BioStruct

Ein datengesteuerter Wiederaufbereitungsprozess für Bleche und thermoplastische Verbundwerkstoffe (COMPASS)

Das COMPASS-Projekt wird von der Notwendigkeit angetrieben, einerseits die Effizienz von Recycling- und Wiederaufbereitungsprozessen (für Blechteile) zu steigern und andererseits von der Notwendigkeit, eine Lösung zu finden für große Mengen thermoplastischer faserverstärkter am Ende ihrer Lebensdauer. In beiden Fällen besteht der vorgeschlagene Ansatz darin, eine Abkürzung zu nehmen, indem die Komponenten auf der Ebene von Blechen und Verbundplatten wiederaufbereitet werden, anstatt sie in Sekundärrohstoffe umzuwandeln. Dies wird durch (Thermo-)Umformprozesse erreicht, die eine Umformung von Teilen und Komponenten ermöglichen, um ihnen ein zweites und drittes Leben zu geben.

Diese Wiederaufarbeitungsprozesse werden durch eine Reihe Tools unterstützt, die auf einem digitalen Komponentenpass aufbauen. Die Werkzeuge ermöglichen effiziente Demontageprozesse zur Entnahme von Blechen oder Platten, z.B. aus einem Flugzeug und hilft dabei, relevante Informationen über die Komponenten während ihrer Lebensdauer zu sammeln. Die Hauptanwendungsfälle stammen aus der Luft- und Raumfahrt sowie der Automobilbranche und umfassen Schlüsselakteure entlang der Wertschöpfungskette. Durch die Nutzung digitaler Informationen über Defekte, können Nacharbeiten oder Reparaturen, während der Lebensdauer der Komponenten durchgeführt werden. Die Qualität der resultierenden, wiederaufbereiteten Ausgangsteile wird optimiert. Eine Software zur Planung des Wiederaufbereitungsprozesses optimiert außerdem die Übereinstimmung zwischen Eingangskomponenten und Ziel-Ausgangsteilen. Das COMPASS-Projekt wird private Investitionen in Höhe von mehr als 6 Mio. € in die Technologieentwicklung und die Umsetzung des Wiederaufbereitungsprozesses in den im Projekt untersuchten Anwendungsfällen initiieren.

Das übergeordnete Ziel besteht darin, die Wiederaufbereitung von etwa 30 % der Blechteile und thermoplastischen Verbundplatten zu ermöglichen.

Erwartete Ergebnisse:

• Die Reformierungsprozesse ermöglichen die Wiederherstellung von Legierungs- und Verbundplatten, ohne sie in Rohstoffe umzuwandeln.
• Der digitale Komponentenpass bietet eine Lösung zur Unterstützung der Wiederaufbereitung von Komponenten. Die durch den digitalen Pass bereitgestellten Daten und die darauf aufbauenden Tools ermöglichen gezieltere und flexiblere Demontage- und Zerlege Prozesse.
• Bei Kohlenstofffasern (ca. 10.000 t pro Jahr) wird die Recyclingquote durch die direkte Wiederaufbereitung von Platten für andere Anwendungen von derzeit 2 % auf etwa 30 % steigen.
• Für Unternehmen, die sich mit der Demontage und Zerlegung von Flugzeugen befassen, wird sich ein neues Geschäftsmodell eröffnen, welches auf der Wiederaufbereitung von Materialien basiert. Derzeit konzentriert sich das Geschäftsmodell auf die Beschaffung und den Verkauf von Ersatzteilen, während Strukturmaterialien lediglich ein Kostenfaktor und etwas sind, das man „los werden“ muss. Durch die Rückgewinnung von Teilen auf Komponentenebene erhöht sich deren Wert um den Faktor 10 und die Wiederfertigung wird wirtschaftlich interessant.
• COMPASS wird technische Mittel bereitstellen, um die Wissenslücke zu schließen, die zwischen verschiedenen Akteuren entlang der gesamten Wertschöpfungskette besteht, einschließlich des Komponentenherstellers, des OEM, des MRO-Betriebsunternehmens, des Demontageunternehmens und der Benutzer der wiederaufbereiteten Komponenten

Projektdauer:

01.01.2024- 31.01.2026

Projektvolumen:

5.701.244,13€

Förderung:

HORIZON-CL4-2023-TWIN-TRANSITION-01-04

Dieses Projekt erhielt Förderung vom Forschungs- und Innovationsprogramm Horizon Europe der Europäischen Union im Rahmen der Finanzhilfevereinbarung Nr. 101136940.

Projektwebseite:

www.compass-horizon.eu

Self-configuring Multi-Step Robotic Workflows

In vielen Produktionsprozessen gibt es Situationen, bei den der nachfolgende Prozessschritt maßgeblich von den Ergebnissen des vorhergehenden Prozessschrittes abhängt. Ein typisches Beispiel ist die Kombination au Qualitätssicherung und Nacharbeit. Im Rahmen der Qualitätssicherung werden potentielle Defekte gefunden, die durch einen Nacharbeitsprozess behoben werden sollen. Die konkrete Ausführung der Nacharbeit ist dabei vollständig von den Ergebnissen der Qualitätssicherung abhängig; die Position, Art und Ausprägung der gefundenen Defekte beeinflussen den gesamten Prozess.  Die Automatisierung solcher Prozesse ist derzeit relativ schwierig, weil es keine geeigneten Möglichkeiten gibt, kompliziertere Prozess automatisch zu konfigurieren.

Im ersten Schritt wird beispielsweise eine Fluoreszenzprüfung (MPI) durchgeführt, die Inhomogenitäten (Risse) auf oder unter der Oberfläche anzeigt. Abhängig von der Position und Größe des Fehlers wird Material selektiv abgetragen, bis der der Defekt komplett entfernt ist. Im Anschluss muss der Bereich wieder durch einen Schweißprozess aufgefüllt werden. Um eine ausreichend hohe Oberflächenqualität herzustellen, wird im zum Abschluss lokal geschliffen und poliert. Dieser Ablauf wird heute z.B. beim Firmenpartner Safe Metal vollständig automatisch durchgeführt, weil eine Automatisierung derzeit nicht umsetzbar ist.

Problemlösung und Ziele:

Im Rahmen des Projektes wird davon ausgegangen, dass die bisher genutzten, manuellen Prozesse für die Aufgabenstellungen grundsätzlich geeignet sind. Der Fokus liegt daher auf der Automatisierung der Prozesse und besonders auf der automatischen Konfiguration einer mehrstufigen Kette von Prozessschritten. Dazu sind folgende Teiltechnologien notwendig:

• Parametrische, physikalische Prozessmodelle, die eine automatische Planung eines Roboterprozesses erlauben und auf Basis von Information von vorhergehenden Prozessschritten konfiguriert werden können.
• Methoden zur Datenanalyse (tlw. unter Nutzung von KI), die aus Daten von Mess- und Qualitätssicherungssystemen zusätzliche Information extrahieren, die für die Konfiguration der nachfolgenden Prozesse notwendig ist. Typischerweise gehen solche Informationen über die einfache gut/schlecht-Entscheidung deutlich hinaus.
• Längerfristige Rückkopplungsschleifen (z.B. auf Basis von reinforcement learning), mit denen die Konfiguration der Prozesse schrittweise verbessert werden kann, so dass die Qualität der Bauteile besser wird bzw. weniger Iterationen notwendig sind, um zu einem fehlerfreien Bauteil zu kommen.

Im Rahmen des Projektes werden zwei Anwendungsfälle aus der Bearbeitung und Prüfung von metallischen Guß- und Schmiedeteilen behandelt. In diesem Zusammenhang werden zwei Roboterzellen aufgebaut, anhand derer die automatische Konfiguration einer gesamten Prozesskette in einem realistischen Umfeld demonstriert werden kann.

Die Rolle von Profactor ist neben der Koordination die Umsetzung der Inspektionsprozesse (mit Ausnahme der Ultraschallprüfung), die automatische Prozessplanung für die Roboterprozesse und die Entwicklung der längerfristigen Rückkopplung mittels reinforcement learning.

Mehrwert für den Kunden:

Die beteiligten Firmenpartner Safe Metal und Otto Fuchs sind im Bereich sicherheitskritischer Bauteile bzw. in der Luftfahrt tätig. Dort gelten besonders restriktive Anforderungen an Qualität und Nacharbeitsprozesse. Die aktuell durchgeführten Prozesse sind derzeit nicht automatisierbar und auch nicht auf die in der Luftfahrt geplanten Stückzahlen skalierbar. Das hängt nicht nur mit den beschränkten Möglichkeiten zur Automatisierung, sondern auch mit der Verfügbarkeit von ausreichend qualifiziertem Personal (z.B. für die Ultraschallprüfung) zusammen. Für beide Firmen stellt der aktuelle Prozess mittelfristig einen Engpass dar, der durch Automatisierung behoben werden muss. SeConRob leistet dazu die Vorarbeit.

Für Marposs (Inline Prozessüberwachung) und ACS (robotische Ultraschallprüfsystem) ergibt sich durch das Projekt ein neues Spektrum an Anwendungsmöglichkeiten für ihre jeweiligen Technologien.

Projektdauer:

01.10.2023 – 30.09.2026

Projektvolumen:

2.992.178 €

Förderung:

Horizon Europe

Projektwebseite:

www.seconrob.eu