Mithilfe des Softsensors erforscht das DLR den Multimaterialleichtbau unter industrienahen Bedingungen. Im Fokus steht die Entwicklung eines automatisierten Faserablageprozesses (englisch: Automated Fiber Placement, AFP) für die Herstellung von großflächigen, hochintegralen Multimaterial-Leichtbauteilen. Mittels AFP wird beispielsweise der Bug- und Cockpitbereich des Dreamliner 787 von Boeing hergestellt, ebenso wie Flügel- und Rumpfstrukturen des Airbus A350.

Die Softsensor-Lösung arbeitet mit Daten aus der Qualitätssicherung von Faserverbundablegeprozessen und vereinfacht den Entscheidungsprozess in Bezug auf Reparatur und Nacharbeit bei der Herstellung von Flugzeugstrukturen. Das DLR wird den Softsensor an das bestehende Manufacturing Execution System der sogenannten GroFi-Anlage am Standort Stade anschließen. Hier wird der Softsensor den Qualitätssicherungsprozess unterstützen.

Beim AFP-Verfahren werden spezielle Laminatbänder mit wenigen Millimetern Breite (sogenannte ‚Tows‘) von Robotern Bahn für Bahn ‚nebeneinander‘ sowie Lage für Lage ‚übereinander‘ gelegt und danach in einem Autoklav verpresst sowie ausgehärtet. Im Verlauf dieser Prozessschritte entsteht so die endgültige Bauteilgeometrie. Das AFP-Verfahren hat jedoch einen kritischen Punkt: Aufgrund der individuellen Form der Bauteile können die einzelnen Tows nicht immer exakt positioniert werden. Bei Bedarf ist beispielsweise auch eine bogenförmige Anordnung erforderlich. Somit entstehen zwangsläufig Lücken, Überlappungen oder Verdrehungen. Diese und andere mögliche Abweichungen haben einen entscheidenden Einfluss auf die Qualität der Bauteile und können vor allem im Flugzeugbau dramatische Folgen haben. Daher müssen Fertigungsprozesse im AFP-Verfahren sehr genau überwacht und Abweichungen aufwändig korrigiert werden.

Hierzu kommentiert Falk Heinecke, Teil einer Forschergruppe im Bereich automatisierte Faserablage: »Bei der Herstellung von großen Leichtbauteilen bietet das AFP-Verfahren einzigartige Möglichkeiten. Aber Abweichungen beim Verlegen der einzelnen Tows lassen sich nicht vermeiden. Die hohen Qualitätsanforderungen im Luftfahrtbereich erfordern eine genaue Prüfung, häufig manuelle Inspektion und gegebenenfalls Nacharbeit sowie Korrektur dieser Abweichungen. Bei der Herstellung eines großen Rumpfsegmentes kann beispielsweise der Zeitaufwand für Inspektion, Reparatur und Nacharbeit nicht-tolerierbarer Abweichungen mehr als 30 Prozent der gesamten Fertigungszeit ausmachen. Genau an dieser Stelle setzt unser Softsensor als Assistenzsystem im Bereich der Qualitätssicherung an. Unser Ziel ist die Einsparung von Kosten durch eine Verringerung von Standzeiten der Maschinen sowie eine Vereinfachung des Entscheidungsprozesses in Bezug auf Reparatur und Nacharbeit. […] Der Detact-Softsensor, den Symate derzeit für uns entwickelt, wird eine zusätzliche Informationsquelle während unserer Qualitätssicherung bilden. Der neue Softsensor wird unsere Simulationen mit den Daten aus der realen Fertigung in Echtzeit vergleichen. So können wir die Qualität der Bauteile bereits im laufenden Prozess prognostizieren und frühzeitig intervenieren.«

Die Aufgaben des Softsensors

Mit dem Softsensor, der auf dem KI-System Detact basiert, realisiert das DLR ein intelligentes Assistenzsystem im Qualitätssicherungsprozess. Dieses System verknüpft Daten aus Simulationen mit prozessbegleitenden Messungen. Eine Vielzahl von Informationen wird dabei vollautomatisch analysiert. Die KI-Spezialisten von Symate haben bereits damit begonnen, den Softsensor nach den Vorgaben des DLR zu programmieren, damit er mit dem vorhandenen optischen Messsystem und den Simulationsdaten aus der DLR-Datenbank verbunden werden kann. Sobald alle Vorbereitungen abgeschlossen sind, kann der Sensor als Onlineüberwachungs-Tool an der Forschungsanlage eingesetzt werden und die DLR-spezifischen Zielgrößen aus den vorhandenen Daten in Echtzeit errechnen.

Hierzu erläutert Dr. Martin Juhrisch, Geschäftsführer von Symate: »Durch seine künstliche Intelligenz wird der Detact-Softsensor das Qualitäts- und Toleranzmanagement des DLR auf ein neues Level heben und eine vollautomatische Inline-Quality-Prediction realisieren. Das DLR wird während der noch laufenden Produktion valide Qualitätsvorhersagen treffen und die Ablegeprozesse in einem vorab definierten Fenster überwachen können. Dabei lernen die Forscher die Grenzen von realistischen Prozessfenstern immer besser kennen und können tolerierbare Abweichungen im System hinterlegen.«

Mithilfe der gewonnenen Daten wird der Softsensor Schritt für Schritt ein eigenes KI-Modell aufbauen, das sowohl interne als auch externe Einflüsse auf die Bauteilqualität enthält.

»Mit dem Detact-Softsensor realisieren wir die Qualitätssicherung bei der automatisierten Faserablage nach dem Vorbild der Industrie 4.0. Allerdings steht der Mensch als Entscheidungsträger weiterhin im Mittelpunkt. Wir werden ihn zunächst einsetzen, um den Entscheidungsprozess in Bezug auf Reparatur und Nacharbeit bei der Herstellung von Flugzeugstrukturen zu vereinfachen. Vergleichbare Lösungen sind später auch für andere Branchen leicht realisierbar«, meint Falk Heinecke abschließend.