Die Technische Universität (TU Graz) und voestalpine Böhler Welding vertiefen ihre langjährige Zusammenarbeit mit einem zukunftsweisenden Forschungsprojekt: Unter dem Titel "Spark Science Center" wird gemeinsam an KI-gestützten Lösungen zur Optimierung des Schweißprozess geforscht.
Die neue Kooperation mit dem Institut für Werkstoffkunde, Fügetechnik und Umformtechnik wurde im Rahmen einer Fachveranstaltung feierlich vorgestellt. Bereits bestehende Partnerschaften, etwa mit den Instituten für Eisenbahn- und Verkehrswesen sowie Railway Infrastructure Design, werden damit um einen weiteren innovativen Bereich ergänzt.
Ein gutes Schweißergebnis hängt von der optimalen Stromspannungs-Kennlinie des Schweißgerätes ab. Wo dieses Optimum liegt, bestimmen verschiedene Eingangsvariablen. Im Zentrum des Projekts steht die Entwicklung intelligenter Systeme, die in der Lage sind, Eingangsvariablen wie Grundmaterial, Zusatzwerkstoffe, Schutzgase oder Schweißmethode automatisch zu analysieren und die Schweißparameter in Echtzeit anzupassen. Ziel ist es, die bisher manuell durchgeführten Korrekturen durch Machine-Learning-gestützte Automatisierung zu ersetzen – für konsistent hohe Qualität und maximale Prozesssicherheit.
Forschungspartnerschaften wie diese sind ein wichtiger Baustein für unsere Lösungskompetenz als Technologie- und Stahlkonzern. Mit dem neuen Projekt schaffen wir die Grundlage, unseren Kund:innen künftig noch präzisere Schweißergebnisse bei reduzierter Bearbeitungszeit zu bieten.
Dr. Franz Kainersdorfer, Mitglied des Vorstandes der voestalpine AG und Leiter der Metal Engineering Division
Wir freuen uns, unsere erfolgreiche Partnerschaft mit dem voestalpine-Konzern durch die Zusammenarbeit im Bereich der Schweißtechnik weiter auszubauen. Die Machine-Learning-Expertise der TU Graz und das Produktions-Know-how der Metal Engineering Division sorgen gemeinsam für einen Innovationsschub, der die industrielle Produktion stärkt.
Univ.-Prof. Dr. Horst Bischof, Rektor TU Graz
Im Prinzip erstellt man einen riesigen Datenraum, in dem alle Schweißergebnisse als Funktion von unterschiedlichen Eingangsgrößen enthalten sind. Das Machine-Learning-Modell analysiert sie, liefert Abhängigkeiten und letztendlich einen Vorschlag für die gestellte Schweißaufgabe.
Univ.-Prof. DI Dr. Christof Sommitsch, Leiter des Instituts für Werkstoffkunde, Fügetechnik und Umformtechnik der TU Graz
Um die notwendigen Echtdaten zum Training des Machine-Learning-Modells zu erhalten, wird an der TU Graz das Grundlagen-Schweißlabor weiterentwickelt und bei voestalpine Böhler Welding in Kapfenberg werden auf Basis der im Labor getroffenen Vorarbeiten auf einer eigenen technologischen Versuchslinie Daten im großen Maßstab generiert.
Das Projekt ist auf rund acht Jahre angelegt. Die ersten Forschungsschritte werden bereits im Rahmen einer Dissertation durchgeführt.
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