On-Machine Inspection macht aus der Werkzeugmaschine ein Mess- und Regelzentrum. Wie OMI, CAIP und KI Schweizer Präzisions- und Automotive-Fertiger produktiver machen.
Warum On-Machine Inspection jetzt auf die Agenda gehört
Die Schweizer Präzisionsindustrie steht unter massivem Druck: steigende Variantenvielfalt, Losgröße 1, Fachkräftemangel und gleichzeitig Null-Fehler-Erwartung – besonders in der Automobil- und Zulieferkette. Viele Betriebe reagieren darauf mit noch mehr manueller Qualitätskontrolle. Das Ergebnis: Engpässe im Messraum, lange Durchlaufzeiten, Frust in der Produktion.
Hier kommt On-Machine Inspection (OMI) ins Spiel – also Messen direkt auf der Werkzeugmaschine. In Deutschland treiben Institute wie das Fraunhofer IPA das Thema voran, und genau diese Ansätze sind hochrelevant für die Schweizer Präzisions- und Automobilzulieferindustrie. Vor allem, wenn man OMI mit KI-gestützter Inspektionsplanung und einer durchgängigen digitalen Kette verbindet.
In dieser Folge der Serie „KI in der Schweizer Industrie: Präzision mit Intelligenz“ schauen wir uns an, wie OMI funktioniert, warum es perfekt zu Losgröße-1-Fertigung passt und wie Sie damit Produktivität, Qualität und Automatisierungsgrad deutlich steigern können.
Was On-Machine Inspection in der Praxis wirklich bringt
On-Machine Inspection ist mehr als „ein bisschen Messen auf der Maschine“. Richtig umgesetzt verändert es die komplette Prozesslogik in der Zerspanung.
Kernnutzen von OMI:
- Messung direkt im Spannmittel statt auf separatem Koordinatenmessgerät
- Echtzeitnahe RĂĽckmeldung in den Bearbeitungsprozess
- Grundlage für Closed-Loop-Fertigung: Messen – Auswerten – automatisch Korrigieren
Das Fraunhofer IPA beschreibt OMI als SchlĂĽssel, um kundenindividuelle Bauteile wirtschaftlich zu fertigen. Genau dort, wo heute in vielen Schweizer Betrieben der Schmerz sitzt:
- Teile mĂĽssen ausspannen, in den Messraum, warten, nachbearbeiten, wieder einspannen
- Messprogramme werden manuell programmiert und sind nicht skalierbar
- Fachkräfte „verheizen“ sich im Messraum statt am Prozess zu arbeiten
Mit OMI dreht sich das Bild:
- PrĂĽfung und Bearbeitung verschmelzen
- Fehler werden erkannt, während das Werkstück noch gespannt ist
- Nacharbeit, Ausschuss und Stillstandzeiten sinken messbar
Viele Unternehmen, die diesen Schritt gegangen sind, berichten von Reduktionen der Nacharbeit um 30–50 % und spürbar kürzeren Durchlaufzeiten – vor allem, wenn sie komplexe Einzelteile und Kleinserien fertigen.
DesignChain & digitale Kette: Ohne Daten kein OMI
Damit OMI in der Praxis funktioniert, braucht es mehr als nur einen Taster in der Maschine. Der entscheidende Hebel ist eine durchgängige digitale Prozesskette, wie sie das Fraunhofer IPA unter dem Begriff DesignChain beschreibt.
Was hinter DesignChain steckt
DesignChain bedeutet: Alle vorbereitenden Schritte – vom CAD-Modell über CAM-Programmierung bis hin zur Messplanung – sind digital verknüpft und weitgehend automatisierbar.
Typische Elemente:
- CAD mit MBD (Model Based Definition): Toleranzen, BezĂĽge und Merkmale sind direkt im 3D-Modell hinterlegt
- Automatisierte technische Prozessplanung: Standardisierte Workflows für ähnlich aufgebaute Bauteile
- Durchgängige CAx-Kette: CAD, CAM, CAIP (Computer Aided Inspection Planning) und Maschinensteuerung sprechen dieselbe Datensprache
Der Vorteil fĂĽr Betriebe:
Wer Design, Fertigung und PrĂĽfung in einer gemeinsamen Datenbasis fĂĽhrt, schafft die Grundlage fĂĽr echte Closed-Loop-Fertigung.
Warum das gerade für Schweizer Präzisionsfertiger relevant ist
Die Schweizer Industrie lebt von hochpräzisen, kundenspezifischen Bauteilen – vom Automotive-Zulieferer über Werkzeugbau bis zu Medizintechnik und Uhrenindustrie. Genau hier zahlt sich DesignChain aus:
- Wiederkehrende Feature-Typen (Bohrungen, Taschen, Nuten) können automatisch erkannt und mit Standard-Bearbeitungs- und Messstrategien belegt werden.
- Ă„nderungen im CAD-Modell schlagen automatisch in CAM- und Messplanung durch.
- KI-Modelle können auf der einheitlichen Datenbasis lernen: Welche Strategien führen zu welchen Qualitäts- und Prozesskennzahlen?
Ohne diese digitale Basis bleibt OMI Stückwerk – mit ihr wird es zu einem skalierbaren Standardprozess.
Computer Aided Inspection Planning (CAIP): Das Gehirn hinter OMI
Der größte Hemmschuh in vielen Betrieben ist nicht die Messtechnik, sondern die Messplanung. Wer jedes Messprogramm von Hand erstellt, wird OMI niemals wirtschaftlich skalieren. Genau deshalb spielt Computer Aided Inspection Planning (CAIP) eine zentrale Rolle.
Was CAIP konkret macht
CAIP-Systeme unterstĂĽtzen oder automatisieren Schritte wie:
- Erkennen relevanter Merkmale am 3D-Modell (z.B. funktionskritische Flächen, Passungen, Formelemente)
- Ableiten einer geeigneten Messstrategie (Messpunkte, Antastpfade, Messabfolge)
- Generieren des Messprogramms direkt fĂĽr die Werkzeugmaschine oder den Messtaster
- Definition der Auswertelogik (z.B. SPC, Prozessfähigkeitskennzahlen, Grenzwerte)
Im Kontext des Fraunhofer-Programms werden mehrere Ansätze sichtbar:
- NX CAM Metrology (JANUS Engineering): Messplanung direkt im CAM-System – Fertigung und Messung sind synchronisiert.
- FormControl X (Blum-Novotest): Modellbasierte OMI-Planung speziell für Fräs- und Dreh-Fräszentren, inklusive integrierter Statistischer Prozesskontrolle (SPC).
Damit wird Messplanung von einem hoch individuellen Handwerk zu einem teil-automatisierten, wiederholbaren Prozess.
Wo KI ins Spiel kommt
Für die Schweizer Industrie, in der viele Varianten, aber oft ähnliche Funktionsprinzipien hergestellt werden, bietet sich KI als Verstärker für CAIP an:
- KI-Modelle lernen, welche Merkmale bei welchen Teileklassen kritisch sind und priorisieren diese automatisch.
- Historische Messdaten flieĂźen zurĂĽck in die Planung: KI erkennt Muster, z.B. systematische Abweichungen je nach Maschine, Schicht, Werkzeugzustand.
- Auf dieser Basis kann CAIP nicht nur Programme generieren, sondern adaptive Strategien vorschlagen – etwa mehr Messpunkte bei instabilen Prozessen und reduzierte Messungen bei stabilen Serien.
Wer CAIP und KI kombiniert, erreicht genau das, was viele heute vermissen: sklierbare Qualitätssicherung ohne mehr Personal.
OMI im Closed Loop: Vom Messen zum automatischen Korrigieren
Der spannendste Aspekt von On-Machine Inspection ist der Schritt vom passiven Prüfen zum aktiven Regeln – also zum Closed Loop.
Wie ein typischer OMI-Closed-Loop-Prozess aussieht
- Bearbeiten: Das Bauteil wird auf der Werkzeugmaschine gefertigt.
- Messen auf der Maschine: Ein integrierter Taster (z.B. von Blum-Novotest) misst definierte Merkmale direkt in der Aufspannung.
- Auswerten: Die Messwerte werden automatisch analysiert: Ist das MaĂź innerhalb der Toleranz? Entwickelt sich eine systematische Abweichung?
- Korrigieren: Bei Abweichungen passt das System Werkzeugkorrekturwerte oder Nullpunkte an – ohne manuelle Eingriffe.
- Überwachen: SPC-Funktionen bewerten die Prozessfähigkeit (z.B. Cp, Cpk) und machen Trends sichtbar.
Damit entsteht ein hochstabiles System, das vor allem in der Präzisionsbearbeitung mit engen Toleranzen glänzt.
Konkrete Effekte für Automotive- und Präzisionsfertiger
Unternehmen, die OMI-Closed-Loop einsetzen, berichten typischerweise:
- deutlich weniger Ausschuss – Fehler werden früh erkannt, bevor teure Nachbearbeitung ins Leere läuft
- homogenere Maßverteilungen – gut für Funktionssicherheit und Montagefähigkeit in der Automobilkette
- bessere Nachweisfähigkeit – Messdaten sind direkt mit einzelnen Bearbeitungsläufen verknüpft
- Entlastung des Messraums – komplexe Zwischen- und In-Prozess-Messungen wandern an die Maschine
Gerade im Kontext der KI in der Schweizer Industrie ergibt das Sinn: KI-Modelle können auf Basis dieser kontinuierlichen In-Prozess-Daten präzisere Vorhersagen treffen – etwa für vorausschauende Wartung oder adaptive Vorschub- und Schnittdatenoptimierung.
So steigen Schweizer Betriebe pragmatisch in OMI ein
Viele Unternehmen sind ĂĽberzeugt vom Konzept, scheitern aber am Einstieg. Aus meiner Erfahrung funktionieren schrittweise, gut eingegrenzte Pilotprojekte am besten.
1. Geeignete Bauteile und Prozesse auswählen
Starten Sie nicht mit dem komplexesten Teil im Portfolio. Besser geeignet sind:
- wiederkehrende Komponenten mit hohem Wertschöpfungsanteil
- enge Toleranzen, bei denen heute viel nachgearbeitet oder nachgemessen wird
- Bauteile, bei denen Ausschuss richtig teuer ist (teure Rohteile, lange Bearbeitungszeiten)
2. Digitale Basis klären
Vor OMI sollten einige Hausaufgaben erledigt sein:
- CAD-Datenstruktur prĂĽfen: Sind Toleranzen und Merkmale im 3D-Modell gepflegt (MBD)?
- CAM-Prozesse standardisieren: Gibt es Bibliotheken fĂĽr Werkzeuge, Strategien, Bearbeitungsfeatures?
- Datendurchgängigkeit sicherstellen: Können Mess- und Maschinendaten zusammengeführt werden?
3. CAIP- und OMI-Lösungen testen
Nutzen Sie Pilotprojekte mit:
- Metrology im CAM (z.B. integrierte Messstrategien in NX, Mastercam & Co.)
- Maschinenintegrierten Messsystemen mit OMI-Funktion
- SPC- und Analyse-Tools, die Prozessfähigkeit nachvollziehbar machen
Wichtig ist, dass Produktion, Qualitätssicherung und IT gemeinsam am Tisch sitzen. OMI ist kein reines QS-Projekt, sondern ein Thema für die gesamte Fertigung.
4. Schrittweise Automatisierung und KI-Integration
Sobald erste Standardprozesse mit OMI stabil laufen, lohnt sich der nächste Schritt:
- Messplanung weiter automatisieren (CAIP-Regeln ausbauen)
- Machine-Learning-Modelle auf Mess- und Prozessdaten trainieren
- Closed-Loop-Strategien ausweiten: von MaĂźkorrekturen zu Prozessparameter-Anpassungen
So entsteht schrittweise ein intelligentes Fertigungssystem, das perfekt in das Leitbild „Präzision mit Intelligenz“ passt.
Warum OMI ein Baustein der KI-Strategie sein sollte
OMI ist kein Selbstzweck und auch kein Ersatz für Hochpräzisions-KMGs im klimatisierten Messraum. Aber es ist ein entscheidender Baustein für eine moderne, datengetriebene Produktionsstrategie – besonders in der Schweizer Präzisions- und Automobilzulieferindustrie.
- Es bringt Messdaten dorthin, wo sie entstehen: an die Maschine.
- Es verkĂĽrzt Reaktionszeiten von Stunden auf Minuten.
- Es liefert den Datenstrom, den KI-Systeme brauchen, um wirklich intelligent zu agieren.
Wer KI in der Produktion ernsthaft nutzen will – für Qualitätsprognosen, vorausschauende Wartung oder Prozessoptimierung – kommt an OMI und CAIP kaum vorbei.
Wenn Sie heute vor der Frage stehen, wie Ihre Fertigung in den nächsten fünf Jahren aussehen soll, würde ich OMI auf die Shortlist setzen. Nicht als isoliertes Projekt, sondern als Baustein einer klaren Roadmap hin zu Closed-Loop- und KI-gestützter Fertigung.
Nächster Schritt:
- Identifizieren Sie 1–2 Bauteile, bei denen Ausschuss und Messaufwand besonders schmerzen.
- PrĂĽfen Sie, welche digitalen Grundlagen bereits vorhanden sind.
- Sprechen Sie intern mit Fertigung, QS und IT ĂĽber einen gemeinsamen Pilot fĂĽr On-Machine Inspection.
Die spannende Frage ist nicht mehr, ob OMI kommt, sondern wer es zuerst konsequent nutzt – und damit den Produktivitäts- und Qualitätsvorsprung in der Schweizer Präzisionsindustrie ausbaut.