Fortschrittliche Lasermaterialbearbeitung mit KI

Ein modernes System zur Lasermaterialbearbeitung liefert erhebliche Datenmengen. Damit lassen sich zum Beispiel Bearbeitungsprozesse wie Schweißen, Bohren oder Schneiden optimieren und sogar der Maschinenzustand überwachen. Was kann KI in diesem Zusammenhang leisten?

KI-basierte Steuerungssysteme passen bereits heute Laser- und Maschinenparameter in Echtzeit an und verbessern Leistung, Produktivität und Prozessqualität. Auf der dritten "AI for Laser Technology Conference" am 23. und 24. November 2023 in Aachen diskutieren Fachleute über Trends und Visionen. Grafik: Fraunhofer ILT

Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Industrie. Automatisierung und Null-Fehler-Produktion sind wichtige Trends im Maschinenbau – und KI spielt dabei eine große Rolle. Schon heute kann sie dabei helfen, aus den Daten der Prozessüberwachung Abweichungen zu erkennen. Dadurch lässt sich beispielsweise eine Qualitätskontrolle in Echtzeit realisieren.

In Zukunft wird KI nach Prognosen des Fraunhofer-Fraunhofer-Instituts für Lasertechnik (ILT) noch viel mehr Prozesse regeln und mit Vorschlägen die Prozessplanung vereinfachen. Viele Anregungen für die Praxis wird es auf der dritten „AI for Laser Technology Conference“ am 23. und 24. November 2023 in Aachen geben: Hier werden diese und andere Trends bei der Anwendung von KI in der Materialbearbeitung diskutiert. Denn datengetriebene Innovationen bieten ganzheitliche Ansätze zur Steigerung von Produktivität, Effizienz und Qualität in der laserbasierten Fertigung und Sensorik. Zu diesem Zweck werden neue Methoden und Algorithmen für die Prozesssteuerung, Bild- und Datenanalyse eingeführt, ergänzt durch adaptive Verfahren. Das Ziel aller Maßnahmen ist letztlich eine effiziente und nachhaltige Produktion.

Was können aktuell verfügbare Lasermaterialsysteme leisten?

Unter Lasermaterialbearbeitung werden ganz allgemein alle Verfahren zur Bearbeitung von Metallen und anderen Stoffen mittels Laserstrahl verstanden, die den „Photoeffekt“ nutzen: Dies ist die Fähigkeit des Lichtes, Teilchen aus einem Material herauszuschlagen. Ein Lichtquant oder Photon mit einer genau definierte Energie trifft auf das Material und löst dort Oberflächenteilchen aus dem Verbund. Dank der Entwicklung immer leistungsfähigerer Lasersysteme haben sich die Anwendungsmöglichkeiten stetig erweitert. Heute findet der Laser als Werkzeug in vielen industriellen Bereichen Anwendung: Dies reicht von der Nanostrukturierung von Oberflächen über das Beschriften bis hin zum Laserschweißen, -schneiden und -bohren oder der Additiven Fertigung. Dabei werden verschiedene Effekte ausgenutzt – wie die Erwärmung beim Härten und Löten, das Verdampfen von Material beim Laserbohren, das Aufschmelzen beim Schneiden oder Schweißen, oder die Erzeugung von Plasma beim Tiefschweißen. Für die Materialbearbeitung entscheidend ist der Grad der Energieabsorption, denn die aufgenommene Energie erwärmt das Werkstück lokal. Bei stark wärmeleitfähigen Materialien fließt diese Wärme schnell ab, weshalb sich diese Werkstoffe schlechter mittels Laser bearbeiten lassen bzw. eine höhere Laserleistung (ein größerer Energieeintrag) vonnöten ist.

Der Nutzen aus der Datenflut

Ein modernes Lasermaterialsysteme erhebt große Datenmengen, die es auszuwerten gilt: Einerseits lassen sich die optischen Elemente im Laser und im Bearbeitungskopf überwachen und andererseits liefert die Prozessüberwachung Daten aus der Wechselwirkungszone. Sie ermöglichen schon heute, die Qualität der einzelnen Bearbeitungsschritte zu überwachen und zu dokumentieren. Das erlaubt es zum Beispiel, Veränderungen im Bearbeitungsprozess über die Zeit oder über viele Maschinen auszuwerten.

Das gleiche gilt für den Zustand einer Maschine oder einer ganzen Baureihe von Lasersystemen – auch hier lassen sich Veränderungen über die Zeit oder über eine Reihe von Maschinen verfolgen. Dabei entstehen Datenmengen, die vor Ort oder zentralisiert verarbeitet werden. Auch Bilder bestehen aus riesigen Datenmengen, bei ihrer Auswertung hat sich künstliche Intelligenz bereits etabliert. Die Systeme werden trainiert und können danach Abweichungen von der Norm oder gar Fehler bzw. Fehlfunktionen erkennen und eindeutig klassifizieren.

Lasersysteme für die KI-Anwendung planen

„Diese Fähigkeiten der KI sind bekannt, jetzt geht es darum, neue Maschinen zu bauen, die von vorn herein so konzipiert sind, dass sie die Potenziale von KI optimal nutzen können“, beschreibt Professor Carlo Holly, einer der Organisatoren der diesjährigen AI for Laser Technology Conference einen wichtigen Trend. „Die Sensorik und die Algorithmen müssen zueinander passen und am besten von Anfang an aufeinander abgestimmt geplant werden“, ergänzt er.

Das nächste Ziel sind selbstlernende Maschinen. Sie sollen in vier Schritten arbeiten: Zuerst generieren die Sensoren die Daten aus dem Prozess. Dann werden die Daten analysiert und verstanden, also anhand von vorhandenen Daten interpretiert. In einem dritten Schritt wird simuliert, wie sich die Ergebnisse des Prozesses weiterentwickeln. Dafür kann die bisherige Tendenz fortgeschrieben oder der Einfluss bestimmter Parameter simuliert werden. Das ermöglicht den vierten Schritt: Eine Regelung des Systems. Bislang wird KI vor allem für die Qualitätsüberwachung und vorausschauende Wartung der Maschine eingesetzt. Ein geschlossener Regelkreis ist das „next big thing“ in der Forschung und Entwicklung.

Prozessplanung mit KI vereinfachen

Mit der fortschreitenden Verfügbarkeit digitaler Prozessdaten kann die KI aber noch mehr. Die Daten aus der Vergangenheit erlauben es, für eine neue Bearbeitungsaufgabe und ein bestimmtes Material einen Parameterbereich zu errechnen, in dem der Prozess gut laufen sollte. Bei der Planung und der Einrichtung eines neuen Bearbeitungsprozesses lassen sich so Zeit und Ressourcen und somit Geld sparen.

„Die Künstliche Intelligenz kann in Multiparametersystemen eine optimale Lösung finden, für die ein Mensch zumindest sehr viel mehr Zeit bräuchte“, erklärt Holly. Mit der KI lassen sich neue Prozesse im Computer erproben, wie man es von digitalen Zwillingen im Bereich Industrie 4.0 kennt. Die Komplexität hat dabei noch eine andere Dimension: „Bei diesen Hightech-Systemen besteht die Herausforderung zunehmend darin, Nachwuchs mit einer passenden Mehrfachqualifikation zu finden.“ Denn wer so ein System simulieren und planen will, sollte Kenntnisse in Maschinenbau, Informatik und Physik mitbringen. Die Vorträge der AI Conference verdeutlichen die Notwendigkeit der Interdisziplinarität und leisten einen Beitrag zur Ausbildung der Teilnehmenden.

Laborführungen im Rahmen der Aachener Konferenz zur Lasermaterialbearbeitung dienen – neben den hochwertigen Fachvorträgen – dem Wissenstransfer zwischen Forschung und Anwendung.

Foto: Fraunhofer ILT

Die Anwendungsfelder sind breit

„Wir sehen KI schon in der Anwendung, aber was aktuell erprobt wird, das ist erst der Anfang“, beschreibt Holly den Status Quo. KI wird in der Erkennung von Fehlern bei Schweißnähten eingesetzt oder bei der Sortierung von metallischen Abfällen. Auf der Konferenz am 23. und 24. November 2023 in Aachen werden sich mehrere Vorträge mit Anwendungen im Bereich Fügen und Additive Manufacturing beschäftigen. Ein großes Thema ist naturgemäß auch die Software und Infrastruktur, weswegen der Plenarvortrag von Microsoft mit Spannung erwartet wird. „Am Ende geht es um die ganzheitliche Entwicklung von Systemen, Prozessen und Algorithmen“, fasst Professor Holly die Ausrichtung der diesjährigen Tagung (Informationen unter s.fhg.de/G5Vc) zusammen.