Schneller messen – mehr wissen: Tausende Prozessdaten füttern KI

Schneller messen – mehr wissen: Tausende Prozessdaten füttern KI

Schneller messen – mehr wissen: Tausende Prozessdaten füttern KI

TIME erfasst Schweißdaten ab sofort per Weldanalyst S3

Neben der wichtigsten Prozessgröße beim Lichtbogenschweißen – dem Schweißstrom – sind für die prozesstechnische Entwicklung auch weitere Messgrößen wie die korrelierende Drahtvorschubgeschwindigkeit, der Gasvolumenstrom und die Schweißgeschwindigkeit von Bedeutung. Denn diese Messgrößen geben einen detaillierteren Blick auf den Schweißprozess, als dies durch die reine audio-visuelle Prozessbeobachtung möglich wäre.

Tausende Daten werden während der Schweißung aufgezeichnet und anschließend ausgewertet, um Prozesse zu optimieren und die Fertigungsqualität zu steigern: (v.o.) Schweißstrom, Schweißspannung, Drahtvorschubgeschwindigkeit und Schutzgas-Volumen – aufgezeichnet über die Zeit.

Ein tieferes und KI-basiertes Prozessverständnis ist jedoch nur mit einer möglichst großen Abtastrate, d.h. der Schnelligkeit der Messung, möglich. TIME hat daher in das Messsystem „Weldanalyst S3“ von HKS Prozesstechnik investiert, um die Prozessgrößen beim Metall-Aktivgas-Schweißen (MAG-Schweißen) aufzuzeichnen und diese anschließend einer Datenverarbeitung (Künstliche Intelligenz) zuzuführen. TIME ist es dadurch möglich, die elektrischen Eingangssignale der Sensoren mit bis zu 230.000 Werten pro Sekunde abzutasten. Das Gesamtsystem besteht aus einem zentralen Messprozessor und modular aufgebauter Sensorhardware. Die Verbindung zum Auswerterechner wird über eine hochgeschwindigkeits-Netzwerkverbindung realisiert.

Neben der Sensorik für den Schweißprozess zur Messung von Schweißstrom und Schweißspannung, Drahtvorschubgeschwindigkeit und Schutzgas-Volumenstrom kann TIME an das speziell für Forschungsaufgaben entwickelte System auch weitere analoge (z.B. Temperatursensoren) wie auch digitale Messsignale (z.B. Inkrementaldrehgeber) anschließen. Diese ermöglichen neben den Daten zum Schweißprozess selbst, auch dessen Auswirkungen auf das Bauteil zu messen, aufzuzeichnen und auszuwerten – eine wichtige Grundlage für die spätere Nutzung von KI zur Optimierung von Schweißprozessen.

Neben Prozessentwicklungen und Qualitätsüberwachung lassen sich derartige Messsysteme auch dazu nutzen, die u.a. nach DIN EN ISO 3824-2, EN 1090 oder DIN EN ISO 3834-2 vorgeschriebenen regelmäßigen Validierungen der Geräte im Rahmen der Qualitätssicherung durchzuführen.

Die Investition erfolgte im Rahmen des Forschungsvorhaben „exoKIwe“, welches vom Land Rheinland-Pfalz gefördert wird. Das Technologie-Institut für Metall und Engineering (TIME) festigt damit seine Position als mit führende, anwendungsorientierte, hochkompetente und zukunftsorientierte Forschungseinrichtung in der Schweißtechnik.