IntelliGuide projiziert selbsterklärende Piktogramme in den Arbeitsbereich des Maschinenbedieners. Im Bild zu sehen: Das markierte Teil bekommt einen Gehrungsschnitt. Der Bediener muss es dementsprechend dem Gehrungsschnitt-Aggregat zuführen.

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Legt der Maschinenbediener zum Beispiel ein falsches Teil ein, dann beginnt die Maschine entweder nicht mit der Arbeit (LED-Leiste leuchtet rot auf, Maschine steht) oder – sofern das machbar ist – die Säge startet dennoch den Zuschnitt, indem sie einfach die passenden Informationen abruft und dem Teil zuweist. So kann der Bediener etwa die Reihenfolge der Streifen beim Queraufteilen (aus Versehen oder absichtlich) vertauschen – die Säge reagiert darauf und schneidet die zum eingelegten Streifen gehörenden Maße zu. Teilt die Säge mit dem ‚Power Concept‘ zwei Streifen gleichzeitig auf, muss der Bediener nicht darauf achten, in welcher Reihenfolge er das Paar gegen den Anschlag legt; die Steuerung passt sich – sofern es die Breiten zulassen – automatisch an die gewählte Reihenfolge an. Stimmt die Ausrichtung des eingelegten Teils nicht, führt die Säge keinen Schnitt aus, bis der Bediener das Teil korrekt eingelegt hat. 

Multitasking: Auch wenn zwei Streifen gleichzeitig abgelängt werden, zeigt das LED-Licht jeden A­rbeitsschritt für jeden Streifen und jedes Teil klar und eindeutig an.

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Kurzum: Das Assistenzsystem reagiert ab der Ausbaustufe ‚Advanced‘ intelligent und interaktiv auf die Handlungen des Bedieners. Um dies zu ermöglichen, kam bei der Entwicklung von IntelliGuide an dieser Stelle die Künstliche Intelligenz beziehungsweise das Thema Machine Learning (ML) ins Spiel, denn: Die enorme Varianz an unterschiedlichen Dekoren, Farben sowie Werkstückdimensionen sowie deren Kombination mit unterschiedlichen Umwelteinflüssen hätte die klassische Bild-Erkennung und -Auswertung im Rahmen der Entwicklung an ihre Grenzen gebracht. Zum einen, weil man unmöglich alle Materialdaten erfassen und pflegen kann, zum anderen, weil Einflussfaktoren wie Handbewegungen, Verschmutzungen, Etiketten, Fremdkörper oder auch Verdeckungen der zu bearbeitenden Teile es schwer machen, im Rahmen der klassischen Programmierung zu definieren, was ein ‚Werkstück‘ ausmacht.

Damit die Maschine sich selbst bei­bringen kann, was ein Werkstück ist, nutzten die Homag-Ingenieure als Grundlage ihrer Programmierungen unter an­derem eine sogenannte Open-Source-KI, die sie auf ihre Bedürfnisse angepasst haben. Zum Verständnis von Künstlicher Intelligenz lässt sich die Analogie zum Menschen her­stellen: In unserer Kindheit wurde uns über einen längeren Zeitraum und mit vielen Fallbeispielen beigebracht, Objekte anhand von Alleinstellungsmerkmalen zu erkennen, zu identifizieren und zu klassifizieren. Des Weiteren haben wir gelernt, diese Objekte räumlich zuzuordnen. Genau dies gilt es nun auch mit KI ­durchzuführen. Im Prinzip handelt es sich bei Künstlicher Intelligenz also um die Nachahmung des menschlichen Denkens: Mittels einfacher Algorithmen wird ein intelligentes Verhalten simuliert. Der große Vorteil dabei: Durch die Nutzung immer höherer Rechenleistung und die Erzeugung künstlicher Trainingsdaten lässt sich dieser Prozess im Vergleich zum menschlichen Lernen wesentlich beschleunigen. 

IntelliGuide Professional

Die dritte und höchste Ausbaustufe ist IntelliGuide Professional. Hier wird die Bildanalyse zusätzlich um ein Laserprojektionssystem erweitert: Die schon in der Ausbaustufe ‚Advanced‘ enthaltene Kamera liefert zunächst die Bilder vom Maschinentisch, die IntelliGuide auswertet. So weiß die Säge jederzeit, wo und wie der Bediener ein Werkstück einlegt. Das hier nun zusätzliche Laserprojektionssystem lässt daraufhin direkt auf dem Werkstück selbsterklärende Piktogramme mit klaren Handlungsanweisungen für den Bediener erscheinen: Zum Beispiel Richtungspfeile, die angeben, wohin das Teil zu bewegen ist, oder wie es gegebenenfalls zu drehen ist.

Nach dem Zuschnitt erscheinen schließlich Laser-Icons mit der Anweisung, wohin jedes Teil zu bringen ist: in die Abfalltonne, auf einen bestimmten Stapel, ins Handrestelager oder ob es nachzuschneiden ist.

Wie geht es weiter?

Sind Abstellplätze vordefiniert, erscheinen Ziffern auf den fertig bearbeiteten Werkstücken. Der Bediener stapelt das Teil einfach auf die entsprechende Palette ab.

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Mit IntelliGuide wagten sich die Sägenspezialisten erstmals an das Thema Machine Learning heran. Mit einem interdisziplinären Team unternahmen sie die ersten Schritte. Ziel dabei war es, schnell in die Praxis zu gehen, um wichtige Erfahrungen zu sammeln. Darüber hinaus holte sich die Gruppe externe Hilfe von KI-Experten, was sich gerade in der Anfangszeit als sehr hilfreich herausstellte.

Mittlerweile ist Machine Learning bei Homag eines von vielen Werkzeugen, auf das die Entwickler bei Bedarf wie selbstverständlich zurückgreifen. Neben dem reinen Teilehandling rücken in diesem Kontext künftig weitere Aufgaben in den Blick, die an der Säge zu erledigen sind – darunter fallen zum Beispiel Wartung, Werkzeugwechsel, Parametereinstellungen für Materialien und vieles mehr. 

Übergeordnetes Ziel dabei ist es stets, die Interaktion ­zwischen Mensch und Maschine so weit zu vereinfachen, dass der Bediener auf angenehme Art intelligent und effizient durch den Zuschnittprozess geführt wird.

Autor: Manuel Friebolin ist Entwickler und Projektleiter von IntelliGuide bei Homag.