Automatisierte in-situ Defekterkennung in der pulverbettbasierten additiven Fertigung

Als eine zentrale Herausforderung für die industrielle Etablierung von additiven Technologien wird branchenübergreifend die unzureichende Qualitätskontrolle entlang der Prozesskette angesehen. Die in-situ Prozessüberwachung stellt in diesem Zusammenhang einen effizienten Ansatz dar. Nach derzeitigem Stand der Technik fehlt für eine ganzheitliche in-situ Qualitätssicherung jedoch eine geeignete Technologie, welche die Prozesssignatur hinreichend genau misst, sowie eine effiziente Analyse-Methode, welche die anfallenden Daten zuverlässig erkennt. 

Im Rahmen des FQS - Forschungsprojekts AM Analytics wird eine in-situ Defekterkennung für die pulverbettbasierte additiven Fertigung entwickelt, die auf einer Kombination von innovativen optischen Messverfahren mit nachgeschalteter intelligenter Datenauswertung basiert. Kritische Defekte für den additiven Fertigungsprozess sollen mit einer deutlich erhöhten Detektionswahrscheinlichkeit erkannt werden.

Nutzen für Unternehmen

• Früherkennung von Prozessfehlern: Minimierung von Ausschuss durch Echtzeit-Überwachung des Bauprozesses.
  
• Datenbasierte Qualitätssicherung: KI-gestützte Auswertung schafft Transparenz über Prozessstabilität und Materialqualität.
  
• Zukunftssichere Produktion: Grundlage für nachhaltige, energieeffiziente und ressourcenschonende Fertigungsketten – besonders relevant für produzierende KMU.