Additive Produktion Neues Assistenzsystem vereinfacht robotergestütztes Auftragschweißen 

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Fraunhofer-Einrichtung für Additive Produktionstechnologien IAPT

becos gmbH

In dem ITEA-Projekt FAMILIAR hat das Fraunhofer IAPT gemeinsam mit Projektpartnern unter Einsatz von maschinellem Lernen ein digitales Assistenzsystem mit Mixed-Reality XR-Brillen für robotergestütztes Auftragschweißen (WAAM) entwickelt. Das Hilfssystem erschließt Unternehmen mit geringen Vorkenntnissen den Einsatz der effizienten, aber anspruchsvollen 3D-Druck-Technologie.

In einem der Anwendungsfälle hat die Fraunhofer-Einrichtung für Additive Produktionstechnologien IAPT mit dem Konsortialführer consider it und den Partnern Pumacy Technologies und NXRT ein digitales Assistenzsystem zum Einrichten des robotergestützten Auftragschweißens (WAAM) entwickelt.

FAMILIAR: Sicheres und effizientes Machine Learning

Das Projekt FAMILIAR zielt auf die Optimierung von Arbeitsabläufen und Effizienzsteigerungen in produzierenden Unternehmen durch maschinelles Lernen. Kollaboratives Lernen zwischen Edge-Geräten und das dezentrale Speichern der Daten sorgen für Datensicherheit und eröffnen sensiblen Branchen die Vorteile von Machine Learning (ML) sowie virtueller und erweiterter Realität (VR und AR). Anwendungsfälle aus der Automobilbranche und der Additiven Produktion (engl. Additive Manufacturing, kurz AM) dienten in dem Projekt der Analyse und Validierung.

In einem Teilvorhaben des ITEA-Projekts FAMILIAR hat das Fraunhofer IAPT gemeinsam mit den Projektpartnern an einer Einrichtungshilfe für das robotergestützte Auftragschweißen (WAAM) gearbeitet. Der Fokus des Fraunhofer IAPT lag auf der Entwicklung der Systemarchitektur in der 3D-Druck Anlage, der Integration von Sensoren, der Entwicklung der Datenströme und Schnittstellen sowie auf Evaluationen und Tests.

Herausforderungen: robotergestütztes Auftragschweißen (WAAM)

Wire Arc Additive Manufacturing (WAAM) gehört zu den Directed Energy Deposition (DED) Prozessen. Bei dem Additiven Produktionsverfahren entstehen Bauteile im schichtweisen Aufbau durch das Schmelzen von Metalldraht durch einen Lichtbogen. Zu den Vorteilen von WAAM gegenüber anderen 3D-Druck-Verfahren zählen hohe Geschwindigkeit und effiziente Materialnutzung. WAAM produziert große Strukturen schneller und kostengünstiger als Pulververfahren. Zudem zeichnen sich die Bauteile durch hohe Festigkeit und günstige mechanische Eigenschaften aus.

Doch das robotergestützte Auftragschweißen ist aufwändig und erfordert umfassende Kenntnisse der Produktionsprozesse. Die Einrichtung des roboterbasierten 3D-Druckprozesses entscheidet über Prozess- und Bauteilqualität. Bei unzureichender Einspannung der metallischen Substratplatten kommt es beispielsweise zur Deformation der Substratplatte und kostenintensiver Nacharbeit oder Ausschussproduktion.

Digitales Assistenzsystem: WAAM-Prozesse schnell und sicher einrichten

Das neue Assistenzsystem leitet Verantwortliche mit Mixed-Reality-(XR)-Brillen durch das Einrichten des robotergestützten 3D-Druckprozesses. Sensordaten einer In-Prozess Stereokamera trainieren das Machine-Learning-Modell, das die Einrichtungsparameter für das robotergestützte Auftragschweißen berechnet.

Das resultierende digitale Assistenzsystem eliminiert ineffiziente Prozessschritte und halbiert den Aufwand für die Vorbereitungen der WAAM-Produktion. Über die Zeitersparnis in der Vorbereitung der Additiven Produktion hinaus trägt das Hilfssystem zur Qualitätssteigerung von WAAM-Bauteilen bei.

Formnext 2025

Fraunhofer IAPT weitet Automation der Additiven Produktion aus