Das KI-Produktionsnetzwerk der Universität Augsburg forscht in Zusammenarbeit mit regionalen Industriepartnern an innovativen Prozessüberwachungstechniken für das Rührreibschweißen (FSW). Das FSW, eine fortschrittliche Fügetechnik, wird in verschiedenen Industriebereichen wie der Herstellung von Hochgeschwindigkeitszug-Seitenwänden, Elektrofahrzeug-Batteriewannen oder Trägerraketentankstrukturen eingesetzt. Das Hauptziel des Projekts ist es, die Qualität der Schweißnähte während des Schweißvorgangs zu überwachen, um die Zeit und Kosten für nachträgliche Qualitätskontrollen zu reduzieren. Dies wird durch ein von KI gestütztes Prozessüberwachungssystem ermöglicht, das gemeinsam von der Universität Augsburg, BCMtec GmbH, Grenzebach Maschinenbau GmbH und KUKA AG entwickelt wird.

Dr.-Ing. Thomas Schlech von der Universität Augsburg, zuständig für den Forschungsbereich „Lernende Fertigungsprozesse“ im KI-Produktionsnetzwerk, erklärt, dass das Rührreibschweißen trotz seiner Energieeffizienz und der Möglichkeit, schwer verschweißbare Materialien zu verbinden, ein physikalisch komplexer Prozess ist, bei dem Fehler auftreten können. Das Projekt zielt darauf ab, diese Fehler während des Schweißens in Echtzeit zu identifizieren und zu klassifizieren.

Zur Überwachung des FSW-Prozesses werden verschiedene Sensoren eingesetzt, die Kräfte, Temperaturen und Schwingungen messen und damit Rückschlüsse auf die Schweißqualität ermöglichen. Prof. Dr. Markus Sause, Leiter der Lehr- und Forschungseinheit Mechanical Engineering, betont die Bedeutung der Ultraschallsignalanalyse für die Erkennung feinster Fehler. Das Team nutzt KI und überwachtes maschinelles Lernen, um die umfangreichen Sensordaten zu analysieren und Muster zu identifizieren, die auf Qualitätsmängel in den Schweißnähten hinweisen könnten.

Das Projekt reflektiert die Ziele des KI-Produktionsnetzwerks, wobei die Kooperation mit Industriepartnern nicht nur zur Stärkung regionaler Unternehmen beiträgt, sondern auch neue Forschungsfelder eröffnet. Dieses Vorhaben, gefördert vom Bayerischen Staat, verdeutlicht die Bedeutung der Integration von KI in die Produktionstechnik.