Fraunhofer ILT:
Produktiver beschichten und reparieren mit Künstlicher Intelligenz
Additive Verfahren sind gegenüber herkömmlichen Produktionstechniken nauf dem Vormarsch: Flexibler, sparsamer, funktionaler sind sie schon. nNur bei der Produktivität hakt es noch. Ein deutsch-kanadisches nKonsortium geht das jetzt mit Künstlicher Intelligenz
(KI) an: Mit einern neuen Software zur Prozess-steuerung soll das Laser-auftragschweißen nautoma-tisch optimiert und er-heblich produktiver werden.
Kanadische Maschinenbauer erhalten viele Aufträge aus dem Bergbau undn der Erdölindustrie. So werden zum Beispiel Steinbrecherzähne aus dem nBergbau regelmäßig überholt. Mit dem Laserauftragschweißen (engl. Laser nMaterial Deposition, LMD) werden auf das Verschleißteil neue Schichten naufgetragen, bis die Sollgeometrie wieder erreicht ist.
Der Haken bei der Sache ist die ungleichmäßige Abnutzung. Dadurch nmüssen Schichten mit variierender Dicke aufgetragen werden. Ein Bedienern muss dafür nach jeder Beschichtung oder wenigstens nach jeder 10. Lage nmessen und die Prozessführung anpassen.
Regelprozesse wie diesen zu automatisieren hat sich ein deutsch-kanadisches Konsortium vorgenommen. Gemeinsamn entwickeln die Partner im Projekt »Artificial Intelligence Enhancement nof Process Sensing for Adaptive Laser Additive Manufacturing AI-SLAM« nSoftware für Anlagenhersteller, mit der LMD-Prozesse automatisch nablaufen können. Dafür werden die Geometrien während des Auftragens nautomatisiert erfasst. Das System erkennt Abweichungen von der nvorgegebenen Kontur und regelt Prozessparameter wie beispielsweise die nVorschubgeschwindigkeit nach.
Die optimierten Steuerparameter werden dabei mit Hilfe von nKünstlicher Intelligenz ermittelt. Die Software analysiert einen ngrößeren Datenbestand und lernt selbstständig, wie der Prozess iterativ nverbessert werden kann. Jüngster Meilenstein in dem auf drei Jahre nangelegten Projekt war die Inbetriebnahme der Software-Funktionalität nzum Scannen von Bauteilen und zur automatischen Bahnplanung an der nAnlage des Fraunhofer ILT.
Deutsch-kanadische Zusammenarbeit für mehr KI-Anwendungen
Auf deutscher Seite sindn das Fraunhofer-Institut für Lasertechnik ILT in Aachen und der nSoftwareentwickler BCT aus Dortmund an AI-SLAM beteiligt. In Kanada wirdn das Projekt vom National Research Council NRC koordiniert. Die Forschungsseite übernimmt dort ein Team vonn der McGill University (Montreal), für das Programmieren von nMachine-Learning-Algorithmen ist die Firma Braintoy (Calgary) dabei. Alsn industrieller Dienstleister für das LMD beteiligt sich Apollo Machine nand Welding Ltd in Alberta am Projekt.
Die Schwerpunkte des Projektes sind durchaus komplex: Grundlegend nmüssen möglichst viele Prozessdaten systematisch erfasst und aufbereitetn werden. Komplexe Routinen lernen dann maschinell aus diesen Daten, wie ndie Prozessführung optimiert werden kann, um am Ende mit weniger Aufwandn mehr zu produzieren.
Auf kanadischer Seite wird die LMD-Technologie für Reparatur-Anwendern wie Apollo weiterentwickelt. In der Firma werden jährlich mehrere nTonnen Material für die Reparatur von Verschleißteilen - wie dem nSteinbrecherzahn - eingesetzt. Dementsprechend hoch sind die Erwartungenn für die Effizienzgewinne durch eine automatisierte Prozessführung.
Die Projektarbeit über beide Kontinente hinweg funktioniert dabei ndank regelmäßiger Videotreffen und gemeinsam online erarbeiteter nDokumente problemlos. Auch virtuelle Laborführungen zum Kennenlernen dern Software- und Hardwareumgebung der jeweils anderen Seite fanden bereitsn statt. Zum Austausch von Prozessdaten und zur Umsetzung der nMachine-Learning-Modelle wurde von Braintoy die hauseigene Webplattform nnamens mlOS (Machine Learning Operating System) für alle Projektpartner nfreigeschaltet.
Das Projekt AI-SLAM läuft noch bis März 2024 im Rahmen des 3+2-Förderprogramms mit Kanada. Das Programm wird auf deutscher Seiten vom Bundesministerium für Bildung und Forschung und auf kanadischer nSeite vom National Research Council of Canada NRC gefördert. Schwerpunktn ist der Einsatz von Künstlicher Intelligenz für die Entwicklung neuer nTechnologien in der industriellen Produktion. Die einzelnen Projekte nkommen aus unterschiedlichsten Branchen. Von den Bereichen Bergbau und nEnergie reichen die Anwendungen über Automobilbranche und nTelekommunikation bis zum Bauwesen und Infrastrukturmanagement.
Quelle: Fraunhofer ILT
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