Schweißen der Zukunft – TU Graz und voestalpine Böhler Welding starten Forschungskooperation

Die TU Graz und voestalpine Böhler Welding vertiefen ihre langjährige Zusammenarbeit und forschen unter dem Titel Spark Science Center gemeinsam an KI-gestützten Lösungen zur Optimierung des Schweißprozesses. 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.

Nach der Eröffnung durch TU Graz-Rektor Horst Bischof und Grußworten von Landesrat Willibald Ehrenhöfer, Stadtrat Günter Riegler, Dekan Franz Haas und Franz Kainersdorfer, Vorstandsmitglied der voestalpine AG und Leiter der Metal Engineering Division, diskutierten Experten und Expertinnen aus Politik, Industrie und Wissenschaft über den Einfluss von Künstlicher Intelligenz auf Effizienz und Qualität im Schweißen. Eine Podiumsdiskussion mit Industrievertretern bot Raum für intensiven Austausch.

Wir freuen uns, unsere erfolgreiche Partner­schaft mit dem voestalpine-Konzern durch die Zusammenarbeit im Bereich der Schweißtechnik weiter auszubauen, sagt Horst Bischof. Die Machine-Learning-Expertise der TU Graz und das Produktions-Know-how der Metal Engineering Division sorgten gemeinsam für einen Innovationsschub, der die industrielle Produktion stärke.

Forschungspartnerschaften wie diese sind ein wichtiger Baustein für unsere Lösungskompetenz als Technologie- und Stahlkonzern. Mit dem neuen Projekt schaffen wir die Grundlage, unseren Kunden künftig noch präzisere Schweißergebnisse bei reduzierter Bearbeitungszeit zu bieten, so voestalpine AG Vorstandsmitglied Franz Kainersdorfer. Die Zusammenarbeit zwischen Wissenschaft, Forschung und den heimischen Betrieben ist nach den Worten von Wirtschaftslandesrat Willibald Ehrenhöfer seit vielen Jahren der wesentliche Faktor für den Erfolg der Steiermark als innovativer Wirtschaftsstandort. Die neue Kooperation der TU Graz und der voestalpine werde die heimische Innovationskraft weiter stärken und auch dafür sorgen, dass die Chancen der Digitalisierung und der Künstlichen Intelligenz genutzt werden. Unsere Universitäten sind ein wichtiger Standortfaktor für Graz, ergänzt Wirtschaftsstadtrat Günter Riegler. Sie brächten nicht nur hervorragend ausgebildete ­Fachkräfte hervor, die Unternehmen profitierten auch von der Forschung, die dort betrieben werde. Er freut sich, dass nun in einem weiteren Bereich die Kooperation zwischen Wirtschaft und Wissenschaft ausgebaut wird. Mit dem ‚Spark Science Center‘ wird einmal mehr unter Beweis gestellt, dass Graz ein Zukunfts­labor für Hightech und Industrie 4.0 ist.

Ein gutes Schweißergebnis hängt von der optimalen Stromspannungs-Kennlinie des Schweißgeräts 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 und dadurch eine konsistent hohe Qualität und maximale Prozesssicherheit zu erreichen.

Im Prinzip erstellt man einen riesigen Daten­raum, in dem alle Schweißergebnisse als Funktion von unterschiedlichen Eingangsgrößen enthalten sind, erklärt Christof Sommitsch, Leiter des Instituts für Werkstoffkunde, Fügetechnik und Umformtechnik der TU Graz. Das Machine-Learning-Modell analysiere sie, liefere Abhängigkeiten und letztlich einen Vorschlag für die gestellte Schweißaufgabe. Um die nötigen 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.

www.tugraz.at