dataMatters: Startup will mittels „Real World AI“ Produktionsmaschinen trainieren
Das Kölner Startup dataMatters möchte der deutschen Industrie unter die Arme greifen. Es nutzt künstliche Intelligenz, um „die hohen Qualitätsanforderungen in der Fertigung besser und kostengünstiger zu erfüllen“. Die Anwendungsbereiche sollen dabei von der Parkraumbewirtschaftung über Frühwarnsysteme für Extremwetter, Maschinenverschleiß oder Rohrbrüche reichen.
„Intelligente Zerspanung“ für die fertigende Industrie
Zerspanung ist ein Fertigungsprozess, bei dem Material von einem Werkstück abgetragen wird, um eine gewünschte Form oder Oberfläche zu erzeugen. Dies geschieht in der Regel durch Schleifen, Fräsen, Drehen oder Bohren – zum Beispiel im Bereich der Metallbearbeitung, der Automobilproduktion, aber auch bei der Herstellung medizinischer Instrumente.
Bei der „intelligenten Zerspanung“ geht es darum, den Prozess mithilfe einer KI-Lösung in Kombination mit Sensoren, Automatisierung und fortschrittlicher Datenanalyse zu optimieren, um Effizienz und Präzision zu steigern. Das System soll Abweichungen und Werkzeugverschleiß automatisch erkennen und so manuelle Kontrollen deutlich reduzieren. Qualitätsprobleme würden bereits in der Produktion erkannt.
Produktionsmaschinen werden trainiert
Vorstellen kann man sich den Prozess folgendermaßen: Die KI-Modelle werden laut dataMatters mit Prozessdaten direkt aus der Produktionsmaschine trainiert. Nur so könne die KI Qualitätsprobleme während der Zerspanung erkennen. Im nächsten Schritt sollen „Abweichungen im gewünschten Bauteilprofil aufgrund von Werkzeugverschleiß durch Schwankungen in der Spindellast und im Spanndruck erkannt werden“. Falls eine Maßabweichung außerhalb der festgelegten Toleranzen des Werkzeugs auftritt, soll das KI-Modell einen Alarm auslösen.
Produktionsdaten bleiben im Unternehmen
„Während sich die breite Öffentlichkeit auf generative KI stürzt, um Texte und Bilder zu erzeugen, legen wir den Fokus auf die Verbindung der KI mit der realen Welt, von der Smart Factory über Smart Buildings bis hin zur Smart City“, so Daniel Trauth, der dataMatters aus der Rheinisch-Westfälischen Technischen Hochschule Aachen ausgegründet hat.
Sensible Produktionsdaten würden dabei nicht in der Cloud landen, sondern im Unternehmen verbleiben. Möglich sei dies durch „Federated Learning“. Die Technologie soll KI-Modelle trainieren, ohne dass Daten das Unternehmen verlassen. Laut Trauth garantiere dies nicht nur höchste Datensicherheit, sondern vermeide auch langfristige Cloud-Kosten.
Ziel: Wettbewerbsfähigkeit der deutschen Industrie stärken
dataMatters arbeitet dabei nicht alleine: Das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie in Aachen ist als Projektkoordinator an Bord. Zusätzlich wird das Startup durch die deutschen Technologieunternehmen gemineers, Innoclamp und Kaitos bei der „intelligenten Zerspanung“ unterstützt.
Das Projekt wird von der EU und vom Land Nordrhein-Westfalen gefördert und läuft bis 2027. Es soll die Wettbewerbsfähigkeit der deutschen Industrie nachhaltig stärken. Interessierte Unternehmen können laut dataMatters bereits zwecks Implementierungsmöglichkeiten anfragen.
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