Auf einen Blick
Förderung des Prozessverständnisses und der Qualitätskontrolle in der AM-Industrie
Der Lehrstuhl für Digital Additive Production DAP der RWTH Aachen University hat es sich zur Aufgabe gemacht, tiefgreifendes Know-how im Bereich Additive Manufacturing (AM) aufzubauen und in die Industrie zu transferieren. Mit umfangreichen Versuchsreihen erforscht der Lehrstuhl Prozessparameter, deren komplexes Zusammenspiel und deren Einflüsse auf den AM-Prozess. Bisher wurden die Testergebnisse manuell und mit hohem Zeitaufwand ausgewertet. Mit der nebumind Software ist der DAP nun in der Lage, Informationen wesentlich effizienter zu sammeln, ein schnelleres Prozessverständnis zu entwickeln und der Industrie das Know-how für eine effizientere AM-Qualitätskontrolle zur Verfügung zu stellen.
KUNDE
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Prof. Johannes Henrich Schleifenbaum
Lehrstuhlleiter Digital Additive Production (DAP), RWTH Aachen University
„Die nebumind Software hat das Potential für einen echten Gamechanger. Sie ermöglicht schnelle, einfache und automatische Datenanalysen. Wir können damit Prozesswissen effizienter aufbauen und die Industrialisierung des 3D-Drucks vorantreiben. Eine Qualitätssicherung mit der Digital-Twin-Lösung von nebumind wird auch bei kleinen Losgrößen mit wechselnden Geometrien Skaleneffekte ermöglichen.“
Produkt & Prozess
- Additive Fertigung
- Prototypenentwicklung
Vorteile
- Keine manuelle Erfassung, Bereinigung, Strukturierung und Zusammenführung von Daten nötig
- Schnellere Bewertung von Parametern und komplexen Wechselwirkungen
- Dauerhafte Speicherung von Testdaten und Analyseergebnissen
- Schnelleres Erlangen eines besseren Prozessverständnisses für einen stabileren Druckprozess
Anwendungen
- Qualitätsanalyse
- Qualifizierungsunterstützung
Die Herausforderung
Je mehr Einflussfaktoren, desto komplexer ihre Analyse
In der Forschung und Entwicklung neuer Fertigungstechnologien ist es essenziell, den Prozess zu verstehen und alle eventuell existierenden Einflussgrößen zu beherrschen oder zumindest zu überwachen. Zu diesem Zweck werden Testreihen durchgeführt, um bestimmte Parameter zu variieren und ihren Einfluss auf den Prozess zu beobachten. In der metallischen Additiven Fertigung (besser bekannt als metallischer 3D-Druck) wird beispielsweise die Laserleistung für das Schmelzen des Metallpulvers variiert, um dessen Einfluss auf den Prozess zu beschreiben. Hinzu kommen weitere wichtige Parameter wie die Vorschubgeschwindigkeit und Vorheiztemperaturen. Dabei ist es wichtig, eventuell weitere Einflussgrößen möglichst konstant zu halten und aus der Variation der Parameter entstehende Veränderungen am Prozess und Werkstück zu erkennen und bewertbar zu machen.
Bewertung von Änderungen im Prozess mit mehreren Parametern
Je mehr Einflussgrößen existieren, desto aufwändiger werden Versuche und deren Auswertungen. Insbesondere im physikalisch komplexen und sensitiven metallischen 3D-Druck können auf mikroskopischer Ebene des Schmelzprozesses mehr als 50 Prozessparameter eine Rolle spielen. Der übliche Ansatz, jeden Prozessparameter einzeln im Vergleich zu allen anderen Prozessparametern zu untersuchen, wird extrem zeitaufwändig und komplex. DAP suchte daher nach einer effizienteren und automatischen Methode, um die wachsende Menge an Daten zu sammeln, zusammenzuführen und zu analysieren und einen Überblick über die Analyse zu behalten.
Die Lösung
Zusammenführung von Daten, um gleichzeitige Analysen zu ermöglichen
Mit der nebumind Software-Lösung hat der Lehrstuhl DAP die Möglichkeit die Untersuchung der Fertigungsdaten zu einem Großteil zu automatisieren. Sowohl Daten aus dem Druckprozess als auch weitere Datenquellen, z.B. metallographische Analysen oder Micro-Computertomographie (CT) Bilder, warden in der nebumind Software zusammengeführt. Bislang war für die Korrelation der Daten aus verschiedensten Systemen mit unterschiedlichen Datentypen und Koordinatensystemen ein hoher manueller Aufwand erforderlich. Mit der nebumind Software entfällt dieser wiederkehrende manuelle Aufwand. Die Daten werden automatisch im gleichen Format und im gleichen Koordinatensystem zusammengeführt und intuitiv als „digitaler Komponentenzwilling“ zur weiteren Auswertung breitgestellt.
Stellt ein DAP-Wissenschaftler Auffälligkeiten in einer der Datenquellen fest, z.B. kleine Löcher auf den Mikro-CT-Bildern, kann er mit wenigen Klicks alle anderen Datenquellen an dieser Stelle analysieren und möglicherweise herausfinden, dass z.B. die Wärmebildaufnahmen eine zu hohe Temperatur im Schmelzprozess erkannt haben. Die automatische Datenaufbereitung und -bereitstellung in der nebumind Software spart dem Wissenschaftler enorm viel Zeit und beschleunigt sein Lernprozess.
Voxel-basierte Qualitätssicherung
Mit dem gewonnenen Wissen über die Faktoren, die einen relevanten Einfluss auf das Druckergebnis haben, will DAP in einem nächsten Schritt die nebumind Software für eine noch bessere Qualitätssicherung nutzen. Liegen die Messwerte in bestimmten räumlichen Bereichen (Voxel) des gedruckten Bauteils innerhalb ihres Toleranzfensters? War der eine Wert zwar erhöht, der andere Wert dafür aber niedriger? Diese Analyse ist mit der nebumind Softwarelösung automatisiert möglich und erlaubt eine Qualitätssicherung in jedem Voxel des Bauteils auch bei kleinen Losgrößen.
Langfristig wird das höhere Prozessverständnis des DAP der Industrie zugute kommen und einen stabileren AM-Prozess, eine bessere Kontrolle über die Druckqualität und weniger Produktionsausschuss ermöglichen.
