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Additive Fertigung: Ist die Künstliche Intelligenz der Schlüssel zu mehr Produktivität?

Am 2. Februar 2022 von Regina P. veröffentlicht
Künstliche Intelligenz

Als digitale Fertigungsmethode hat es die additive Fertigung bereits geschafft sich in den verschiedensten Industriezweigen zu etablieren. Ob in der Medizin, dem Automobilsektor oder der Konsumgüterindustrie: es gibt kaum einen Bereich, der nicht von den Stärken des 3D-Drucks profitiert. Die Technologie innoviert unter anderem Produktionsprozesse, indem Bauteile sowohl flexibler als auch nachhaltiger hergestellt werden können. Nichtsdestotrotz konnte der 3D-Druck in puncto Produktivität noch nicht sein volles Potenzial ausschöpfen. Könnte die Künstliche Intelligenz der Schlüssel dazu sein? Ein deutsch-kanadisches Konsortium widmet sich nun dieser Fragestellung, indem eine neue Software zur Prozesssteuerung für das Laserauftragschweißen entwickelt wird. Diese soll die Produktion optimieren und schließlich die Produktivität erhöhen. 

Der 3D-Druck ist als wegweisende Zukunftstechnologie Teil der Industrie 4.0. Dieses Zeitalter definiert sich durch die zunehmende Digitalisierung und Adaption von Künstlichen Intelligenzen in sämtlichen Bereichen. Aber erst die Mischung macht’s! Denn dass additive Fertigungsmethoden von einer  Automatisierung profitieren können, scheint insbesondere im Hinblick auf eine Prozessoptimierung wenig überraschend. Aus diesem Grund wurde nun ein deutsch-kanadische Konsortium im Projekt »Artificial Intelligence Enhancement of Process Sensing for Adaptive Laser Additive Manufacturing AI-SLAM« ins Leben gerufen. Zu den deutschen Partner zählen das Fraunhofer-Institut für Lasertechnik ILT in Aachen und der Softwareentwickler BCT aus Dortmund. Auf der kanadischen Seite wird das Projekt vom National Research Council NRC koordiniert und von einem Forscherteam der McGill University (Montreal) unterstützt. Auch Apollo Machine and Welding Ltd in Alberta beteiligt sich an dem Vorhaben. Ziel sei es eine Software für Anlagenhersteller zu entwickeln, damit LMD-Prozesse automatisch ablaufen können. 

Beschichtung einer PKW-Bremsscheibe mittels EHLA. (Bild: Fraunhofer ILT, Aachen)

KI soll LMD-Prozess effizienter machen

Das Laserauftragscheißen (engl. Laser Material Deposition, LMD) gilt als eine hybride Fertigungsmethode, indem Material mit einer Schichtstärke von 0,01 mm bis 2 mm hochpräzise auf nahezu jedem metallischen Grundwerkstoff in kürzester Zeit aufgetragen werden kann.  Anwender des Laserauftragschweißen wissen, dass zur Sicherstellung der Bauteilqualität nach jeder Beschichtung oder wenigstens nach jeder 10. Lage die Dicke der Schicht gemessen und die Prozessführung angepasst werden muss. Genau diese Notwendigkeit soll zukünftig automatisch vom System erkannt werden. Deshalb muss die Software am Ende in der Lage sein, Abweichungen von der vorgegebenen Kontur zu identifizieren und Prozessparameter wie beispielsweise die Vorschubgeschwindigkeit automatisch zu regeln. Diese Steuerparameter sollen schließlich mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz ermittelt werden. Außerdem soll die Software auf Basis eines Datenbestand selbstständig lernen und den Prozess iterativ optimieren. 

Ein Vorhaben, das nicht nur komplex ist, sondern auch auf eine große Menge Prozessdaten angewiesen ist. Zu den jüngsten Erfolgen zählt die Inbetriebnahme der Software-Funktionalität zum Scannen von Bauteilen und zur automatischen Bahnplanung an der Anlage des Fraunhofer ILT. AI-SLAM ist bis März 2024 im Rahmen des 3+2-Förderprogramms mit Kanada angesetzt und wird unter anderem für Anwender wie Apollo entwickelt. Das kanadische Unternehmen arbeitet mit der LMD-Technologie zur Reparatur von Verschleißteilen (wie dem Steinbrecherzahn) und verspricht sich durch die automatisierte Prozessführung vor allem eins: Effizienzgewinne bzw. mit weniger Aufwand mehr zu produzieren. 

Bei komplexen Geometrien wie an diesem Schaufelzahn oder bei ungleichmäßiger Abnutzung wird die KI-basierte Prozessoptimierung erhebliche Effizienzgewinne ermöglichen. (Bild: Apollo Machine and Welding Ltd, Canada)

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