Jeder CAM-Anbieter wirbt in diesem Jahr mit denselben drei Begriffen: intelligent, automatisiert, vernetzt. Ein Teil dessen, was hinter diesen Begriffen steckt, ver\u00e4ndert tats\u00e4chlich die Art und Weise, wie eine Werkstatt Werkst\u00fccke programmiert. Ein anderer Teil besteht aus einer umbenannten Funktion, die es bereits seit einem Jahrzehnt gibt, und wieder andere Funktionen werden erst in einigen Jahren in einer Produktionsumgebung einsetzbar sein.<\/p>\n\n\n\n
Dieser Artikel gibt einen \u00dcberblick dar\u00fcber. Er behandelt, was sich im Jahr 2026 bei CAM-Software ge\u00e4ndert hat, welche Entwicklungen ausgereift genug sind, um einen Prozess darauf aufzubauen, welche sich nur f\u00fcr bestimmte Arten von Betrieben lohnen und wie ein Zerspanungsunternehmen in diesem Jahr sinnvoll damit umgehen sollte. Es wird keine Rangliste der Plattformen erstellt. Wenn Sie eine solche ben\u00f6tigen, finden Sie unsere Vergleich von zehn CAM-Plattformen f\u00fcr das CNC-Fr\u00e4sen<\/a> ist f\u00fcr die Ansicht auf Produktebene zust\u00e4ndig.<\/p>\n\n\n\n Vier Trends pr\u00e4gen die CAM-Software im Jahr 2026. Die Werkzeugweggenerierung ist st\u00e4rker automatisiert und ber\u00fccksichtigt nun nicht mehr nur die Geometrie, sondern auch die Bearbeitungsbedingungen. Die Merkmalserkennung hat sich so weit verbessert, dass sich wiederkehrende prismatische Programmierungen tats\u00e4chlich als Vorlagen speichern lassen. Lizenzierung und Zusammenarbeit finden zunehmend in der Cloud statt, w\u00e4hrend die eigentliche Rechenleistung oft lokal verbleibt. Und die Simulation hat sich von der blo\u00dfen \u00dcberpr\u00fcfung des Fr\u00e4sers gegen\u00fcber dem Werkst\u00fcck hin zur Emulation der gesamten Maschine, einschlie\u00dflich Steuerung und Spannvorrichtung, entwickelt.<\/p>\n\n\n\n Keine dieser Ma\u00dfnahmen macht den Programmierer \u00fcberfl\u00fcssig. Sie alle ver\u00e4ndern lediglich, womit der Programmierer seine Zeit verbringt \u2013 und genau das ist der Punkt, auf den es wirtschaftlich gesehen ankommt.<\/p>\n\n\n\n Die deutlichste Ver\u00e4nderung betrifft die Art und Weise, wie die Zerspanungsparameter ausgew\u00e4hlt werden. Bei herk\u00f6mmlichen CAM-Systemen wurden vom Programmierer Vorschub, Drehzahl und Schrittweite abgefragt, woraufhin ein Werkzeugweg generiert wurde, der diese Werte beibehielt \u2013 unabh\u00e4ngig davon, auf welche Bedingungen der Fr\u00e4ser traf. Moderne Systeme passen die Parameter kontinuierlich an, basierend auf prognostizierten Eingriffsbedingungen, der Werkzeugdurchbiegung und der Materialabtragsrate, und einige lernen mittlerweile sogar aus den aufgezeichneten Maschinendaten fr\u00fcherer Auftr\u00e4ge.<\/p>\n\n\n\n Was diese Software gut kann, ist der mechanische Teil des Problems: den gleichm\u00e4\u00dfigen Eingriff in Kurven aufrechtzuerhalten, Schnitte \u00fcber die gesamte Breite in Nuten zu vermeiden, den Vorschub beim Ein- und Ausfahren anzupassen und einen schnelleren Weg durch dasselbe Material zu finden, ohne einen festgelegten Grenzwert zu \u00fcberschreiten. Das sind Berechnungen, und Berechnungen sind das, was Software wirklich gut kann. Betriebe, die diese Verfahren einsetzen, erzielen in der Regel die gr\u00f6\u00dften Einsparungen bei Schruppbearbeitungen in h\u00e4rteren Werkstoffen \u2013 genau hier setzt auch unser Leitfaden zu Parameter f\u00fcr das Hochgeschwindigkeits-CNC-Fr\u00e4sen<\/a> zeigt den gr\u00f6\u00dften theoretischen Spielraum.<\/p>\n\n\n\n Was es jedoch nicht tut, ist zu entscheiden, ob die Strategie richtig ist. Ein System kann einen Werkzeugweg optimieren, der bei diesem Werkst\u00fcck niemals h\u00e4tte verwendet werden d\u00fcrfen, oder einen, der eine Steifigkeit voraussetzt, \u00fcber die die tats\u00e4chliche Aufspannung nicht verf\u00fcgt. Es hat keine Kenntnis davon, dass sich die Spannvorrichtung verbiegt, dass das K\u00fchlmittel an die Schnittstelle gelangt oder dass der Bediener ein Werkst\u00fcck einlegen muss, das nun n\u00e4her an seine Grenzen gebracht wird. Die Optimierung ist real, doch die Verantwortung f\u00fcr die Strategie liegt weiterhin beim Menschen.<\/p>\n\n\n\n Die Merkmalserkennung identifiziert Bohrungen, Taschen, Vorspr\u00fcnge, Nuten und Gewinde direkt aus dem Volumenmodell und schl\u00e4gt entsprechende Bearbeitungsschritte vor. Diese Funktion gibt es schon seit Jahren, doch der praktische Unterschied besteht nun in der Zuverl\u00e4ssigkeit und den Regeln. Anstatt eine Bohrung zu erkennen und einen generischen Bohrzyklus vorzuschlagen, gleichen aktuelle Systeme das erkannte Merkmal mit den werkseigenen Regeln ab, sodass f\u00fcr eine 6-mm-Gewindebohrung in Aluminium stets dieselbe Werkzeugfolge, dieselben Vorsch\u00fcbe und dieselbe Pr\u00fcfvorgabe gelten.<\/p>\n\n\n\n In dieser Kombination liegt die eigentliche Einsparung. Die Erkennung allein spart ein paar Minuten. Die Erkennung in Verbindung mit durchgesetzten Betriebsstandards spart jedoch weitaus gr\u00f6\u00dfere Kosten, da so vermieden wird, dass zwei Programmierer zwei unterschiedliche Prozesse f\u00fcr dasselbe Merkmal erstellen \u2013 was in den meisten Betrieben das eigentliche Problem der Inkonsistenz darstellt.<\/p>\n\n\n\n Die Merkmalserkennung erfasst die Geometrie. Sie ber\u00fccksichtigt keine Toleranzen, die auf einer separaten 2D-Zeichnung angegeben sind. Bei der modellbasierten Definition werden Toleranzen, Anforderungen an die Oberfl\u00e4chenbeschaffenheit, Bezugspunkte und Anmerkungen als maschinenlesbare Daten direkt dem 3D-Modell zugeordnet. Dadurch kann die Software einen Prozess auf der Grundlage der Anforderungen und nicht allein anhand der Form ausw\u00e4hlen.<\/p>\n\n\n\n Dies ist die stillere, aber folgenreichere Entwicklung. Eine erkannte Bohrung mit zugeordneter Passklasse und Oberfl\u00e4chenanforderung kann automatisch einen korrekten Ablauf steuern. Dieselbe Bohrung ohne zugeordnete Daten kann immer nur generisch gebohrt und anschlie\u00dfend von einer Person korrigiert werden. Kunden aus der Automobil- und Luftfahrtindustrie treiben seit mehreren Jahren die modellbasierte Definition in ihren Lieferketten voran, und dies ist zunehmend der Grund daf\u00fcr, ob ein Betrieb seine Programmierung automatisieren kann oder nicht.<\/p>\n\n\n\n Der Begriff \u201eCloud-Bereitstellung\u201c im Bereich CAM umfasst mehrere verschiedene Aspekte, die oft unter einem Begriff zusammengefasst werden. Bei der Cloud-Lizenzierung wird die Berechtigung online \u00fcberpr\u00fcft. Beim Cloud-Datenmanagement werden Modelle, Programme und Revisionsst\u00e4nde in einem gemeinsamen Repository gespeichert. Bei der Cloud-Berechnung erfolgt die Berechnung der Werkzeugwege selbst auf einer Remote-Hardware. Die meisten Betriebe nutzen die ersten beiden Aspekte. Der dritte Aspekt ist bei aufwendigen mehrachsigen Bearbeitungen nach wie vor eher selten.<\/p>\n\n\n\nDie Kurzfassung der \u00c4nderungen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
KI-gest\u00fctzte Werkzeugwegoptimierung \u2013 und welche Entscheidungen sie f\u00fcr Sie treffen kann<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Wie man eine Optimierungsbehauptung ehrlich bewertet<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
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Automatische Merkmalserkennung und modellbasierte Definition<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Warum die modellbasierte Definition wichtiger ist als die Schlagzeilen \u00fcber KI<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Cloud-CAM und die Einw\u00e4nde, die nach wie vor g\u00fcltig sind<\/strong><\/h2>\n\n\n\n