Datengetriebene Qualitätsprognose: KI optimiert Eckschutzschienen-Fertigung I

Gelungener Projektstart des KI-Anwendungsprojekts mit der Protektorwerk GmbH

Projektidee: Datengetriebenes Assistenzsystem

In vielen produzierenden Unternehmen gewinnt die Qualitätskontrolle von Bauteilen während des laufenden Fertigungsprozesses zunehmend an Bedeutung. Auch die Protektorwerk GmbH aus Gaggenau, spezialisiert auf die Herstellung von Profilen für die Baubranche, möchte diesen Ansatz weiterverfolgen. Die Impuls zur Umsetzung dieser Grundidee entstand während mehrerer Fachgespräche mit KI-Trainern des Zentrums, in denen erste Verbesserungsansätze der Produktion diskutiert wurden. Aus diesen Gesprächen entstand schließlich der Plan für ein größeres Projekt mit dem MDZ Darmstadt: Ein datenbasiertes Assistenzsystem soll die Mitarbeitenden künftig dabei unterstützen, Auffälligkeiten im bzw. während des Prozesses schneller zu erkennen.

Die Idee: Subdivision-Flächen treffen Echtzeit-FEM

Im Projekt wandeln wir zunächst die rohen Optimierungs­ergebnisse in glatte Catmull-Clark-Subdivision­flächen um. Diese „organischen“ Flächen lassen sich intuitiv verformen – vergleichbar mit digitalem Ton. Neu ist, dass eine GPU-beschleunigte Finite-Elemente-Simulation (RISTRA) direkt an dieses Modell gekoppelt wird: Jede Verschiebung am Kontrollnetz aktualisiert in Sekunden­bruchteilen das Ergebnis-Bild der FEM-Analyse. Konstrukteur*innen sehen sofort, wie sich Steifigkeit oder Spannungen ändern – ganz ohne erneutes Vernetzen.

Produktion von Eckschutzschienen

Im Mittelpunkt des Projekts steht die Optimierung der Fertigung sogenannter Eckschutzschienen. Dabei handelt es sich um kaltumgeformte Metallprofile, die im Bauwesen als Kantenschutz und Verstärkungselemente eingesetzt werden. Sie werden bei Protektorwerk mithilfe des Verfahrens Rollformen hergestellt, bei dem ein Blechband durch mehrere Walzenpaare geführt und schrittweise in die gewünschte Form gebogen wird.

Qualitätssicherung durch Erfahrungswissen

Für einen stabilen Prozess und eine fehlerfreie Produktion der Schienen muss die Anlage exakt eingerichtet sein und während des Betriebs überwacht werden. Die Qualität der Schienen hängt stark von der richtigen Konfiguration und Einrichtung der Maschine ab. Bislang basiert dieser Prozess vor allem auf dem Erfahrungswissen der Mitarbeitenden, die die Produktion beobachten und bei Auffälligkeiten manuell eingreifen.

Sensorik als Grundlage für KI-gestützte Assistenz

Um hier ein datenbasiertes Assistenzsystem zu integrieren, wird die Rollformanlage im ersten Schritt mit geeigneter Sensorik ausgestattet. An den fünf Walzgerüsten erfassen mehrere Sensoren die Kräfte und Belastungen im Umformprozess. Ein Lasertriangulationssensor misst zusätzlich kontinuierlich die Banddicke des Ausgangsmaterials. Am sogenannten Richtapparat, der nach dem Prozess Fehler in der Geometrie der Eckschutzschiene korrigiert, kommen weitere Kraftsensoren zum Einsatz. Werden dort Abweichungen erkannt, können die Mitarbeitenden die Einstellungen des Richtapparats anpassen, um die gewünschte Qualität wiederherzustellen.

Datenbasis für maschinelles Lernen

Durch die integrierte Sensorik liefert die Rollformanlage nun kontinuierlich Messdaten zu relevanten Produktionsbedingungen. Diese Daten bilden die Grundlage für den Einsatz von maschinellem Lernen. In den nächsten Projektphasen sollen damit Zusammenhänge im Prozess identifiziert und Modelle entwickelt werden, die die Qualität der Eckschutzschienen vorhersagen und das Personal frühzeitig auf potenzielle Abweichungen aufmerksam machen.