Prozessorientierter Digitaler Zwilling in WAAM

Der Digitale Zwilling ermöglicht die datengetriebene Prozessüberwachung und -regelung in additiven Fertigungsprozessen. Nachfolgend werden Kernergebnisse der Dissertationsarbeit "Prozessorientierter Digitaler Zwilling für die Additive Fertigung mittels Lichtbogenauftragsschweißen" (Referenz: Reisch ) vorgestellt.

Die Arbeit unterteilt sich sieben Abschnitte:

1. Einleitung
2. Grundlagen und Stand der Technik
3. Digitale Bauteil- und Prozessrepräsentation
4. Prozessmodellierung und -überwachung
5. Datengestützter Prozesseingriff
6. Erprobung in der industriellen Fertigung
7. Schlussfolgerung und Ausblick

Für eine detaillierte Darstellung der einzelnen Themen sowie für eine Zitation / ein Referenzieren der nachfolgend vorgestellten Inhalte wird auf die veröffentlichte Fassung der Arbeit verwiesen. Die nachfolgenden Abschnitte sind dieser Arbeit entnommen.

1. Einleitung

Einführung in die Thematik sowie Darstellung des Bedarfs nach einem prozessorientierten Digitalen Zwilling für die Additive Fertigung mittels Lichtbogenauftragsschweißen.

2. Grundlagen und Stand der Technik

Vorstellung der Grundlagen im Bereich der Additive Fertigung, zum Digitalen Zwilling sowie im Bereich der Datenanalytik. Dabei wird unter anderem auf die Prozessüberwachung, die Prozessregelung, die Anomaliedetektion bei Zeitreihendaten und Evaluierungsmetriken eingegangen. Abschließend wird der Forschungsbedarf abgeleitet sowie die Hypothese aufgestellt, das mithilfe eines kontextwahrnehmenden, autonomen und anpassungsfähigen Digitalen Zwilling der WAAM-Prozess industrialisiert werden kann. Darauf basierend ergab sich folgende Forschungsfrage:

"Wie können Kontextwahrnehmung, Autonomie und Anpassungsfähigkeit eines prozessorientierten Digitalen Zwillings für die additive Fertigung mittels Lichtbogenauftragsschweißen erreicht werden?"

3. Digitale Bauteil- und Prozessrepräsentation

Die digitale Bauteil- und Prozessrepräsentation erlaubt die Bereitstellung von Kontext für die Prozessüberwachung und die Prozessanpassung. Dazu wurde der Kontext zunächst in drei Bereiche eingeteilt:

• Systemkontext
• Zeitlicher Kontext
• Räumlicher Kontext

Der Systemkontext wurde mithilfe eines OPC UA Informationsmodells sowie eines Prozesszustandsmodells bereitgehalten. Die zeitliche Einordnung geschieht auf Basis einer zeitlichen Indexierung aller Dateninstanzen. Um den räumlichen Kontext bereitstellen zu können, wurde der Octree als räumliche Datenstruktur eingeführt. Alle Datenpunkte werden raumzeitindexiert. Zu Beginn des Aufbaus eines neuen Bauteils stellt der lediglich mit Simulationsdaten gefüllte Octree ein Digitales Modell dar. Während des Prozesses werden je nach Prozessgeschehen weitere Datenpunkte eingeführt, sodass es sich um einen Digitalen Schatten des Bauteils handelt. Auf Basis der Prozessanpassung und der damit einhergehenden bidirektionalen Datenanbindung entsteht in Kapitel 5 ein Digitaler Zwilling.

Der Digitale Schatten kann als Informationsträger für Optimierungsschritte im CAD/CAM-Bereich sowie in der Qualitätssicherung eingesetzt werden. Zur Anbindung an die prozessvor- und nachgelagerten Schritte der Wertschöpfungskette wird darüberhinaus eine Methodik entwickelt, mithilfe derer die räumliche Annotation zeitlicher Daten möglich wird. Die Labels können anschließend für das Training und die Evaluierung von Anomaliedetektionsalgorithmen und Methoden zur Defektklassifikation eingesetzt werden.

4. Prozessmodellierung und -überwachung

Die Prozessüberwachung ermöglicht die Erkennung von Instabilitäten und Defekten prozessparallel. Um ein grundlegendes Verständnis des Prozesses aufzubauen wurde der Prozess zunächst analysiert und eine Ursachen-Wirkungs-Analyse für Abweichungen in den Prozessdaten vorgenommen. Mithilfe dieser Informationen wurde eine Sensorauswahl vorgenommen und der Prozess datengetrieben nachgebildet. Anomalien in den Daten wurden mithilfe von Anomaliedetektoren erkannt. Dazu wurde zunächst eine Methodik entwickelt, mithilfe derer ein geeigneter Detektor abhängig von den Eigenschaften der Daten ausgewählt werden kann. Infolgedessen wurden Autoencoder näher betrachtet. Deren Architektur wurde um ein externes Speichermodul erweitert, um Konditionen abbilden zu können. Dieser Aufbau ermöglichte darüber hinaus Metalernen. Zur Defektklassifikation wurde je Defekt ein neuronales Netzwerk aufgebaut. Mithilfe eines Metalernansatzes war die Übertragung der erlernten datenbasierten Eigenschaften eines Defekte auf andere Prozessparameter möglich. Kontextwahrnehmung erhöhte die Genauigkeit der Klassifikation zum Teil erheblich.

Zuletzt wurden in diesem Kapitel Methoden zur Messung des Abstands zwischen Schweißbrenner und Bauteil vorgestellt. Dazu wurden drei Sensoren (Spannung, Spektrometer, Schweißkamera) betrachtet, Datenmerkmale extrahiert und eine Korrelationsanalyse mit dem Abstand vorgenommen. Trotz hoher Korrelationen für das Spektrometer wurde letztendlich auf Grund der geringeren Prozessparameterabhängigkeit der Messung die Schweißkamera genutzt. Die in diesem Kapitel gewonnenen Informationen werden für den datengestützten Prozesseingriff verwendet.

5. Datengestützter Prozesseingriff

Um die Prozessstabilität zu erhöhen werden Prozesseingriffe vorgenommen. Dazu wurde eine Systemidentifikation vorgenommen, die die Prozessparameter Schweißgeschwindigkeit und Drahtvorschub und Schweißbadbreite und -höhe in Relation zueinander setzte. Mithilfe dieser Ergebnisse sowie den Messwerten des Abstands aus dem vorherigen Kapitel wird eine Prozessregelung aufgebaut. Dabei wird die Schweißgeschwindigkeit genutzt, um die Schweißbadhöhe anzupassen und dadurch den Abstand zwischen Schweißbrenner und Bauteil konstant zu halten. Mithilfe einer Anpassung der Drahtvorschubgeschwindigkeit konnte die Schweißnahtbreite trotz Änderung der Schweißgeschwindigkeit konstant gehalten werden. Mithilfe der Abstandsregelung konnten komplexe Bauteile mit Multiachsoperationen ohne vorherige Prozessparameteroptimierung beim ersten Versuch aufgebaut werden. Da im Prozess jederzeit Instabilitäten auftreten können, wurde anschließend eine präskriptive Prozessparameteranpassung vorgestellt, mit der Defekte kompensiert und Folgedefekt vermieden werden konnten. Es wurde eine Positionsvorhersage vorgenommen und der zukünftige räumliche Kontext ausgewertet, um einen Prozesseingriff zu initiieren. Das Konzept wurde anhand der Kompensation eines Unstetigkeitsdefekts evaluiert und zeigte eine hohe Erfolgsquote. Die präskriptive Prozessparameteranpassung ermöglichte damit einen fehlertoleranteren Prozess, mit dem die FPY erhöht werden kann. Die vorgestellten Methoden zum datengestützten Prozesseingriff beeinflussen den Prozess datenbasiert und bilden zusammen mit der Bauteil- und Prozessrepräsentation aus Kapitel 3 und der Prozessüberwachung aus Kapitel 4 den Digitalen Zwilling für die additive Fertigung mittels Lichtbogenauftragsschweißen."

6. Erprobung in der industriellen Praxis

Zur Erprobung in der industriellen Praxis wurde der Digitale Zwilling in einem WAAM-System anhand des Aufbaus zweier Bauteile validiert. "Innerhalb dieses Kapitel wurde der Digitale Zwilling für die Additive Fertigung mittels Lichtbogenauftragsschweißen im Rahmen eines industriellen Fertigungsszenarios validiert. Dazu wurde er im Gesamten als Teil eines intelligenten Fertigungssystems konzipiert, prototypisch umgesetzt und anhand der Fertigung eines industriellen WAAM-Bauteils aus der Automobilbranche sowie einer bionisch inspirierten Leichtbaustruktur validiert. Mithilfe der Digitalen Zwillinge konnten Kausalketten für Defekte hergeleitet werden und so ein Mehrwert für die Prozessplanung, den Anlagenbedienenden und den Qualitätsingenieur beziehungsweise die Qualitätsingenieurin gezeigt werden. Im Anschluss wurde eine anforderungsbezogene Bewertung des Digitalen Zwillings vorgenommen. Es wurde die Forschungsfrage beantwortet und gezeigt, dass sowohl das Gesamtsystem als auch die einzelnen Module den anfangs definierten Anforderungen entsprechen."

7. Schlussfolgerung und Ausblick

Zusammenfassung der Arbeit, Betrachtung der Übertragbarkeit der vorgestellten Methoden auf weitere Felder und Ausblick im Bezug auf den prozessorientierten Zwilling für die Additive Fertigung mittels Lichtbogenauftragsschweißen.