MEDIUS

Ausgangssituation: Eine auswertungsorientierte Prozessdatenhaltung und -verarbeitung fehlt

Der Einsatz von Laserstrahlung als photonisches Werkzeug in der Produktion ist industriell etabliert und hat zu einem Wandel geführt, bei dem klassische Fertigungsverfahren durch laserbasierte Prozesse zunehmend ersetzt werden. Die Digitalisierung der Produktionstechnologien verfolgt dabei das Ziel einer Optimierung der Produktivität sowie einer Nachverfolgbarkeit jedes einzelnen Prozessschrittes, so dass zunehmend autonome Automatisierungsszenarien und selbstregelnde Prozesse möglich werden. Cyberphysische Systeme (CPS) finden im Bereich Lasermaterialbearbeitung nur mit hohem Aufwand Einzug, da etablierte Lösungen den hohen Anforderungen durch mangelnde Umsetzung von zeitgemäßen Schnittstellenkonzepten, unflexiblen Datenmodellen und unzureichender Datenbereitstellung nur unzureichend gerecht werden können und so bestenfalls Cyberphysikalische Inseln darstellen. Eine auswertungsorientierte Datenhaltung und Verarbeitung, die sich auf die Auswertung der Laserprozessdaten konzentriert und dabei dezentrale und zentrale Konzepte verbindet, ist nicht etabliert.

Forschungsergebnisse: Entwicklung eines KI-gestützten Photonic Predictive Manufacturing Systems für die datengetriebene und adaptive Laserstrukturierung mittels Direkter Laserinterferenz (DLIP)

Mit dem Projekt wurden zentrale Herausforderungen der Digitalisierung in der Lasermikrobearbeitung adressiert. Hierfür wurde ein Photonic Predictive Manufacturing System entwickelt, das eine harmonisierte Datenbasis, KI-gestützte Vorhersagemodule und eine AR-basierte Bedienschnittstelle in einer industriellen Laseranlage vereint. Ziel war es, den hohen Parametrierungs- und Analyseaufwand der Direkten Laserinterferenzstrukturierung (DLIP) deutlich zu reduzieren.

Im Rahmen des Vorhabens entstand ein cyberphysisches DLIP-Modul mit integriertem akustisch-optischem Inline-Monitoring, das flexibel zwischen verschiedenen Strukturierungsverfahren wechseln kann. Auf Basis der Prozessdaten wurden KI-Verfahren zur automatisierten Prozessüberwachung und Parametrierung entwickelt. So kann die Strukturperiode aus akustischen Einzelpulssignalen mit einer Genauigkeit von bis zu 96 % vorhergesagt werden.

Die entwickelte Vorhersageplattform verknüpft Laser- und Topographieparameter mit funktionalen Oberflächeneigenschaften und ermöglicht deren Vorhersage bereits während der Prozessentwicklung. Dadurch wird die Entwicklung funktionalisierter Oberflächen deutlich beschleunigt. Zudem wurde das akustische Monitoring zum Sensormodul LASENSacoustic weiterentwickelt, das künftig als Zusatzmodul für Laserbearbeitungsanlagen eingesetzt werden kann.