Hoe moderne machinetechnologie vijfassers autonoom laat werken
AI zal gamechanger worden
In een vorig artikel rond vijfassig bewerken las u op deze pagina’s hoe vijfassige machines fysiek veranderen. Het gebruik van materialen als polymeerbeton bijvoorbeeld moet helpen om de stabiliteit en dus de nauwkeurigheid te garanderen. Maar ook andere factoren dragen daar vandaag steeds nadrukkelijker toe bij. Nieuwe features, slimme software en zelfs AI komt al om de hoek loeren. Wat die integraties moeten opleveren? Het vergroten van de autonomie, het verkorten van de insteltijden en het verhogen van de kwaliteit. In dit artikel onderzoeken we wat fabrikanten van vijfassige machines aan digitale en andere snufjes toevoegen en wat dat u kan opleveren op de werkvloer.
Trillingen en temperatuurafwijkingen vermijden
De reden waarom vijfassers in opmars zijn, heeft net alles te maken met meer autonomie en nauwkeurigheid. Immers, wanneer je een stuk in één opspanning volledig kan afwerken, boek je op beide domeinen flinke winst. Maar als er meer of langere bewerkingen plaatsvinden, is het onder controle houden van trillingen en de thermische stabiliteit cruciaal. Afwijkingen in temperatuur en trillingen zijn nefast voor lange, onbemande runs en dus voor uw proceszekerheid.
De combinatie van geavanceerde sensoriek en compensatiesoftware om temperatuurschommelingen en trillingen te detecteren, vormt dan ook de basis voor een nauwkeurige, stabiele werking. Kunnen eveneens bijdragen tot dit verhaal: adaptieve gereedschapspaden (gelijkmatige belasting en dus minder warmteontwikkeling), koeling van de spindel(s), en CAM-strategieën zoals trochoïdaal frezen die zorgen voor lagere snijkrachten en dus minder trillingen.
Hogere nauwkeurigheid en kwaliteit
Dat bereiken fabrikanten van vijfassige machines met de toevoeging van nieuwe hardware. Direct drive motoren elimineren bijvoorbeeld speling (backlash) op de assen voor een hogere positioneernauwkeurigheid en een superieure oppervlaktekwaliteit bij complexe vijfassige bewegingen. Met de toevoeging van hogeresolutie-encoders kunnen de werkelijke asposities worden berekend. Daarnaast zien we laserscanners verschijnen in vijfassige machines. Ze dienen om de gemaakte vertandingen op te meten. Dankzij de terugkoppeling met software wordt de machine dan automatisch bijgesteld.
Een interessante optie waar oppervlaktekwaliteit cruciaal is, bijvoorbeeld bij de productie van turbinebladen. Adaptieve feedcontrol op basis van de belasting van de spindel zal naast een betere kwaliteit zorgen voor meer productiviteit, bedrijfszekerheid en breukpreventie. Maar ook in dit domein zal AI de gamechanger zijn. Fabrikanten die dit goed in de vingers hebben, beschikken over een tool om hun machines continu binnen hun optimale toleranties te laten draaien, wat de vormnauwkeurigheid verhoogt. Verder kan AI instellingen in real time bijsturen op oppervlaktefouten door slijtage te compenseren, wat resulteert in minder afkeur en herwerk.
Gereedschappen monitoren
Gereedschappen worden in moderne vijfassers nauwlettend in de gaten gehouden. Klassiek gebeurde dit met een taster die het gereedschap ging opmeten om eventuele slijtage of breuken te detecteren. Vandaag bestaan daar moderne snufjes voor waarbij er met behulp van een geïntegreerd camerasysteem een 3D-model wordt gegenereerd van de gereedschappen en vergeleken met de master. Dat gaat volledig contactloos en sneller, zodat je bij elke wissel de gereedschappen kan controleren op gebruikssporen. Ook de positie kan meteen worden gecorrigeerd. Met digital twins, virtuele replica’s van de machine, het werkstuk en de gereedschappen kunnen trajecten, botsingen en kinematica op voorhand perfect worden gesimuleerd.
Programmeren van stukken
Wie simultaan vijfassig wil verspanen, zal de stukken altijd moeten programmeren in een CAD/CAM-pakket. Alles staat of valt met hoe dat geïntegreerd wordt. Voor vijfassig frezen loopt dat vrij goed, voor vijfassige draai-freescombinaties komt er wel wat meer bij kijken, door de extra assen die aanwezig zijn. Een partner met kennis van zaken is onontbeerlijk.
Als de post-processor niet goed is opgebouwd, zal de omzetting van tekening naar machineprogramma (G-code) immers nooit naar behoren functioneren. Doe je het goed, dan zal je ook een goede simulatie krijgen om op voorhand op botsingen te controleren. Of die dan grafisch goed wordt weergegeven, heeft te maken met de capaciteit van de machinesturing.
Waar kan het nog mislopen? Er bestaan verschillende machineconcepten (trunnion, kantelbare kop, draaitafel …) in vijfassig verspanen. Sommige specifieke functies (bv. axis over travel) worden niet door alle CAM-software even goed ondersteund. Dan kan het goedlopen in de simulatie maar toch nog vastlopen in de praktijk.
Automatisch genereren programma
Voor eenvoudige stukken kan de programmatie al automatisch (of toch deels) worden gegenereerd uit de tekening (DXF- of Step-file). Hoe ver zijn we nog verwijderd van die ideale wereld voor complexe vijfassige stukken? Dat dit vooralsnog een utopie is, zijn de fabrikanten van vijfassers het roerend over eens. Maar dat neemt niet weg dat er vandaag al wel veel mogelijk is.
Feature based machining bijvoorbeeld. Dan herkent de software zelf features zoals gaten en pockets om van daaruit een programma te genereren. Je hoeft dan enkel nog het materiaal, de gereedschappen en de gewenste strategie te selecteren. Op termijn zal AI verder bijdragen tot het verfijnen van die strategieën op basis van wat het geleerd heeft uit eerdere, succesvolle ervaringen. Maar momenteel moet de operator bij complexe werkstukken nog steeds bijsturen op basis van zijn eigen knowhow.
AI voor predictief onderhoud
Waar AI momenteel de grootste bijdrage levert, is in de evolutie van preventief naar predictief onderhoud. Alle sensoren die aanwezig zijn in vijfassers meten in real time de temperatuur, trillingen, stroomverbruik, krachten … Machine-learningmodellen herkennen subtiele afwijkingen die kunnen wijzen op toekomstige defecten, lang voordat er een fysiek probleem optreedt. Zo vermijdt u ergere beschadigingen en ongeplande stilstand, wat een belangrijke impact zal hebben op uw winst.
Tweede pluspunt is dat het onderhoud kan worden ingepland op basis van het werkelijke aantal bewegingen en belasting per as in plaats van op vaste tijdsintervallen. Met andere woorden, alleen wanneer het nodig is. Een aantal fabrikanten maakte al de rekensom van wat AI kan opleveren: tot 40% lagere onderhoudskosten door de efficiëntere inzet van personeel en reserveonderdelen, tot 50% ongeplande stilstandtijd en een gemiddeld 40% langere levensduur van kostbare machinecomponenten.
Data voor de gebruiker
De machines gaan dus zelf aan de slag met de data die gegenereerd worden voor een optimalere werking. Maar ook de gebruiker krijgt een schat van data ter beschikking. Wat daar momenteel al mee gebeurt? Veel te weinig. Het omzetten en interpreteren van die data tot bruikbare informatie is namelijk niet vanzelfsprekend.
Wel zien we in grotere bedrijven dat machines gekoppeld worden aan allerhande programma’s zoals ERP, MES en andere Industrie 4.0-software. Op die manier wordt de productie visueel gemaakt (orders, status, kwaliteit, voorraad, gereedschapsdata …), wat essentieel is voor onbemande productie. Aandachtspunt hier is cyberveiligheid.
Verwijderen van spanen
Als er iets is dat een grotere autonomie in vijfassig bewerken in de weg staat, is het de opeenhoping van spanen. Klassiek wordt dit opgelost met een spanentransporteur die het overtollige materiaal uit de machine verwijdert. Maar zaligmakend zijn die niet.
Het antwoord ligt enerzijds in het vermijden van spanen. Daar spelen nieuwe strategieën zoals dynamisch frezen en kleinere pasdieptes op in. Anderzijds kan je ze ook gerichter gaan opruimen. Met een stukje hardware, camera’s, aangestuurd door slimme software, kan de machine ophopingen van spanen detecteren en ze met behulp van motorgestuurde nozzles wegsproeien.
Door de toevoeging van AI wordt dit bovendien een zelflerend proces. Zo weet de machine de volgende keer een gelijkaardig stuk op de tafel landt, meteen waar te kijken. Wat ook helpt voor een langere autonomie: een spanenpers die de spanen kan terugbrengen tot een tiende van hun volume, waardoor de bak dus minder snel volloopt. Dat levert bovendien een besparing van kosten en van CO2-emissies op door minder afvaltransport.
Energie besparen
Nu we toch het duurzaamheidsdomein hebben aangeraakt, ook daar zijn fabrikanten van vijfassers wel degelijk mee bezig. Dat begint al bij de opzet van de machine: hoe meer bewerkingen op één machine kunnen, hoe minder machines een werkplaats nodig heeft en hoe minder verbruik er zal zijn. Daarnaast gaan de meeste machines inmiddels in eco-stand als ze niet gebruikt worden.
Sommige vijfassers zijn ook uitgerust met een ontwaakfunctie. Daarbij worden ze eerst voorverwarmd, zodat de precisie van de eerste snede gegarandeerd is. Die functies helpen om de energiefactuur terug te dringen. Voor perslucht zijn tevens optimalisaties mogelijk door te spelen met de druk in functie van de slijtage en wrijving.
Maar zeggen dat metaalbewerkers allemaal wakker liggen van het energieverbruik is overdreven. Vooral de grotere bedrijven zijn ermee bezig. Die kijken dan ook verder naar bijvoorbeeld meer positief snijdende gereedschappen die minder vermogen vergen van de machine.
Rol van de operator in een digitale wereld
Alle digitale snufjes op een stokje, de rol van de operator blijft in de toekomst cruciaal. En dan hebben we het niet over de ‘knoppenduwers’, hun rol zal op termijn misschien wel geautomatiseerd kunnen worden. Maar draaiers en frezers die kunnen meedenken in het proces, zullen het verschil maken en blijven maken. Alle data en digitale tools die vandaag beschikbaar zijn dienen uiteindelijk om hem of haar zo goed mogelijk te ondersteunen in de job: stukken zo kwalitatief en zo kostenefficiënt mogelijk maken.
De invulling daarvan is wel fundamenteel veranderd. Moderne vijfassers zijn in staat tot verregaande zelfmonitoring om te zien of de machine nog binnen de toleranties opereert en tot zelfkalibratie. De operator fungeert voor die taken enkel nog als toezichthouder op de door AI gegenereerde data. Naarmate er meer standaardisering komt in die data, zullen AI-platforms ook machineonafhankelijk kunnen werken.
Met medewerking van Okuma, Mema, DMG-Mori, Hermle, Bendertechniek en Promas
