KIguss - Entwicklung eines KI-basierten Bildverarbeitungssoftware zur Gefügeauswertung und innovative Erweiterung einer Gießprozesssimulation

Die weitere Verbesserung der Prozesse im Eisenguss steht im Mittelpunkt des Verbundprojektes KIguss. Deutschland ist der fünftgrößte Gussproduzent auf der Welt mit der höchsten Produktivität. Im Jahr 2021 wurden in Deutschland 3,9 Millionen Tonnen Guss produziert, davon entfielen knapp 80 % auf den Eisenguss, dessen Produkte viele wichtige Industriebereiche bedienen, wie z.B. den Energiesektor, das Transportwesen sowie den allgemeinen Maschinenbau. Im internationalen Wettbewerb stehen Gießereien auf Grund der stark steigenden Energie- und Rohstoffpreise sowie des Klimawandels vor der ständigen Herausforderung, mit einem hohen Maß an Liefertreue und zu einem konkurrenzfähigen Preis-Leistungs-Verhältnis qualitativ hochwertige Produkte herzustellen.

Das Vorhaben KIguss zielt darauf, die Leistungsfähigkeit von Gusseisenbauteilen unter Berücksichtigung einer energie- und materialeffizienten Herstellung und damit größtmöglicher Ressourcenschonung zu steigern. Hierzu wird der gesamte Herstellungsprozess der Gusseisenbauteile bereits ab Beginn der Legierungswahl für das Gussstück im Hinblick auf den Gieß-, Erstarrungs- und Abkühlungsprozess berücksichtigt. Zudem wird durch eine Simulation das Gefüge, seine quasistatischen mechanischen Eigenschaften und daraus abgeleitet eine Bauteillebensdauer vorhergesagt.

Im Vorhaben erstellen die Partner gemeinsam eine durchgängige Prozesskette für die Planung und das Design von Herstellungsprozessen für neue und komplexe Bauteile. Diese integriert eine Software für Gießprozesssimulation, eine KI-basierte Bildverarbeitungssoftware zur Auswertung des Materialgefüges von Bauteilen, ein KI-basiertes Prädiktionsmodell zur Vorhersage von Bauteileigenschaften und eine numerische Prozesskette als Grundlage für die Lebensdaueranalyse. Der Fokus liegt dabei auf der Graphitmorphologie, deren Abweichungen von der genormten Beschreibung zu einer Verschlechterung der Bauteileigenschaften führen. Die Rohdaten für das Projekt stammen von der TU Clausthal und der Buchholz GmbH. Die Ancud IT GmbH entwickelt im Rahmen des Projektes Bilderkennungsverfahren zur Graphitklassifizierung aus den Schliffbildern. Die Hochschule Ansbach arbeitet an der Entwicklung eines ML-Modells zur Vorhersage der Graphitmorphologie und berechnet zusätzlich die lokale Lebensdauer des Bauteils. Das ML-Modell wird in die Gielßprozesssimulation der RWP GmbH implementiert. Damit ist die Grundlage für einen digitalen Zwilling des Bauteils geschaffen und es wird eine gezielte Anpassung der Produktion zur Reduzierung des Material- und Energieverbrauchs bei gleichbleibender Qualität möglich.