KI-basierte Qualitätssicherung im 3D-Druck

Veröffentlicht: 05.02.2025 / zuletzt bearbeitet: 08.06.2026

Projektziele & Projektergebnis

Projektziele:
Erstellung projekt in den Bereichen „Materialwirtschaft“ mit dem Ziel der Erhöhung/Steigerung/ Optimierung der Entscheidungsqualität, der Produkt- / Servicequalität und des Innovationsgrades.
Projektergebnis:
Die Potenzialanalyse hat veranschaulicht, dass KI signifikante Verbesserungen in der Qualitätssicherung, Anomalieerkennung und Prozessoptimierung für 3D-Druck und Metallverarbeitung bei NMB ermöglichen kann, wobei erste Prototypen zur Machbarkeitsprüfung entwickelt werden müssen.

Gesamtprojekt

Personentage
20 Tage
0 Tage
Nicht ausgeführt
0 Tage
0 Tage
0 Tage
Phase
Konzept
Prototyp
Entwicklung
Testen
Implementierung
Beteiligte
2
6
0
0
0
0
0
0
0
0
Kosten*
0 €
0 €
0 €
0 €
0 €
Projektphase ausgeführt
Projektphase nicht ausgeführt
interne Projektbeteiligte
externe Projektumsetzer

Top Erkenntnisse aus dem Projekt

  • Datenqualität ist der Schlüssel für eine erfolgreiche KI-Implementierung.
  • Anomalieerkennung erfordert tiefes Domänenwissen für sinnvolle Metriken.
  • KI-Modelle benötigen eine kontinuierliche Anpassung, um neue Materialien und Prozesse abzudecken.

    • Ausgangslage

    Es bestehen Optimierungspotenziale in den Bereichen Informationsqualität, Datenmanagement, Prozesse
    Die Produktivitätspotenziale wurden nicht ausgeschöpft in den Bereichen Informationsqualität, Datenmanagement, Prozesse
    Die Effizienzsteigerungspotenziale wurden nicht ausgeschöpft in den Bereichen Informationsqualität, Datenmanagement, Prozesse

    Zentrale Fragestellungen im Projekt

    • Wie kann die Qualitätssicherung beim 3D-Druck automatisiert werden?
    • Wie lassen sich Anomalien im Produktionsprozess frühzeitig erkennen?
    • Wie können historische Materialdaten genutzt werden, um neue Legierungen vorherzusagen?

    Projektdetails

    Zeitrahmen: 11.12.2024 - 28.02.2025

    Die Neue Materialien Bayreuth GmbH ist eine Forschungseinrichtung mit Fokus auf Fertigungsverfahren im Kunststoff- und Metallbereich. Besonderen Fokus haben Partikelschaum, Spritzguss, additive Fertigung, thermisches Spritzen, Umformen und mechanisches Recycling. In einer Potenzialanalyse wurden KI-gestützte Ansätze zur Qualitätssicherung, Anomalieerkennung und Prozessoptimierung entwickelt, um ungenutzte Produktionsdaten auszuwerten und die Effizienz zu steigern. Ziel war es, durch datengetriebene Methoden den Rohstoffverbrauch zu minimieren, den Verschleiß zu reduzieren und die Produktionsprozesse zu verbessern.

    Ergebnisse der einzelnen Projektphasen

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    Mögliche Hard- und Software-Lösungen

    Software: KI-Framwork (Scikit-Learn, TensorFlow, Keras)
    :

    Unternehmensbeschreibung

    Name
    Neue Materialien Bayreuth GmbH
    Anschrift
    Gottlieb-Keim-Straße 60, 95448 Bayreuth
    Umsatz pro Jahr
    2,5 - 10 Mio. €
    Branche
    Produktion, Industrie, verarbeitendes Gewerbe
    Gründungszeitraum
    Vor 10 - 49 Jahren
    Beschäftigtenzahl
    50 - 249
    IT-Investition pro Jahr
    Nicht angegeben
    Unternehmensangebot
    Dienstleistung
    Unternehmer*innen Zitat zum Projekt
    Projektbewertung aus Unternehmenssicht
    Das Projekt hat dazu beigetragen das unser Unternehmen für die Zukunft gerüstet ist.
    Mit dem Projektergebnis sind Sie zufrieden.
    Unsere Erwartungen an das Projekt wurden erfüllt.
    Sie würden die Projektumsetzer weiterempfehlen.

    Projektunterstützung

    Projektumsetzer
    fortiss - Landesforschungsinstitut des Freistaats Bayern für softwareintensive Systeme
    fortiss
    info@fortiss.org
    Zentrum
    Mittelstand-Digital Zentrum Augsburg
    MDZ Augsburg
    info@digitalzentrum-augsburg.de

    Weitere Kooperationspartner

    Projektumsetzer
    fortiss - Landesforschungsinstitut des Freistaats Bayern für softwareintensive Systeme
    Zentrum
    Mittelstand-Digital Zentrum Augsburg
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