Fraunhofer-Gesellschaft
Um Additive Fertigungsverfahren zu einer echten Alternative gegenüber konventionellen Methoden zu machen, sind verkürzte Prozessplanungsphasen und eine konstant hohe Produktqualität erforderlich. Eine digitale Bahnplanung, die automatisch Prozessschwankungen berücksichtigt und ausgleicht, ist ein wichtiger Schritt in diese Richtung.
Das Ziel des Forschungsprojekts "KI4ToolPath - Geometrieunterstützte Klassifizierung von Prozesszuständen zur Bahnplanungsunterstützung am Beispiel des WAAM-Prozesses" besteht darin, eine vollständig digitale Prozessplanung für das Lichtbogenauftragschweißen (engl. Wire Arc Additive Manufacturing, WAAM) zu erreichen. Dabei werden Prozessfehler bereits während der Bahnplanung mithilfe von datenbasiertem maschinellem Lernen erkannt und ausgeglichen. Die automatisierte Prozessplanung verbessert die Zuverlässigkeit und Qualität des WAAM-Verfahrens erheblich, und die Durchlaufzeit des Fertigungsprozesses wird um etwa 20 Prozent verkürzt.
Dazu werden Schnittstellen zwischen Software- und Hardwarekomponenten für die Erfassung, Weiterleitung und Verarbeitung von Prozessdaten entwickelt und implementiert. Die Prozessdaten werden an eine KI-Plattform übertragen und dienen als Grundlage für das Training einer Künstlichen Intelligenz. Die entwickelten KI-Algorithmen werden in die Bahnplanungssoftware integriert, wodurch eine digitale Prozessplanung entsteht, die auch unerwünschte Prozessschwankungen berücksichtigt.
Webseite:
https://www.ipt.fraunhofer.de/de/projekte/ki4toolpath.html
Kontakt:
Thomas Derra M.Sc., Telefon +49 241 8904-320, thomas.derra@ipt.fraunhofer.de
Dr. Robin Day, Telefon +49 241 8904-161, robin.day@ipt.fraunhofer.de