31.01.2026
Forschung
Im Forschungsprojekt FSW‑AcoMon haben das Fraunhofer IDMT, das Fachgebiet Fertigungstechnik der Technische Universität Ilmenau und die RRS Schilling GmbH einen wichtigen Zwischenstand erreicht: Mit einem modularen Messsystem wurden sämtliche akustischen Signale des Rührreibschweißens von Aluminiumlegierungen erfasst und synchron mit den Maschinenparametern aufgezeichnet. Damit entsteht die Grundlage für eine KI-gestützte Echtzeit-Überwachung, die Hinweise auf Prozessveränderungen und Verschleiß am Rührreibschweißwerkzeug bereits während des Schweißprozesses geben soll.
Rührreibschweißen, auch als Friction Stir Welding (FSW) bezeichnet, ist ein Pressschweißverfahren, bei dem zwei metallische Werkstücke – typischerweise aus Aluminium oder Aluminiumlegierungen – durch plastisches Verformen und Rühren mittels eines rotierenden Werkzeugs aus Schulter und Schweißstift im festen Zustand miteinander verbunden werden. Das vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz BMWK geförderte Projekt verfolgt das Ziel, Prozessabweichungen beim Rührreibschweißen von Aluminiumlegierungen frühzeitig zu erkennen, bevor sie zu Ausschuss oder aufwendigen Nacharbeiten führen.
Während klassische Qualitätskontrollen meist erst nach der Fertigung greifen, ermöglicht die akustische Überwachung eine direkte Beobachtung des Fertigungsprozesses – eine Chance, die Prozesssicherheit zu erhöhen und Stillstandzeiten zu reduzieren.
Flexibles Messsystem für unterschiedliche Produktionsbedingungen
Kernstück der bisherigen Arbeiten ist ein neuartiges Messkonzept, bei dem Mikrofone flexibel direkt an der Schweißspindel oder an der Fügestelle positioniert werden können. Gleichzeitig werden Prozessdaten wie Drehzahl, Vorschub, Kraft oder Werkzeugposition synchron erfasst. Der modulare sensorische Ansatz erlaubt es, die Mikrofone schnell an verschiedene Maschinen und Schweißbedingungen anzupassen – ein Vorteil für die spätere industrielle Anwendung.
Die beim Rührreibschweißen erfassten Daten bilden die Basis für die Entwicklung von KI-Modellen, die Hinweise auf Prozessabweichungen und Verschleiß am FSW-Werkzeug automatisch geben können. So lassen sich Fertigungsprozesse gezielter analysieren und gegebenenfalls frühzeitig anpassen.
Erkennung von Werkzeugverschleiß
Die bisherigen Messungen liefern bereits erste Anzeichen für Verschleiß am FSW-Werkzeug und Prozessabweichungen. Ein KI-Modell zur Klassifikation des Werkzeugzustands konnte stark verschlissene Werkzeuge mit einer Trefferquote von über 99 Prozent erkennen. Zusätzlich wurde eine Mehrklassen-Klassifikation getestet, bei der das Modell sechs Verschleißstufen zwischen 0 Prozent und 40 Prozent unterscheidet. Dieses Modell erreichte bereits 80 Prozent Genauigkeit und zeigt, dass auch feinere Unterschiede im Werkzeugverschleiß erkannt werden können.
Für die industrielle Anwendung sind die bislang erzielten Ergebnisse vielversprechend und ein wichtiger Hinweis darauf, dass die akustische Überwachung gut in bestehende Fertigungsprozesse integriert werden kann und zuverlässige Aussagen zum Prozess und Werkzeugverschleiß liefert.
Ausblick: KI-Integration und industrielle Tests
In der zweiten Projektphase stehen die Erprobung und Bewertung der Eignung weiterer KI-Modelle und die Integration von akustischen Signalen und Maschinenparametern im Vordergrund. Ziel ist ein robustes, nachrüstbares System, das Rührreibschweißen von Aluminiumlegierungen in Echtzeit überwacht und so eine kontinuierliche Qualitätskontrolle ermöglicht.
Die Kombination aus modularem Messsystem und KI-gestützter Auswertung eröffnet neue Möglichkeiten für die industrielle Praxis und trägt zu stabileren Fertigungsprozessen bei.
Relevanz für Industrie und Fertigung
Besonders interessant ist die Technologie für Branchen, die Aluminiumlegierungen im Leichtbau, in der E-Mobilität oder in der Luft- und Raumfahrt einsetzen. Unregelmäßigkeiten beim Rührreibschweißen von Aluminiumlegierungen können künftig bereits während des Prozesses erkannt werden, bevor aufwendige Nacharbeit notwendig wird. Für Industrieunternehmen bedeutet dies weniger Ausschuss, höhere Prozessstabilität und eine effizientere Fertigung.
(Quelle: Fraunhofer-Institut für Digitale Medientechnologie IDMT)
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