Es gibt zwei gute Gründe, industriell eingesetzte Diamant-Schleifscheiben so effizient wie möglich zu nutzen: ihren materiellen Wert an sich – eine solche Scheibe kostet bis zu 1000 Euro – und die Kosten, die durch den zeitlichen Aufwand des Abrichtens entstehen, denn jedes Abtragen der verschlissenen Schicht und das Schärfen der Diamanten nehmen etwa 20 min in Anspruch. In dieser Zeit stehen die Scheibe und die Maschine nicht fürs Schleifen und damit auch nicht für den Produktionsprozess zur Verfügung.
Bisher entscheidet in der Regel der Maschinenbediener per „Daumentest“, wann es Zeit ist, eine Schleifscheibe abzurichten, um dann im Standardverfahren jeweils 200 μm abzutragen: bei einer Schleifscheibenbelagsdicke von insgesamt 10 bis 20 mm ein Vorgang, der rund 50 bis 100 Mal für eine Schleifscheibe möglich ist.
Maikel Strug, Ingenieurwissenschaftler am Institut für Fertigungstechnik und Werkzeugmaschinen (IFW) am Produktionstechnischen Zentrum Hannover, sorgt im Rahmen des Forschungsprojekts „Intelligent Grinding“ seit Anfang 2018 für neue Einsichten und neue Möglichkeiten, das Schleifen schlauer zu machen. „Vor 20 Jahren gab es schon einmal einen ähnlichen Versuch“, erklärt er, „der ist aber an den Grenzen der Datenverarbeitung gescheitert. Heute ist es möglich, mit dem Laptop neben der Maschine zu stehen und live auszuwerten, was der Laserscan an Daten erzeugt.“
Eine Herausforderung für die Laserscans stellen die Reflexionen der Diamantkörner dar – eine andere Herausforderung sind insbesondere die Schleifscheiben mit keramischer Bindung. In Kunstharz oder metallisch gebundene beziehungsweise hybrid gebundene Schleifscheiben sind dagegen vergleichsweise einfach aufzunehmen und zu deuten.
An dem neuen, in die Werkzeugmaschine integrierten Messsystem arbeitet Strug gemeinsam mit Walter Maschinenbau, Tübingen. Herzstück ihres Systems ist ein Lasertriangulationssensor. Das Messsystem selbst steht bereits. Aber bis zum Ende des Projekts – es wird von der Deutschen Forschungsgemeinschaft bis Ende 2020 gefördert – soll die Maschine komplett eigenständig urteilen können. Sie muss dazu aus den Laserscan-Daten 3D-Oberflächenkennwerte der Scheifscheibe generieren und lernen, diese so zu lesen und zu deuten, dass eine objektive Empfehlung für die Maschinenbediener daraus abgeleitet werden kann: „Muss abgerichtet werden?“, und wenn ja: „Wie viele Mikrometer tief?“ Der letzte Teil des Projekts besteht daher vor allem darin, das Selbstlernen zu optimieren. Das Interesse der Schleifscheiben- und Werkzeugmaschinen-Hersteller ist laut Strug schon jetzt enorm. ■
