En exploitant toutes les données générées pendant l'usinage, les entreprises augmentent la productivité de leurs processus d'environ 10 %. C'est le résultat d'un projet dans le cadre duquel MAPAL, en collaboration avec des partenaires industriels, a mis en commun des connaissances auparavant dispersées et les a rendues disponibles sous forme de service numérique à valeur ajoutée.
Dans le cadre du grand projet de recherche X-Forge (Everything as a Service) financé par le Land de Bade-Wurtemberg, le fabricant d'outils MAPAL était le chef de file du consortium dans le domaine Productivity as a Service (ProdaaS). MAPAL a coopéré avec le fabricant de machines F. Zimmermann et le spécialiste des technologies de mesure Blum afin de pouvoir offrir à ses clients des solutions d'un seul tenant.
En tant que partenaire supplémentaire du projet, Fraunhofer IPA s'était donné pour mission de faciliter le modèle commercial sous-jacent entre les partenaires et d'évaluer la valeur ajoutée pour les clients. Un premier projet pilote s'est achevé mi-2024 après trois ans au total. Sur cette base, l'offre de services numériques doit être continuellement élargie au cours des prochaines années.
Les membres du consortium de travail surveillent déjà les processus à l'aide de nombreux capteurs qui fournissent les données correspondantes. Cependant, les systèmes existants n'offrent qu'une vue limitée de l'ensemble du système composé des machines, des outils et des pièces à usiner. Si les utilisateurs disposent de systèmes experts très complexes sur la machine, ces composants individuels n'interagissent pas entre eux. Dans la réalité, il est pratiquement impossible de les relier entre eux. En cas de problème, il est donc difficile de les analyser a posteriori afin d'optimiser les processus en cours.
Le projet « Productivity as a Service » a étudié les possibilités de relier des données de processus et de production distinctes et a développé un service destiné à aider les fabricants à relever les défis futurs en exploitant des algorithmes d'auto-apprentissage (Photo MAPAL)Base de connaissances structurée pour la planification des processus
La planification des processus FAO avec sélection des outils, planification des trajectoires et sélection des paramètres de processus offre un levier considérable pour augmenter la productivité. Lors de la mise en service d'un composant, des ajustements supplémentaires sur la machine sont le plus souvent nécessaires pour obtenir un résultat optimal. Aujourd'hui, la dimension de la planification est largement dissociée de l'usinage. Les connaissances acquises sur la machine ne sont pas nécessairement réutilisées dans la planification des processus. Un retour d'information insuffisant freine l'apprentissage et oblige l'opérateur de la machine à repartir de zéro à chaque nouveau processus de perçage. Une base de connaissances structurée issue de la pratique fait tout simplement défaut dans la planification des processus FAO.
Les partenaires du projet apportent diverses informations à l'offre « Productivity-as-a-Service » pour des processus d'usinage stables et efficaces. L'évaluation de l'usure des outils est importante pour comprendre dans quelles conditions un alésage, par exemple, a été réalisé. Elle fournit également des informations sur la durée de vie actuelle de l'outil et permet de prévoir sa durée de vie. Blum extrait les données correspondantes dans un service logiciel dédié et les met à disposition. Ces données de mesure sont comparées à une base de données de connaissances MAPAL dans le cadre d'une analyse de processus afin de vérifier si les paramètres réglés sur la machine sont conformes aux spécifications du fabricant. Dans le même temps, l'évaluation de l'état des machines de F. Zimmermann est intégrée, ce qui fournit des informations sur l'état de la broche. Enfin, un module logiciel de niveau supérieur relie les différentes sources entre elles et met les informations à disposition de manière structurée. Dans une analyse des états d'erreur, l'utilisateur peut trouver une cause en appuyant simplement sur un bouton.
Projet pilote : optimiseur de performances des outils
Le projet pilote, qui s'est déroulé chez Karl Walter Formenbau, portait sur un optimiseur de performances des outils. Grâce à lui, l'utilisateur peut corriger les réglages des paramètres de processus pour le perçage en cas d'écarts afin de réduire les temps d'arrêt dus à des casses ou à des changements d'outils imprévus. La base de données permet également de s'appuyer sur des expériences passées structurées, collectées et évaluées de manière méthodique lors de la phase de planification de nouvelles applications inconnues jusqu'alors, à l'aide de recherches par similitude. L'optimiseur de performances des outils sera commercialisé via deux canaux de vente. Outre l'offre traditionnelle de solutions provenant d'un seul et même fournisseur, il sera également disponible sur de grandes plateformes basées sur Gaia-X.
L'objectif de la prochaine étape de développement est d'enregistrer tout écart dans un système d'assistance et d'avertir immédiatement l'utilisateur pendant le fonctionnement à l'aide d'un système de feux tricolores. Pour les années à venir, des services d'auto-apprentissage pour l'optimisation autonome des paramètres et la planification intelligente des processus CAM sont en cours de développement. Enfin, l'automatisation de bout en bout, du dessin à la pièce finie, devrait être possible à partir de 2029.
