Prozessaufbau: Während des Schweißprozesses werden die akustischen Emissionen von einem Körperschallsensor erfasst und an das künstliche Intelligenzsystem übergeben. Anhand der Signalverläufe und Frequenzcharakteristika wird die Fügequalität der Schweißung beurteilt. (Bild: Fraunhofer-IPK)
KI beim Schweißen

KI zur Prozessüberwachung im Unterpulverschweißen

Beim Unterpulverschweißen sind die Prozessgeräusche ein Indikator für eine gute Fügequalität. Diese Beurteilung kann i.d.R. nur von einer erfahrenen Fachkraft durchgeführt werden. Eine kürzlich entwickelte künstliche Intelligenz kann automatisch das akustische Prozesssignal anhand vortrainierter Merkmale klassifizieren und die Fügequalität anhand des Geräuschs beurteilen. Der Algorithmus, einmal richtig trainiert, kann den Prüfaufwand beim Unterpulverschweißen deutlich reduzieren.

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Bildergalerien

Die Jumbo-Rückkühleranlage von Cabero sorgt für eine präzise Temperierung in der Fertigung von Kappler CNC. (Bild: EBM-Papst)
Echtzeitmonitoring

Das Optimum der Anlage im Blick

Gezielte Datenanalyse und KI-basierte Prognosemöglichkeiten heben die Effizienz- und Betriebssicherheit von Raumlufttechnische (RLT) und kältetechnischen Anlagen auf ein neues Level. Das beweist ein Entwicklungsprojekt, das EBM-Papst Neo, Cabero und Heidinger Energiesysteme bei Kappler CNC umgesetzt haben.

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