Carl Benzinger profitiert von Vision- und KI-Unterstützung

Die Top 3 AI Values bei Carl Benzinger

1. Fehler früher erkennen: Die KI- und Vision-basierte Inline-Prüfung erkennt gerissene Ringrohlinge direkt in der Maschine, bevor sie in die weitere Bearbeitung gehen.

2. Entwicklungsaufwand reduzieren: Das KI-Modell wurde anhand von rund 200 Bildern von Gut- und Schlechtteilen trainiert. Spezielles Data-Scientist-Know-how ist für den Maschinenbauer nicht erforderlich.

3. Varianten flexibel beherrschen: Die mySaw verarbeitet unterschiedlichste Ringgrößen, Ringbreiten, Materialien und Legierungen. PC-based Control, TwinCAT, EtherCAT, Vision und Machine Learning bilden dafür eine durchgängige Automatisierungsplattform.

Wichtigstes Kundenzitat

Mike Gutekunst, Softwareentwicklung bei Carl Benzinger: „Mit der nahtlosen Integration von Machine Learning und Vision in TwinCAT hat sich letztendlich die optische Endkontrolle durchgesetzt. Hierfür wurde ein KI-Modell entwickelt und mit TwinCAT Machine Learning Creator trotz der recht vielen potenziellen Fehlerquellen anhand von nur rund 200 Bildern von Gut- und Schlechtteilen trainiert. Insgesamt hilft uns dieses automatisierte Training nicht zuletzt mit Blick auf die begrenzten Entwicklungskapazitäten und das sonst notwendige Data-Scientist-Know-how entscheidend weiter.“

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KI-Prüfung direkt in der Maschine

Ringe aus Gold, Silber oder Platin sind kleine Produkte mit hohen Anforderungen. In der industriellen Fertigung bedeutet das: viele Varianten, wertvolle Materialien, enge Toleranzen und ein Qualitätsanspruch, bei dem Fehler möglichst früh erkannt werden müssen. Die Carl Benzinger GmbH aus Pforzheim zeigt mit ihrer automatisierten Ringsägemaschine mySaw, wie sich Vision und Machine Learning direkt in den Maschinenprozess integrieren lassen.

Carl Benzinger ist Spezialist für hochpräzise, automatisierte CNC-Dreh- und Fräsmaschinen. Das Unternehmen produziert komplett am deutschen Standort Pforzheim und entwickelt Maschinen für Automotive, Feinmechanik, Optik, Uhren und Schmuck sowie Luft- und Raumfahrt. Im Schmuckbereich ist die Variantenvielfalt besonders hoch. Ringgröße, Ringbreite, Material und Legierungsart ändern sich von Auftrag zu Auftrag.

Sascha Jentner, Anwendungstechnik und Technischer Vertrieb Schmuckmaschinen bei Carl Benzinger, beschreibt die Herausforderung so: „Die Industriemaschinen sind in der Regel komplex und auf ein spezifisches Bauteil hin automatisiert. Im Schmuckbereich geht es eher um ein Produkt, wie ein Ring, der aber in äußerst vielen Varianten – je nach Ringgröße und -breite oder Material bzw. Legierungsart – zu fertigen ist. Diese Vielfalt macht Schmuckmaschinen sehr individuell und aufwendig.“

Automatisierte Rohlingvorbereitung mit weniger Materialverlust

Die mySaw automatisiert die Vorbereitung von Ringrohlingen. In einem Rohrmagazin lassen sich bis zu 54 Rohre aus Materialien wie Platin, Gold oder Silber lagern. Auftragsbezogen wählt die Maschine das passende Rohr aus, sägt den Ring in der gewünschten Breite ab, weitet ihn auf die individuelle Ringgröße und übergibt ihn anschließend an die nächste Bearbeitungsmaschine.

Christian Spieler, Leiter Elektrokonstruktion und Software bei Carl Benzinger, ordnet die Entwicklung ein: „Ursprünglich war mySaw als reine Sägemaschine konzipiert. Die Ringweiteeinheit wurde zusätzlich integriert, um dem Kundenbedarf optimal gerecht zu werden. Zur hohen Funktionalität und Effizienz der Anlage hat zudem die Implementierung einer Ringwaage sowie der KI- und Vision-basierten Qualitätssicherung entscheidend beigetragen.“

Damit wird ein Arbeitsschritt automatisiert, der in der Schmuckfertigung stark von Varianten, Materialwert und Prozesssicherheit geprägt ist. Der Zeit- und Kostenaufwand sinkt. Gleichzeitig reduziert die Maschine den Materialverlust, unter anderem durch sehr dünne Sägeschnitte und das Sammeln der anfallenden Sägespäne.