-Udo Modrich (Carl Zeiss AI): Künstliche Intelligenz (KI) wird immer stärker Einzug halten und die Daten entsprechend auswerten. So könnte z.B. aus den erfassten Daten und Prozessparametern einer Bearbeitungsmaschine über KI-Module eine Regelung erfolgen, bei der ein Schweißroboter auf Basis von Inline-Informationen seine Prozessparameter anpasst, um eine Nullfehlerproduktion zu realisieren. Allerdings können solche Aufgaben nicht mit Standardalgorithmen gelöst werden, sondern benötigen eine Applikationsorientierung.

Dr. Carsten Reich (GOM): Es wird interessant sein, zu sehen, wer sich überhaupt diesem Aufgabenfeld widmen wird. Wir als Messtechnikhersteller können sagen: Wir liefern nur die Messergebnisse und die Produktionsmaschinenhersteller wissen selbst viel besser, was man mit diesen Werten anfangen kann, um eine Produktion zu verbessern.

„Messtechnik soll nicht länger als notwendiges Übel, sondern als Beitrag zur Steigerung der Produktivität in der Smart Factory genutzt werden.“ Dr. Kai-Udo Modrich, Carl Zeiss AI (Bild: Spectronet Jena GmbH)

 

ROBOTIK UND PRODUKTION: Wer wird Big Data also zukünftig auswerten?

Roland Beyer (Consultant): Der Anwender ist in der Lage, seinen Prozess abzubilden und kann Algorithmen bzw. Modelle für diese Verläufe mit parametrieren, aber er braucht hierfür ein Datenmanagementsystem. Was er auch benötigt ist ein Generallieferant, der die Hardware zusammen mit der Software liefert.

Dr.-Ing.habil. Ralf Christoph (Werth Messtechnik): Ich habe zwei Beispiele: Das eine ist das Messen von Schneidwerkzeugen. Dies erfolgt mit Multisensor-Koordinatenmesstechnik. Es wird vom Kunden zusätzlich erwartet, dass wir Daten liefern, die direkt in den Prozess rückgekoppelt werden können, um den Fertigungsprozess damit zu korrigieren. Andere Beispiele sind Kunststoffspritzen oder 3D-Druck. Dort können wir mit Computertomographie Abweichungen schnell komplett erfassen und CAD-Modelle korrigieren.

Dr. Denis Wohlfeld (Faro): Für Messtechnikhersteller geht es darum, unsere eigenen Sensoren in einer Fertigungslinie miteinander zu vernetzen. Dabei geschieht die Vernetzung auf zwei Ebenen. Zum einen müssen alle Daten gesammelt und als zweites für ein Datenmanagementsystem bereit gestellt werden. Dabei kommt ein interessanter Punkt zum Vorschein: Messtechnikhersteller müssen für ihre Sensoren offene Schnittstellen bereitstellen, damit der Anwender flexibel mit den Sensordaten in seinem System agieren kann.

„Zukünftig werden wir viele dieser günstigen Sensoren sehen, die in nicht-kritischen Bereichen eingesetzt werden, um z.B. Daten für Predictive Maintenance zu liefern.“ Dr. Denis Wohlfeld, Faro Europe (Bild: Spectronet Jena GmbH)

Holger Wirth (Isra Vision): Zu einer Industrie 4.0 gehören Standards und Schnittstellen, damit eine Interoperabilität möglich ist. Dadurch werden die ganzen neuen Konzepte überhaupt erst realisierbar. Auch wir haben seit vielen Jahren eigene Datenbanksysteme, um Daten aufzubereiten und um Rückschlüsse daraus zu ziehen. Letztendlich will der Anwender aber nicht nur Messdaten haben, sondern Korrelationen, also Zusammenhänge erkennen.

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