IPPSLaBeM

Ausgangssituation

Die industriell relevanteste 3D-Druck-Technologie für Metallbauteile ist das Laser-Beam-Melting (LBM), welches insbesondere zur Herstellung komplexer Bauteile geeignet ist. Allerdings scheitert die wirtschaftliche Anwendung der Technologie in vielen Fällen an den hohen Bauteilkosten. Aufgrund der vergleichsweise hohen Investitionskosten und geringen Aufbauraten ist die Produktionszeit (Maschinenstundensatz) der größte Kostenfaktor von LBM-Bauteilen. Daher haben Unternehmen ein großes Interesse daran, die Maschinenauslastung zu maximieren. In der Praxis liegt die durchschnittliche Maschinenauslastung derzeit jedoch bei unter 60 Prozent. Aufgrund des hohen Individualisierungsgrades der Baujobs sowie der komplexen Zusammenhänge zwischen Baujobzusammensetzung, Fertigungszeit und weiteren Betriebsfaktoren (z. B. Planung und Durchführung vor- und nachgelagerter Bearbeitungsschritte, Personalverfügbarkeit) ist die Maschinenauslastung durch manuelle Planung nur schwer zu verbessern. Gleichzeitig erfordert die manuelle Planung einen hohen personellen Aufwand. Daher sind automatisierte Planungsansätze notwendig, um die Anlagenauslastung zu steigern und dadurch die Kosten zu reduzieren. Zusätzlich kann durch eine automatisierte Fertigungsplanung schnell und flexibel auf sich ändernde Rahmenbedingungen (z. B. Anlagenstörung, Eilaufträge) reagiert werden.

Aktuell können klassische Produktionsplanungssysteme aufgrund der spezifischen Eigenschaften und Anforderungen der additiven Produktionstechnologien (u. a. Fertigung in Baujobs, Abhängigkeit der Produktionszeit von konkreter Baujobzusammensetzung, Auswirkungen auf Nachbearbeitungsprozesse) nicht zielgerichtet bei AM-Dienstleistern verwendet werden.

Lösungsweg

Aufbauend auf der Anforderungsaufnahme des AM-Dienstleisters an ein betriebliches Anwendungssystem erfolgt die Bereitstellung von Trainingsdaten für ein KI-Modell durch den Aufbau eines Simulationsmodells. Basierend auf diesem Modell werden der Simulations- und der KI-Algorithmus optimiert. Dazu erfolgt die Konzeptionierung der Integration des Simulations- und KI-Modells in die IT-Systemlandschaft von KMU. Aufbauend auf diesen Erkenntnissen werden Gestaltungsempfehlungen abgeleitet und in einen Leitfaden überführt. Die erzielten Ergebnisse werden anschließend validiert. Durch ein kontinuierliches Projektmanagement und den Einsatz gezielter Transfermaßnahmen wird eine zielgerichtete Projektbearbeitung gewährleistet.

Erwartetes Ergebnis

Das Gesamtziel des Vorhabens besteht in der Entwicklung eines Produktionsplanungstools auf Basis von KI. Durch die optimierte Produktionsplanung können die Maschinenauslastung erhöht und die Produktionskosten reduziert werden. Dies steigert die Wirtschaftlichkeit von produzierenden KMU und stärkt deren Wettbewerbsfähigkeit im internationalen Kontext.

Nutzen für die Zielgruppe

Im Fokus stehen zwei Nutzerkreise. Dies sind zum einen AM-Dienstleister, welche durch die Forschungsergebnisse ihre Anlagenauslastung signifikant erhöhen und gleichzeitig den Aufwand für die Fertigungsplanung reduzieren können. Zum anderen werden Anbieter betrieblicher Anwendungssysteme adressiert, indem sie verbesserte Tools zur Fertigungsplanung für AM-Bauteile anbieten können.