17.07.2025
Zerspanungsprozesse innovativer gestalten – das ist das Ziel des Transferprojektes VisionAdapt. Am 30.06.2025 traf sich das Projektteam zum Kick-off an der Leibniz Universität. Das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz, die Leibniz Universität Hannover und die Technische Universität Braunschweig arbeiten in diesem Projekt mit dem Praxispartner DMG Mori AG zusammen, um die spanende Fertigung mithilfe Maschinellen Lernens (ML) zu optimieren. Beim Kick-off verständigten sich die Projektbeteiligten auf die nächsten Arbeitsschritte, legten organisatorische Abläufe fest und besichtigten das Institut für Fertigungstechnik und Werkzeugmaschinen (IFW) der Leibniz Universität Hannover, an dem sie Versuche durchführen werden.
Das Anwendungsfeld von VisionAdapt ist die industrielle Drehbearbeitung – ein Fertigungsprozess, bei dem Material von einem Bauteil in Form von Spänen abgetragen wird. Diese Späne müssen aus der Maschine entfernt werden. Lange Späne können das Bauteil oder das Werkzeug in der Maschine beschädigen und lassen sich nicht mehr automatisch abtransportieren. Deshalb muss der Prozess von einem Menschen beobachtet werden, der gegebenenfalls in den Prozess eingreifen muss. Dadurch wird eine automatisierte Fertigung verhindert und es entstehen hohe Personalkosten, was sich wiederum auf die Wettbewerbsfähigkeit auswirkt. Innovative Drehprozesse bieten neue Möglichkeiten, den Spanbruch zu optimieren.
Die Projektpartner wollen die Drehbearbeitung optimieren, indem sie den Prozess mithilfe eines Kamerasystems überwachen und die Bilddaten über ML analysieren lassen. Ziel ist es, kritische Spanformen automatisch und während der Entstehung zu erkennen. Die ML-Modelle sollen in Echtzeit berechnen, wie sich das Werkzeug bewegen muss, um unkritische Späne zu erzeugen. Die Bearbeitung passt sich automatisch an – ohne menschliches Eingreifen.
Im Laufe des Transferprojektes werden die Projektpartner einen Prototyp entwickeln und auf einem Dreh-Fräszentrum der Leibniz Universität Hannover testen. Im Erfolgsfall wird der Industriepartner den Prototyp zu einem marktreifen System für den Serieneinsatz weiterentwickeln. Detaillierte Einblicke in das Forschungsvorhaben liefert dieser Artikel.
VisionAdapt zeigt, wie Maschinen künftig selbstständig auf Prozesszustände reagieren können. Damit kommen wir der Vision der vollautomatisierten, intelligenten Fertigung einen entscheidenden Schritt näher. Besonders innovativ ist die Kombination aus bildbasierter Spanerkennung und der automatischen Anpassung des Bearbeitungsprozesses in Echtzeit. Die Maschine lernt nicht nur, kritische Späne zu erkennen, sondern auch, unmittelbar darauf zu reagieren – etwa durch eine veränderte Werkzeugbewegung oder Prozessgeschwindigkeit. Das ist ein Meilenstein auf dem Weg zu selbstoptimierenden Produktionssystemen.
VisionAdapt zählt zu den zehn Transferprojekten des Zentrums für digitale Innovationen Niedersachsen (ZDIN). Ziel dieser Transferprojekte ist es, die Forschungsergebnisse der ZDIN-Zukunftslabore weiterzuentwickeln und den Transfer zwischen Forschung und Praxis zu intensivieren. Dafür stellen das Niedersächsische Ministerium für Wissenschaft und Kultur und die VolkswagenStiftung insgesamt 2,2 Mio. Euro aus dem Förderprogramm zukunft.niedersachsen zur Verfügung.
VisionAdapt ist ein vielversprechendes Beispiel dafür, wie der Innovationstransfer zwischen Wissenschaft und Wirtschaft von Anfang an mitgedacht wird: Forschende entwickeln gemeinsam mit einem Praxispartner ein System, das Maschinelles Lernen und Zerspanungstechnologie intelligent verbindet und direkt in die Produktionsumgebung eingebunden wird. Dadurch entsteht ein konkreter Mehrwert für die industrielle Anwendung – ganz im Sinne der praxisorientierten Forschung des ZDIN.
Weitere Informationen zu den Transferprojekten befinden sich auf dieser Seite. Das ZDIN wird in den kommenden Monaten alle Projekte detailliert auf seiner Website und seinem LinkedIn-Kanal vorstellen.
Ansprechpartnerin für redaktionelle Rückfragen:
Kira Konrad B. A.
Marketing & Kommunikation
Zentrum für digitale Innovationen Niedersachsen (ZDIN)
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