Bei der Serienfertigung von Blisks führt eine Vielzahl von Einflüssen und deren Wechselwirkungen zu ungewollten Qualitätsschwankungen. Die Einflüsse reichen vom Werkzeugzustand, der sich aufgrund von Verschleiß verändert, über die Maschinen und die Umgebungstemperatur bis hin zur Werkstoffqualität. Darüber hinaus entstehen bei der Fräsbearbeitung Schwingungen, die sich auf die Bauteilqualität auswirken können. Die verschiedenen Einflussgrößen und ihre Wechselwirkungen zu kontrollieren, ist zurzeit nur bedingt möglich, da jeder Eingriff in den laufenden Fertigungsprozess wiederum zu Stabilitätseinbußen führen kann.
Um Abweichungen zu vermeiden, müssen die Bauteile nach der Fertigung aufwändig geprüft und nachbearbeitet werden. Eine langwierige Prozedur: Schon die Prüfung einer einzigen Blisk dauert oft mehr als 20 Stunden; die Nachbearbeitung beansprucht nicht selten einige Tage.
Mit Digitalisierung zu transparenteren Fertigungsprozessen
Ein Forscherteam des Fraunhofer-Instituts für Produktionstechnologie IPT untersucht zurzeit, wie sie durch die Erfassung und Analyse von Prozessdaten die Fertigungsprozesse für hochkomplexe Bauteile wie Blisks verbessern und stabilisieren sowie darüber hinaus Qualitätsabweichungen reduzieren können. Sie prüfen, welche Faktoren sich während der Fertigung in welcher Weise gegenseitig beeinflussen, und wie sich dies dann auf das Bauteil auswirkt. Dazu fertigen die Aachener Wissenschaftler Blisks in einer Kleinserie.
Mithilfe von Sensordaten werfen sie einen Blick ins Innere der Serienproduktion: Während der Fertigung erfassen und analysieren sie alle verfügbaren Prozessdaten, beispielsweise von Maschinen- und Werkzeugzuständen wie Achspositionen, Spindelleistung und Motorströmen, Schalldruck, Vibrationen und Werkzeugverschleiß. Auch weitere Parameter wie Kühlmittelbeschaffenheit, Umgebungstemperatur und Materialeigenschaften des Werkstücks werden aufgenommen. Mithilfe der erfassten Prozessdaten gewinnen die Wissenschaftler einen detaillierten Einblick in den Fertigungsprozess und können auf die Qualität des Bauteils rückschließen.
Prognose der Qualität von Bauteilen und Optimierung der Fertigungsprozesse
Für die Analyse der Daten wenden die Wissenschaftler Methoden der modellbasierten Datenanalyse sowie verschiedene Machine-Learning-Algorithmen an. Aufgrund der Datenaufnahme und -analyse konnten sie bereits einige bisher unbekannte Zusammenhänge in der Fertigung identifizieren. Durch den Einsatz der am Fraunhofer IPT neu entwickelten Analysetools und Algorithmen lassen sich sogar Abweichungen von nur wenigen Mikrometern quantifizieren und örtlich zuordnen.
„Die Kenntnisse über Kausalzusammenhänge ermöglichen uns neben der besseren Prognose der Bauteilqualität auch eine gezielte Optimierung der Fertigungsprozesse. Beispielsweise wird es möglich, Prozessparameter punktuell anzupassen, sodass es nicht zu ungünstigen Prozesszuständen kommt“, sagt Projektleiter Tommy Venek vom Fraunhofer IPT.
Darüber hinaus sei es möglich, die Zusammenhänge in Modellen abzubilden und direkt in der Prozessplanung zu berücksichtigen – selbst für anspruchsvolle Bauteile. Durch die prozessdatenbasierte Prognose der Bauteilqualität möchten die Wissenschaftler einen Beitrag zu einer wirtschaftlicheren Bauteilprüfung und zur Einhaltung immer engerer Toleranzen im Turbomaschinenbau leisten. ■
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