Künstliche Intelligenz optimiert die Fertigung von High-Tech-Komponenten für die Luftfahrt 4 Minuten Lesezeit
Innovation

Künstliche Intelligenz optimiert die Fertigung von High-Tech-Komponenten für die Luftfahrt

Christopher Eberl
Christopher Eberl ist redaktionell verantwortlich für die Themen am Blog sowie für die Lehrlingswebsite. Mit seinen Geschichten gewährt er tiefe Einblicke in die vielfältige Welt des voestalpine-Konzerns.

voestalpine Böhler Aerospace erhofft sich Zeit- und Kostenersparnisse durch neueste Simulationsmodelle des Grazer Forschungszentrums Know-Center.

Bevor ein Passagier-Flugzeug mit einer Geschwindigkeit von bis zu 345 km/h vom Boden abheben kann, muss ein perfektes Zusammenspiel aller technischen Komponenten gewährleistet sein. Jedes Bauteil hat eine Aufgabe und ist das Resultat einer komplexen Herstellungs- und Prozesskette. Die Fertigung in der Flugzeugindustrie ist eine der genauesten auf der Welt. Die sicherheitskritischen Bauteile wie Gesenkschmiedeteile aus hochlegierten Stählen, Titan- und Nickelbasis-Legierungen unterliegen daher sehr strengen Sicherheits- und Qualitätskriterien.

Projektziele: Umwelt entlasten & Kosten sowie Zeit reduzieren

Als führender Entwickler und Hersteller von hochbeanspruchbaren und sicherheitskritischen Gesenkschmiedeteilen für die Luftfahrtindustrie und andere Industriezweige, sind reibungslose Fertigungsabläufe bei voestalpine Böhler Aerospace oberste Prämisse. Speziell in der Luftfahrt ist ein eng definiertes Prozessfenster einzuhalten, um die spezifizierten Toleranzen und mechanischen Eigenschaften sicherzustellen.

"Mithilfe von Künstlicher Intelligenz möchten wir die Ursachen für Qualitätsdefizite in der Fertigung verstehen, um diese zu vermeiden oder auftretende Abweichungen zumindest frühzeitig zu identifizieren, um in der Lage zu sein, in den nachfolgenden Prozessen entsprechend gegenzusteuern."
Gerhard Gerstmayr, Technischer Geschäftsführer von voestalpine Böhler Aerospace

Treten Abweichungen von der in der Produktentwicklung definierten technischen Parameter auf, müssen Bauteile entweder als abweichend deklariert, nachbearbeitet oder verschrottet werden. Das ist nicht nur kosten- und zeitaufwendig, sondern verbraucht auch massiv viel Energie und belastet die Umwelt.

Spindelpresse von voestalpine BÖHLER Aerospace

voestalpine BÖHLER Aerospace fertigt unter anderem auf einer Spindelpresse mit 35,5t Presskraft hochbeanspruchbare Komponenten für die Luftfahrt. Eine geringere Fehlerquote bedeutet einen Zuwachs an Produktivität und eine geringere Verschwendung. Mittels intelligenter Systeme kann auch der notwendige Rohstoffeinsatz zur Herstellung minimiert werden. Das führt zu einer geringeren Umweltbelastung und zu weniger CO2 Emissionen.

Simulationsmodelle mit Künstlicher Intelligenz

Im Bereich der Fertigung werden Simulationsmodelle mit Künstlicher Intelligenz (KI) eingesetzt, um Prozesse abzubilden und zu analysieren. Für voestalpine Böhler Aerospace, dem Konsortialführer im Forschungsprojekt BrAIN, entwickelt das Know-Center ein intelligentes und lernfähiges Modell. Dieses soll in der Lage sein Techniker zu unterstützen, indem es hilft Strategien zur Fehlervermeidung zu entwickeln und individuell auf Fehler im Fertigungsprozess reagiert. Darüber hinaus unterstützt es Experten bei der Entscheidungsfindung sowie bei Optimierungsmaßnahmen und gibt zum Beispiel Vorschläge zu Maschineneinstellungen ab.

High-Tech Simulationen lösen „numerische“ Simulationen ab

Üblicherweise werden numerische Simulationsmodelle eingesetzt, um Produktionsprozesse zu simulieren. Diese sind sehr rechenintensiv und komplexe Prozesssimulationen wie im Bereich der Schmiedeindustrie brauchen oftmals bis zu einer Woche Rechenzeit. Um sich diese Zeiten und die damit verbundenen Kosten zu sparen, braucht es neueste High-Tech Ansätze.

„Mit hybriden Simulationsmodellen, einer Kombination aus Machine Learning- und numerischen Modellen, können wir Simulationen im Bruchteil einer Sekunde durchführen“, erklärt Roman Kern, Leiter der Area Knowledge Discovery am Know-Center und betont: „Das spart dem Unternehmen einiges an Entwicklungszeit und Kosten.“ Darüber hinaus beschränken sich die eingesetzten Data Science- und Machine Learning-Methoden nicht nur auf Berechnungen von Vorhersagen, sondern können auch aktiv Entscheidungsvorschläge abgeben. Mit den entwickelten Modellen werden wir in der Lage sein, nicht nur einzelne Prozessschritte zu analysieren, sondern den Produktionsprozess in seiner Gesamtheit abzubilden.“

Vermessung von Bauteilen bei voestalpine BÖHLER Aerospace

Vermessung von Bauteilen bei voestalpine BÖHLER Aerospace, einem führenden Zulieferer der Luftfahrtindustrie. Künftig werden Daten während des gesamten Produktionsprozesses gesammelt und mittels Statistik und intelligenten Systemen analysiert. Die Produktionsdaten werden mit den Simulationsdaten abgeglichen. Ziel ist, dass die intelligenten Systeme auf Basis der durchgeführten Analysen Anpassungen der Produktionsparameter vorschlagen, die Fehler künftig vermeiden.

KI liefert nachvollziehbare Vorschläge

Stefanie Lindstaedt, CEO des Know-Centers, erklärt dazu: „Vor allem in sicherheitskritischen Bereichen ist es notwendig auf neueste KI-Technologien zu setzen. Nur so sind wir in der Lage, eine technologische Weiterentwicklung sicherzustellen und dennoch die Umwelt und Ressourcen zu schonen. Mithilfe von Technologien wie Explainable AI, unterstützen KI-Systeme Expertinnen und Experten, indem sie nachvollziehbare Vorschläge abgeben. Das fördert das Vertrauen und die Akzeptanz von Fachpersonal in diese High-Tech Methoden und sichert dem Unternehmen gleichzeitig den entscheidenden Marktvorsprung.“

Big Data und KI sind in der Schmiedeindustrie noch nicht weit verbreitet, da die Herstellungsprozesse im Vergleich zu anderen Branchen weit komplexer ablaufen und stark sicherheitskritisch sind. Die hybriden Modelle können für jede Branche eingesetzt werden, in der numerische Simulationen und Sensordaten verwendet werden.

Christopher Eberl