Projektbeschreibung ReAddi:
Intelligent geregelte additive Prozesskette mittels simulativ und experimentell ermittelten Bauteil-, Werkstoff- und Prozessdaten

Ausgangslage:
Die Automobilindustrie ist in Deutschland eine Schlüsselindustrie und einer der größten Arbeitgeber. Um im internationalen Wettbewerb standhalten und die zunehmenden Kundenanforderungen erfüllen zu können, sind innovative, flexible und wandlungsfähige Produktionen gefragt. So sind zum Beispiel für die Elektromobilität leichte und schwingungsdämpfende Motorträger mit einem hohen Maß an Funktionserfüllung von größtem Interesse. Die additive Fertigung kann hier einen wesentlichen Beitrag zur Realisierung solcher Anforderungen leisten.

Ziel:
In diesem Projekt soll eine prototypische additive Serienfertigung für die Automobilbranche umgesetzt werden. Dazu soll die gesamte Prozesskette von der Bauteilgestaltung über Pulverherstellung und den laserbasierten Fertigungsprozess (hier: Laser Powder Bed Fusion, L-PBF) bis hin zur Nachbearbeitung betrachtet werden. So kann eine durchgängige und robuste Prozesskette nach automobilen Standards ermöglicht werden.

Vorgehen:
Nur bei einer deutlichen Reduzierung der Stückkosten und gesteigerter Prozessbeherrschung ist eine Industrialisierung in der Serienfertigung wahrscheinlich. Hierfür gilt es, die Bauteile, das Fertigungsverfahren selbst sowie die gesamte Prozesskette hinsichtlich einer Serienanwendung auszurichten und Potenziale für die Kostenoptimierung zu erschließen. Um eine robuste und durchgängige Prozesskette zur hybrid additiven Serienfertigung zu realisieren, entwickeln die Verbundpartner verschiedene hardware- und softwareseitige Lösungen. Enabler für eine prozessübergreifende Regelung ist der Datenaustausch entlang der gesamten Prozesskette (Bauteilgestaltung, Pulvererzeugung, L-PBF-Prozess und zerspanende Nacharbeit). Dies ermöglicht, Daten entlang der Prozesskette aufzunehmen und zu analysieren. Um die Datengrundlage für die weitere Datenanalyse zu vergrößern, werden relevante Prozessschritte mit zusätzlicher Sensorik überwacht und simuliert. Auf Basis dieser Datengrundlage lassen sich prozessübergreifende Regelstrategien ableiten, die eine robuste, flexible und wandlungsfähige Serienproduktion ermöglichen.