Ein Forschungsteam des Korea Institute of Industrial Technology hat ein innovatives Modul entwickelt, das bestehende Produktionsanlagen mit künstlicher Intelligenz (KI) aufrüstet. Dieses „Add-on“-Modul ermöglicht es, Defekte in Echtzeit zu erkennen und Produktionsbedingungen autonom zu optimieren. Die Technologie zielt darauf ab, ältere Produktionssysteme in KI-gestützte Smart Factories zu transformieren, ohne die gesamte Hardware austauschen zu müssen.
Die Anwendung wurde speziell für den Direct Energy Deposition (DED)-3D-Druck entwickelt, ein Verfahren, bei dem Metallpulver oder -draht durch einen Hochenergielaser geschmolzen und schichtweise aufgebaut wird. Da bei DED häufig Fehler durch Variablen wie Laserleistung, Aufbaurate oder Materialzufuhr auftreten, setzt das Add-on gezielt auf Sensoren und KI-gestützte Fehlererkennung. Erkennt das System Abweichungen, informiert es den Bediener über eine Anzeige und passt gleichzeitig kritische Prozessparameter an, um optimale Bedingungen zu gewährleisten.
Der leitende Forscher Lee Ho-jin bemerkte: „Die Technologie erkennt verschiedene Stapelfehler mit Hilfe von Deep-Learning-Technologie und steuert aktiv die Bedingungen der 3D-Druckausrüstung in Echtzeit“, und fügte hinzu: „Es wird erwartet, dass sie einen bedeutenden Einfluss haben wird, da sie auch zur Implementierung von virtuellen Zwillingsmodellen von Produktionsprozessdaten eingesetzt werden kann.“
Im Gegensatz zu herkömmlichen Verfahren, bei denen erfahrene Techniker oft langwierige Tests durchführen müssen, automatisiert das Modul die Fehlerkorrektur und spart somit Zeit und Ressourcen. Dies eröffnet insbesondere kleineren Unternehmen mit begrenztem Zugang zu spezialisierten Fachkräften neue Möglichkeiten, moderne Produktionstechnologien zu nutzen.
Die Technologie wurde bereits an Unternehmen wie MR Tech und Dico zur Kommerzialisierung übertragen.
Moon Chang-kyu, Leiter von MR Tech, sagte: „Sie kann auch auf robotergestützte Produktionsprozesse angewendet werden, und wir fördern die Kommerzialisierung der KI-basierten Roboter-3D-Drucktechnologie.“
Hwang Jun-cheol, CEO von Dico, merkte an: „Es hat einen großen Wettbewerbsvorteil, da es in der Lage ist, Temperaturdaten von Produktionsprozessen auf der Grundlage von Videosystemen zu erfassen und zu verwalten“, und sagte: „Wir planen, es in der Luft- und Raumfahrt, in der Medizin und in der Automobilindustrie einzusetzen.“
Das Modul repräsentiert einen bedeutenden Schritt in Richtung intelligenter Fertigung und unterstreicht das Potenzial, KI-basierte Optimierungen in bestehende Produktionsprozesse zu integrieren.