Werkzeugmaschinenbau im Wandel: digital, vernetzt, nachhaltig

Der Werkzeugmaschinenbau befindet sich in einem tiefgreifenden Wandel: Aus isolierten Präzisionswerkzeugen werden vernetzte, datengesteuerte Systeme, die sich in komplexe Produktionsumgebungen einfügen und zugleich strenge Nachhaltigkeitsanforderungen erfüllen müssen. Getrieben von der Digitalisierung, verschärften EU-Vorschriften wie der Ecodesign for Sustainable Products Regulation sowie wachsendem Kostendruck rücken Themen wie KI-gestützte Prozessregelung, digitale Zwillinge, Energieeffizienz und Circular Economy in den Fokus von Entwicklung und Investitionsentscheidungen. Dieser Wandel verändert nicht nur das Design und den Betrieb von Werkzeugmaschinen, sondern auch Geschäftsmodelle, Servicekonzepte und die internationale Wettbewerbsfähigkeit der Hersteller. Im Umfeld dieser globalen Entwicklung prägen fünf große Trends die Ausrichtung und Handlungsstrategie der Unternehmen.

Adaptive Korrektur statt reiner Prognose

Künstliche Intelligenz verändert zunehmend die Funktionsweise moderner Werkzeugmaschinen. Während KI-Systeme früher vor allem zur vorausschauenden Fehlererkennung eingesetzt wurden, verschiebt sich der Fokus zunehmend hin zur adaptiven Prozessregelung in Echtzeit. Die Maschine erkennt beispielsweise während des Fräsens Vibrationen oder thermische Ausdehnung und korrigiert daraufhin selbstständig und in Echtzeit Vorschub und Drehzahl. 

Ein Beispiel liefert der Werkzeugmaschinenhersteller DMG Mori. So nutzt der Werkzeugmaschinenhersteller Machine Protection Control (MPC), um Schäden an der Maschine zu verhindern und Prozesse zu optimieren. Ein Beschleunigungssensor an der Spindel überwacht dabei die Vibrationen in Echtzeit. Bei kritischen Werten wird der Vorschub sofort gestoppt, um Lager- oder Werkzeugschäden zu vermeiden.

Auch der Anlagenhersteller Trumpf nutzt KI zur Prozessoptimierung. Der Cutting Assistant des Ditzinger Anlagenherstellers ermittelt Parameter für das Laserschneiden mithilfe von KI selbstständig. Voraussetzung dafür ist ein Bild von der Schnittkante des Bauteils, das der Produktionsmitarbeiter im ersten Schritt mit einem Handscanner aufnimmt. Anschließend bewertet der Cutting Assistant die Kantenqualität anhand objektiver Kriterien wie beispielsweise Gratbildung. Mit diesen Informationen schlägt ein Optimierungsalgorithmus verbesserte Parameter für den Schneidprozess vor. Die Software ist in der Maschine integriert, daher lassen sich die optimierten Parameter ohne Programmieraufwand in die Software übertragen.

Generative KI hält Einzug in die Werkstatt

Neben klassischen KI-Anwendungen gewinnt generative KI (GenAI) zunehmend an Bedeutung in der industriellen Fertigung. Ihr Einsatz direkt an der Maschine ist ein weiterer Schritt, der den Übergang von der rein analytischen Industrie 4.0 zu einer interaktiven, handlungsorientierten Fertigung markiert. So können Bediener die Maschine per Sprache oder Chat nach Fehlerursachen fragen oder sich Wartungsanleitungen direkt auf das Display oder die AR-Brille projizieren lassen. Ein Techniker fragt beispielsweise: „Warum schwankt der Öldruck?“, woraufhin die KI die Sensordaten der letzten 24 Stunden analysiert und die Lösung inklusive Anleitung liefert.

Siemens hat mit dem Engineering Copilot TIA einen generativen KI-Assistenten vorgestellt, der es Automatisierungsingenieuren ermöglicht, intelligenter und schneller zu arbeiten. Dazu genügt es, Anweisungen in natürlicher Sprache zu geben. Im Gegensatz zu herkömmlichen Tools, die lediglich Vorschläge machen, führt der Engineering Copilot TIA komplexe Engineering-Aufgaben selbstständig aus. Er generiert und modifiziert Projektelemente automatisch und übernimmt zeitaufwändige sowie repetitive Arbeiten. Anwender können diese Funktionen je nach ihren spezifischen Anforderungen aktivieren oder deaktivieren.

Digitale Zwillinge als Produktions-backup

Auch der digitale Zwilling wird immer mehr zum Standard. Als virtuelles Abbild einer Maschine spiegelt er beispielsweise nicht nur den Aufbau, sondern auch das Verhalten und die Eigenschaften der Anlage wider. Bevor der erste Span fällt, kann der komplette Prozess virtuell eingefahren werden. Eine Feedback-Schleife ermöglicht es, dass reale Maschinendaten permanent zurück in das Modell fließen, um die Simulation für das nächste Werkstück noch präziser zu machen.

Noch weiter geht die Heller Maschinenfabrik: Mit ihrem Tokn hat das Unternehmen einen digitalen Zwilling entwickelt, der nicht nur zur Planung, sondern auch als interaktives Trainings- und Testgerät eingesetzt wird. Programme werden dabei erst auf dem Tokn, einem haptischen 1:1-abild der Maschinensteuerung, virtuell eingefahren. Die reale Maschine empfängt dann nur noch den optimierten, kollisionsgeprüften code. Alle Bedienfunktionen der Heller-Maschinen sind integriert.

Nachhaltigkeit und Circular Economy

Parallel zur Digitalisierung gewinnt das Thema Nachhaltigkeit rasant an Bedeutung. So macht die seit Juli 2024 geltende EU-Verordnung für das Ökodesign nachhaltiger Produkte (ESPR) Maschinenherstellern neue Vorgaben. Im Fokus stehen dabei die Haltbarkeit, Wiederverwendbarkeit, Nachrüstbarkeit und Reparierbarkeit, Ressourceneffizienz, Wiederaufbereitung und Recycling, aber auch Informationsanforderungen, wie die Ausweisung des CO2-Fußabdruckes. Diese Informationen sollen durch die Einführung digitaler Produktpässe für relevante Akteure des Produktlebenszyklus, also Verbraucher, Industrie und Behörden, zugänglich gemacht werden.

Fest steht: Um ihre Klimaziele erreichen zu können, benötigen die Unternehmen Informationen über die anfallenden CO₂-Emissionen von Zulieferprodukten. Dies umfasst sowohl die CO₂-Emissionen, die im Herstellungsprozess als auch im späteren Betrieb anfallen. Schaeffler Technologies unterstützt seine Kunden dabei mit einem Emissionsrechner. Er soll mehr Transparenz über den  CO₂-Fußabdruck bringen. Mithilfe dieser Werte können die Kunden datenbasiert eine nachhaltige Investitionsentscheidung treffen.

Darüber hinaus wird Retrofitting wichtiger: Hersteller wie DMG Mori, Trumpf, Siemens oder Chiron bieten verstärkt Programme an, bei denen alte Maschinen mit neuer Sensorik oder KI-Steuerungen nachgerüstet werden, statt sie zu verschrotten.

Automatisierung wird umfassender und komplexer

Immer häufiger werden Werkzeugmaschinen zudem mit mobilen Robotern und Cobots kombiniert. Diese bewegen sich völlig autonom in der Werkhalle, finden ihren Weg zur Maschine und beladen diese mit Rohteilen. Dank KI benötigen sie keine Schutzzäune mehr, da sie ihre Umgebung in Echtzeit scannen und auf Menschen reagieren. Darüber hinaus können sie für weitere Bearbeitungsaufgaben wie das Entgraten oder Palettieren eingesetzt werden.

Viele Werkzeugmaschinenhersteller bieten ihren Kunden komplette Automatisierungslösungen an. So setzen beispielsweise Safelog und Trumpf auf eine strategische Partnerschaft, um kleinen und mittelständischen Unternehmen im Bereich Blechbearbeitung den Einstieg in die Automatisierung des Materialtransports zu erleichtern. Dabei transportieren mobile Roboter das Material durch die Fertigung. Steuern lassen sich die Fahrzeuge über eine Web-Anwendung, die auf jedem mobilen Endgerät im Netzwerk des Anwenders funktioniert.