Forschen heisst, die Zukunft gestalten!

DREAM

Germany and Sweden join forces in new metal AM development project: DREAM – Data dRiven process control in mEtal Additive Manufacturing

The additive manufacturing technology Laser Powder Bed Fusion (LPBF) uses a laser to selectively manufacture complex metal parts layer-by-layer. Compared to conventional manufacturing, it is characterized by higher geometrical freedom, e.g. for the integration of internal cooling channels or the use of lattice structures for weight reduction, with similar mechanical properties.

The gradual transition of technology from prototype to serial production, necessitates improved process- and quality control. Current approaches store disconnected sets of sensor data in individual silos and fail to leverage modern data processing technologies combined with robust LPBF data generation.

In the international project DREAM (Data dRiven process control in mEtal Additive Manufacturing) four partners; Fraunhofer ILT and BCT GmbH from Germany, as well as AMEXCI and Interspectral from Sweden have joined forces to overcome this challenge by combining the experiences and strengths of each partner. Together, over the next two years, they will realize the vision of a modular platform for automated defect detection for quality assurance in additive manufacturing.

Fraunhofer ILT has pioneered the LPBF technology since the 1990s. In DREAM, ILT will develop sophisticated LPBF processing strategies to generate usable sensor data. Sensor systems that are specifically designed for their usage in LPBF increase the resolution of the data and build the foundation for the subsequent analyses.

BCT GmbH’s team of engineers, computer scientists, and mathematicians is focused on automated process chains for additive and subtractive manufacturing as well as in-process sensor data acquisition. In DREAM, they will develop algorithms to synchronize the data from multiple sensor sources, combine them with information about the manufactured parts, and prepare them for further analysis.

AMEXCI is a leader in additive manufacturing for the Nordic industry with experience in applying artificial intelligence to uncover anomalies in sensor data. In DREAM, they will apply their previously developed annotation- and analysis platform to the preprocessed data to identify potential defects that may occur during the manufacturing process.

Interspectral a Swedish 3D visualization company that develop AM Explorer a visualization software package that makes it possible to fuse, explore and analyze simulation, monitoring, and post build part analysis data from the metal additive manufacturing process. In DREAM, AM Explorer will be extended to function with more types and higher resolution data to give LPBF-users even deeper insights into their part’s quality.

ProSLAM

Additive Fertigungsprozesse gelten als wichtige Bausteine für flexible und ökonomische Fertigung variierender Produkte. Den immer schneller wechselnden Anforderungen an Design, flexible Werkstoffeigenschaften und Funktion begegnet AM durch lagenweisen Aufbau in Kombination mit präziser Steuerung- und Überwachungsmöglichkeit. Trotz des großen Potentials besteht in der aktuell erfahrungs- und Trial-and Error-basierten, iterativen Entwicklung von Prozessen, die zusätzlich anwendungsabhängig wiederholt werden muss, das größte Defizit.
Analytische Methoden, die bspw. mittels online erfasster Messdaten Prognosen über die Bauteilqualität erstellen, fehlen derzeit aufgrund der großen Prozesskomplexität. Dies hemmt den Markteinstieg und reduziert das Anwendungsspektrum insbesondere für kleine und mittelständische Unternehmen. Hinsichtlich dieser Herausforderungen verspricht der Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) bei Analyse- und Regelungsaufgaben hoher Komplexität, vielen Parametern mit starker Querbeeinflussung – wie bei AM – signifikante Vorteile bezüglich Effizienz und Qualität der Analysen im Bereich der Fertigung.
Im Rahmen von ProSLAM sollen KI-gestützte AM-Prozesse an relevanten Use Cases erprobt werden. Auf Basis selbst lernender Prozessüberwachung und -Steuerung erwarten die Partner kürzere Prozessentwicklungs- und Qualifizierungszeiten sowie eine Reduktion des Ausschusses bei gleichzeitiger Erhöhung der Anlagenverfügbarkeit durch Vermeidung von Leerläufen.

Die Anwendung KI-basierter Algorithmen setzt eine ausreichende Datengrundlage und -Qualität sowohl bei Prozess- als auch Ergebnisdaten voraus. Daher  ist eine Erfassung der Daten und deren Analyse mit KI-Methoden in regelmäßigen Intervallen mit nachfolgender Adaption der Maschinenprogrammierung notwendig. Die benötigte Datengrundlage lässt sich mit den Qualitätskriterien verbinden, um daraus Handlungsempfehlungen für die Prozessführung abzuleiten und automatisiert durchzuführen.

Erstes Video zum KickOff Meeting

AI-SLAM

Additive Fertigungsverfahren konnten in den letzten Jahren unter wirtschaftlichen, ökologischen und technischen Gesichtspunkten mit konventionellen Fertigungsverfahren gleichziehen. Dennoch wird das Laser Powder Direct Energy Deposition Verfahren (DED) hauptsächlich bei dem Auftragen von Verschleißschutzschichten oder der Reparatur hochpreisiger Bauteile aus der Luftfahrt-, Werkzeugbau-, Offshore-, Energie- und Bergbaubranche eingesetzt. Das wird auf die hohen Aufwände für die langwierige Entwicklung stabiler DED-Prozesse (geeignete Aufbaustrategie, Bahnplanung und Prozessparameter) zurückgeführt. Künstliche Intelligenz (KI), und im Speziellen maschinelles Lernen (ML), sind das zentrale Element des Ansatzes, um die Komplexität und damit die Kosten bei der Implementation eines DED-Prozesses zu reduzieren. Die KI dient dazu geeignete Prozessparameter zu prognostizieren, statt diese durch aufwendige und zeitintensive Testreihen zu ermitteln. Darüber hinaus soll die KI dabei helfen, die Qualität der Schweißergebnisse zu verbessern, indem eine lagenweise, lokale Anpassung der Prozessparameter ermöglicht wird. Die Eingangsdaten für die KI liefern geeignete Sensoren, die – während des Schweißprozesses (z.B. Pyrometer, Wärmebildkamera, Schmelzbadüberwachung) und – lagenweise, intermittierend (z.B. Laser-Linien-Scanner, Laser-Ultraschallsensor) Daten aufzeichnen. Die Prozesskette sieht dabei  folgende Schritte vor:
– Auftragen einer definierten Anzahl an Lagen
– Online- und Offline-Aufnahme geeigneter Sensordaten
– Auswertung der Sensordaten mithilfe KI
– Adaption der Werkzeugbahnen und Prozessparameter für die nächsten Lagen
Das kanadisch-deutsche Konsortium – bestehend aus KMUs und FuE-Instituten – verfügt über die notwendige Expertise im Bereich der Industrieanwendungen, Prozessentwicklung, Software- und Sensor- Technologie sowie KI, um die technologischen Herausforderungen des AI-SLAM-Projektes erfolgreich zu meistern.

Pressemitteilung „LMD-Prozessentwicklung unterstützt durch KI“

SCANCUT

Keramische Faserverbundwerkstoffe (CMCs) werden für Anwendungen in zukünftigen hocheffizienten Triebwerksgenerationen entwickelt. Die Herstellung solch sicherheits-relevanter CMC-Komponenten (z.B. Leitschaufeln im Heißgasbereich) ist hochkomplex. Für ihren Einsatz im Triebwerk müssen diese Materialien über  keramik-gerechte Anbindungskonzepte mit anderen Turbinenkomponenten verbunden werden. Dazu müssen die erforderlichen, hochpräzisen Fügeflächen kostengünstig und fehlerfrei erzeugt werden.

Üblicherweise fallen für die Endbearbeitung und Qualitätssicherung bis zu 80 % der Herstellungskosten an. Hier setzt SCANCUT an! Es ist geplant, oxidische und nicht-oxidische CMC spanend zu bearbeiten und die Oberflächenqualität während des Bearbeitungsprozesses (inline) zu messen und zu bewerten. Dadurch entfallen zeitaufwendige und wiederkehrende manuelle Offline-Messprozeduren. Zudem können die Bearbeitungsparameter inline angepasst werden. Die Qualitätskontrolle erfolgt direkt in der Werkzeugmaschine (WZM) mit Hilfe eines hochauflösenden Weißlichtinterferometers (WLI), das iterativ und in Sekundenschnelle die Bearbeitungsqualität kontrolliert.

Ein Expertensystem erfasst die Daten und passt die Prozessparameter und die Bearbeitungsstrategie an. Die optimierten Parameter werden in die Maschinen-Steuerung integriert und im nachfolgenden Bearbeitungsschritt umgesetzt. Die Bearbeitungs-Prozesse und Werkzeuge können somit schneller zur Produktionsreife entwickelt werden. Die Herausforderungen in diesem Projekt bestehen darin, die verschiedenen CMCs möglichst schädigungsfrei zu bearbeiten. Das erfordert eine zuverlässige Erkennung von Mikrorissen (Sensorauflösung, Erkennungsalgorithmen) und die prototypische Integration des WLI in die WZM sowie die Umsetzung des automatisch-adaptiven Softwareregelkreises.

ADMAS

ADMAS befasst sich mit der Fertigungsoptimierung von Flügelschalen für ein zukünftiges neues Verkehrsflugzeug. Hierbei sollen heute sehr kostenintensive Prozessschritte nach dem Aushärten betrachtet werden. In der heutigen A350 Fertigung sind insbesondere die Kantenbearbeitung (Umrissfräsen und Entgraten) und das anschließende Versiegeln die kostenintensivsten Schritte.

Im Rahmen des Verbundvorhabens sollen wesentliche Strategieänderungen zur Erreichung von Bearbeitungsgenauigkeiten umgesetzt werden. In fast allen heutigen Prozessen werden nach dem Aushärten mittels Bohrschablonen Referenzbohrungen eingebracht die für alle weiteren Prozessschritte genutzt werden um das Bauteil zu referenzieren und danach gemäß Sollgeometrie zu bearbeiten. Hierfür ist eine steife und präzise Einspannung in Verbindung mit einer ebenso hochgenauen Bearbeitungs-Maschine notwendig.

Im Vorhaben sollen nun bereits während der Aushärtung alle relevanten Markierungen für z.B. Bohrungen und Umrisse eingebracht werden, indem gezielt Harzkanten oder –nuten erzeugt werden. Diese Markierungen sind wiederholbar hochgenau, da sie nur von der Geometrie des Aushärtewerkzeuges abhängen und nicht von einem nachgelagerten Prozess, wie dem Bohren. Ein Sensorsystem an einem Bearbeitungskopf kann diese Markierung erkennen und nutzen, um mittels einer Ausgleichskinematik die korrekte Position oder Bahn zu erreichen. Die Grobpositionierung wird z.B. durch einen Industrieroboter auf eine Linearachse erreicht. Gleichzeitig wird im Verbund ein neuartiges Entgratwerkzeug entwickelt, welches ein manuelles Entgraten entfallen lässt.

Für das automatisierte Kantenversiegeln wird eine Dosieranlage entwickelt, die mittels Wechselkopf im Prozessschritt integriert werden kann. Dadurch entstehen die Technologien für eine hocheffiziente, integrale und flexible Bearbeitungszelle, die Anforderungen einer Hochkadenzfertigung von zukünftigen Bauteilen gerecht wird.

AMB2S

Additive Manufactured BLISK to Sky (AMB2S) verfolgt die Ziele einer umweltfreundlicheren, leistungsfähigeren und effizienteren Luftfahrt. Das Verbundvorhaben bildet dies durch die Entwicklung einer ganzheitlichen Prozesskette angefangen von der Konstruktion, über die additive Fertigung, Wärmebehandlung, subtraktive Nachbearbeitung bis hin zur Qualitätssicherung für die Herstellung von Triebwerkskomponenten am Beispiel einer BLISK ab. Durch Laser Powder Bed Fusion (L-PBF) können neue Freiheitsgrade bei der Auslegung der Komponenten zu gezielten Steigerung der Ressourceneffizienz während der Fertigung ausgenutzt werden.
Darüber hinaus ermöglicht der Einsatz von L-PBF die Entwicklung und Fertigung kleinerer, komplexerer Kerntriebwerke mit einer Schadstoff- und Lärmemissionsreduktion nach der neuen Richtlinie „Flightpath 2050“. Zusätzlich ermöglicht das L-PBF eine effizientere Fertigung durch einen geringeren Materialeinsatz und somit eine bessere Umweltbilanz als die konventionelle Herstellung.

Damit diese Komponenten zukünftig in Flugzeugtriebwerken eingesetzt werden können, wird parallel zur Prozesskettenentwicklung eine Machbarkeitsstudie zur Luftfahrtzertifizierung durchgeführt.
Durch die interdisziplinäre Zusammenarbeit von KMUs und Forschungseinrichtungen ist das gesamte Forschungsgebiet von grundlagenorientierter bis zur anwendungsnahen Demonstrationsforschung durch »AMB2S« vertreten.   Die Zusammenarbeit von KMUs und Forschungseinrichtungen die Ausbildung qualifizierter Nachwuchskräfte für die zukünftigen Herausforderungen der Luftfahrtindustrie und stärkt den Industriestandort Deutschland nachhaltig.

IDEA

Industrialisierung von Digitalem Engineering und Additiver Fertigung (IDEA) – Additive Fertigung für die Serienproduktion

Bei der pulverbasierten, additiven Fertigung komplexer Metallbauteile sollen durch die Arbeiten in diesem Verbundprojekt Produktionsverbesserungen von ca. 50 Prozent erreicht werden.

Die Additive Fertigung, auch als industrieller 3D-Druck bekannt, bietet viele Vorteile. Nahezu beliebige Geometrien und selbst komplexe Strukturen lassen sich ohne wesentlichen Mehraufwand herstellen. Auf diese Weise entstehen anspruchsvolle Metallbauteile wie Turbinenschaufeln, Getriebe- oder Motorenteile. Gleichzeitig wird durch diese Technologie auch die Massenfertigung individualisierter Produkte möglich.

Derzeit laufen die einzelnen Arbeitsschritte in der Prozesskette für den Pulver- und Metallbasierten 3D-Druck häufig noch isoliert ab. Ziel von IDEA ist es, mit 14 Partnern aus Wirtschaft und Wissenschaft die weitere Industrialisierung und Automatisierung der Additiven Fertigung voranzutreiben.  Die gesamtheitliche Betrachtung beginnend vom Design bis hin zu Nachbearbeitung der gedruckten Bauteile soll hier helfen das Potential dieser Fertigungsmethode zu nutzen.

Abgeschlossene Projekte

In diesem Abschnitt erfahren Sie mehr zu den bereits abgeschlossenen Projekten. Ergebnisse erläutern wir gern.

ProLMD

Ziel des Projekts ist die Entwicklung einer wirtschaftlichen Prozesskette mit Systemtechnik und laserbasierten, additiven Prozessen (LA). Die Ergebnisse des Projekts werden an Demonstrator-Bauteilen der beteiligen Industriepartner validiert. Die ProLMD-Systemtechnik basiert auf Industrierobotern. Dies senkt Kosten und steigert die Flexibilität hinsichtlich Bauteilgeometrie und -größe. Weitere Vorteile entstehen aus der Entwicklung eines flexiblen Schutzgassystems, welches nur dort Schutzgas verwendet, wo es nötig ist. Neue Laserbearbeitungsköpfe, die mit Draht als auch mit Pulver als Zusatzwerkstoff arbeiten, sowie ein für die hybride Fertigung geeignetes CAM-System runden die Systementwicklung ab. Parallel werden für mehrere Werkstoffe, sowohl in Draht- wie auch Pulverform, LA-Prozesse erforscht. Als Basis für eine Verwendung in hochbelasteten Bauteilen werden ausführliche Materialuntersuchungen durchgeführt und eine geometrische Überprüfung der aufgebauten Bauteile implementiert.

MultiPROM

Die heutige Bearbeitung von Faserverbund-Flugzeugstrukturen weist hohe Prozessnebenzeiten auf, da Einmessschritte und Kontrollvorgänge sehr zeitaufwändig sind und die Maschine währenddessen nicht zur Bearbeitung genutzt werden kann. Im Rahmen des Projektes MultiPROM wird ein innovatives Überwachungssystem erarbeitet, welches Maschinen- und Prozessüberwachung miteinander verbindet, um Nebenzeiten zu vermindern. Ermöglicht wird dies durch einen Ansatz zur gleichzeitigen geometrischen Auswertung der Bearbeitung und Prüfung der Maschinengenauigkeit durch Aufzeichnung multisensorieller Datenströme im Prozess. Eine weitere Reduzierung der Nebenzeiten soll durch ein vollautomatisiertes Einmessen der Bauteile erreicht werden. Hiermit wird die Qualität der Prozessüberwachung von der derzeitigen visuellen und akustischen Beobachtung durch den Maschinenbediener hin zu einer vollautomatisierten Kontrolle weiterentwickelt. Der Aufwand für die nachgeschaltete Vermessung von geometrischen Merkmalen kann somit deutlich verringert werden. Außerdem ist eine zielsichere Reaktion auf Störungen, wie die Verwendung eines schadhaften Werkzeugs oder falscher Bearbeitungsparameter, möglich. Weiterhin wird eine schnelle geometrische Vermessung der gefrästen Bauteile erarbeitet, um den Aufwand der stichprobenartigen Kontrolle der Bauteile nach der Bearbeitung zu reduzieren.

Gefördert wird das Projekt durch das Budesministerium für Wirtschaft und Energie, LuFo V-3, Projektträger DLR

Everest

Mit dem Hochgeschwindigkeits-Laserauftragschweißen (EHLA) steht ein res- sourcenschonendes, flexibles und wirtschaftliches Verfahren zur Verfügung, das für Beschichtungen, Reparaturen sowie die Additive Fertigung eingesetzt werden kann.
Neben robusten Prozessen für Walzen für die Chemie- und Papierindustrie, sollen Systeme zur Geometrieerfassung, zur Bahnplanung für Reparaturen und additive Fertigung sowie zur Prozessüberwachung entwickelt und in eine Demonstrations- anlage integriert werden.

BCT GmbH ist einer der Partner dieses Forschungsvorhabens und bearbeitet die Datenaufnahme innerhalb der EHLA-Maschine sowie die Berechnung der Auftragsprogramme aus den Prozessdaten.

Gefördert wird das Projekt durch Mittel aus dem Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) 2014-2020 „Investitionen in Wachstum und Beschäftigung“.

Pressemitteilung „EHLA-Tuning: Walzenbeschichtung mit bis zu 200 Metern pro Minute“

DigitalCMM

Das Forschungsprojekt „DigitalCMM – Digital Coordinate Measurement Machine“ befasst sich mit der automatisierten Analyse von Prozessdaten wie z.B. der Fräskräfte, um basierend darauf direkt nach der Fertigung eines Bauteils auf einer Werkzeugmaschine Rückschlüsse auf die Qualität und tatsächliche Geometrie ziehen zu können. Um den Bearbeitungsprozess digital aufzunehmen wird die Maschine hierzu mit zusätzlichen Sensoren ausgestattet. Ziel des Projekts ist die Vermeidung einer nachträglichen und aufwendigen Vermessung des Bauteils.

BCT GmbH ist einer der fünf Partner dieses Forschungsvorhabens und bearbeitet die Datenaufnahme innerhalb der Maschine sowie die Berechnung der IST-Geometrie aus den Prozessdaten.

Gefördert wird das Projekt durch Mittel aus dem Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) 2014-2020 „Investitionen in Wachstum und Beschäftigung“.

HyProCell

The objective of this EU funded research project is to develop and demonstrate a new concept of multi-process production cell, featuring both, additive and subtractive manufacturing connected over ICT platforms

The developed concept will be implemented at industrial (pilot facility) level to validate it in real settings, manufacturing real parts and measure the benefits (TRL5 -> TRL7).

BCT contributes to this project supporting the DED machine with measuring devices for capturing the real part geometry and with corresponding adjustment methods to align the parts or to adapt the NC programs to the individual needs.

This project has received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under grant agreement No 723538.

OpenHybrid

Der Focus dieses Projekts liegt in der Entwicklung von Fertigungs-Lösungen, die sowohl additive als auch subtraktive Fertigungsverfahren innerhalb einer Maschine verwenden. Dabei wird eine große Bandbreite von Maschinen, angefangen von einer klassischen Werkzeugmaschine bis hin zu Portalmaschinen unterstützt. Das Ziel ist die Realisierung einer durchgängigen, nicht unterbrochenen Prozesskette auf einer Maschine. Es kommen sowohl pulver- als auch drahtbasierte Verfahren zum Einsatz.

Die untersuchten Verfahren eignen sich für die Erstellung neuer Bauteile und insbesondere zur Reparatur hochwertiger Komponenten aus metallischen Werkstoffen.

BCT ist im Rahmen dieses Projekts an der Entwicklung spezieller Softwarelösungen beteiligt, die dem Bediener einen vereinfachten Zugriff auf komplexe Technologien ermöglichen. Adaption wird eingesetzt, um additive als auch subtraktive Verfahren an die jeweiligen Bauteile anzupassen.

This project has received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under grant agreement No 723917.

AMAZE

Im Rahmen von AMAZE, dem größten europäischen Forschungsvorhaben im Bereich der Additiven Fertigung wurden unterschiedliche AM Verfahren untersucht und verbessert, um so die Leistungsfähigkeit der Systeme sowie die Qualität der Teile zu erhöhen. Unterstützt wurden diese Arbeiten durch neu entwickelte Simulationen und zerstörungsfreie Untersuchungsmethoden.

Neben der Einbringung adaptiver Ansätze in das LMD Verfahren war BCT im Bereich der Nacharbeit AM gefertigter Bauteile aktiv.

This project has received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under grant agreement No 313781.

MBFast18

Um die Herausforderungen der Serienfertigung von Großbauteilen auch in Zukunft meistern zu können, ist eine Abkehr vom klassischen Arbeitsablauf mit dem üblichen Transport der Bauteile von einem Prozess zum nächsten erforderlich. Im Rahmen des Projekts MBFast18 wurde untersucht, wie sich die Produktion Steigner lässt, wenn die Prozesse zum Bauteil kommen.

BCT war bei der Referenzierung einer lokalen Arbeitseinheit basierend auf Tracke-Daten beteiligt. Auf diese Weise kann eine Bearbeitungsmaschine mit begrenztem Arbeitsraum auf einem großen Bauteil sicher platziert werden. –> Video