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Forschungsprojekt Wie KI-gestützte Lösungen den Schweißprozess optimieren

Quelle: TU Graz 1 min Lesedauer

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TU GRAZ
voestalpine Böhler Welding Austria GmbH
ISG Industrielle Steuerungstechnik GmbH
invenio AG
Xometry Europe GmbH

Die Technische Universität Graz und voestalpine Böhler Welding, ein Unternehmen der voestalpine Metal Engineering Division, haben das Forschungsprojekt „Spark Science Center“ gestartet. Hier wollen sie gemeinsam an KI-gestützten Lösungen zur Optimierung des Schweißprozesses forschen.

v.l.n.r.. Stefan Glanz, CEO voestalpine Böhler Welding, TU Graz-Rektor Horst Bischof, Stadtrat Günther Riegler, TU Graz-Vizerektorin für Forschung Andrea Höglinger, Landesrat Willibald Ehrenhöfer, Franz Kainersdorfer, Mitglied des Vorstandes der voestalpine AG und Leiter der Metal Engineering Division, Christof Sommitsch, Leiter des Institut für Werkstoffkunde, Fügetechnik und Umformtechnik der TU Graz. (Markus Kaiser, Graz; www.markus-kaiser.at)
v.l.n.r.. Stefan Glanz, CEO voestalpine Böhler Welding, TU Graz-Rektor Horst Bischof, Stadtrat Günther Riegler, TU Graz-Vizerektorin für Forschung Andrea Höglinger, Landesrat Willibald Ehrenhöfer, Franz Kainersdorfer, Mitglied des Vorstandes der voestalpine AG und Leiter der Metal Engineering Division, Christof Sommitsch, Leiter des Institut für Werkstoffkunde, Fügetechnik und Umformtechnik der TU Graz.
(Markus Kaiser, Graz; www.markus-kaiser.at)

Ein gutes Schweißergebnis hängt von der optimalen Stromspannungs-Kennlinie des Schweißgerätes ab. Wo dieses Optimum liegt, bestimmen verschiedene Eingangsvariablen. Im Zentrum des Projekts steht die Entwicklung intelligenter Systeme, die in der Lage sind, Eingangsvariablen wie Grundmaterial, Zusatzwerkstoffe, Schutzgase oder Schweißmethode automatisch zu analysieren und die Schweißparameter in Echtzeit anzupassen. Ziel ist es, die bisher manuell durchgeführten Korrekturen durch Machine-Learning-gestützte Automatisierung zu ersetzen – für konsistent hohe Qualität und maximale Prozesssicherheit.

Echtdaten dienen Training des Machine-Learning-Modells

„Im Prinzip erstellt man einen riesigen Datenraum, in dem alle Schweißergebnisse als Funktion von unterschiedlichen Eingangsgrößen enthalten sind“, erklärt Christof Sommitsch, Leiter des Instituts für Werkstoffkunde, Fügetechnik und Umformtechnik der TU Graz. „Das Machine-Learning-Modell analysiert sie, liefert Abhängigkeiten und letztendlich einen Vorschlag für die gestellte Schweißaufgabe.“ Um die notwendigen Echtdaten zum Training des Machine-Learning-Modells zu erhalten, wird an der TU Graz das Grundlagen-Schweißlabor weiterentwickelt und bei voestalpine Böhler Welding in Kapfenberg werden auf Basis der im Labor getroffenen Vorarbeite auf einer eigenen technologischen Versuchslinie Daten im großen Maßstab generiert.

Das Projekt ist auf rund acht Jahre angelegt. Die ersten Forschungsschritte werden bereits im Rahmen einer Dissertation durchgeführt.

(ID:50426730)

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