Die Qualität hochpräziser optischer Komponenten ist entscheidend für die Innovationsentwicklung in Wachstumsmärkten wie Luft- und Raumfahrt, Unterhaltungselektronik und Medizintechnik, insbesondere eine hohe Formgenauigkeit und eine hohe Oberflächenqualität. Die bisher genutzten Verfahren ermöglichen allerdings keine effiziente prozessbegleitende Erfassung der Temperaturverteilung, die das Fließverhalten des Glases und dadurch die Qualität der Optiken nicht unerheblich beeinflusst. Die Wissenschaftler des Fraunhofer-Instituts für Produktionstechnologie IPT Aachen stellten sich dieser Problematik in dem abgeschlossenen IGF-Projekt "Hybride KI für die Prozessoptimierung in der Serienfertigung von komplexen Optiken" (OptiMassKI).
In dem IGF-Projekt konnte ein Software-Tool entwickelt werden, das durch Vorhersage und Berücksichtigung des Glas-Fließverhaltens mithilfe einer automatisierten Generierung von Automated Machine-Learning-Modellen ohne Expertenwissen eine Optimierung des Heißformgebungsprozesses ermöglicht. Das Tool nutzt hybride Modellansätze, die die Integration kontinuierlich erfasster Prozessdaten erlauben. Die hybriden Modelle kombinierten das Training von Machine-Learning-Algorithmen mit White-Box-Modellen und Simulationen auf Basis der Finite-Elemente-Methode (FEM). Durch den Praxis-Einsatz des Software-Tools wurde bei der Produktion von Optiken eine Formgenauigkeit im einstelligen Mikrometerbereich erreicht.
Durch die Projektergebnisse können Hersteller hochpräziser optischer Komponenten oder auf Glasverarbeitung spezialisierte KMU ohne weiteren Personalaufbau KI nutzen. Das entwickelte Software-Tool unterstützt die Optimierung der Produktionsprozesse bei gestiegenen Stückzahlen und hohen Qualitätsanforderungen an Formgenauigkeit und Rauheit, indem auf Basis vorausgesagter Qualitätsparameter Prozessparameter effizient angepasst werden können. Bereits kurz nach Projektabschluss befassten sich erste Optik-Unternehmen mit der Implementierung des Software-Tools in die eigenen Produktionsprozesse.
Die F.O.M. hat für dieses 32-monatige Projekt IGF-Fördermittel in Höhe von 274.684 Euro eingeworben, die zu 100 % an das Fraunhofer-Institut weitergeleitet wurden. Das Projekt wurde durch das BMWE aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert. Ausführliche Informationen zu diesem erfolgreich abgeschlossenen Projekt finden Sie auf der Projektwebseite und in der Erfolgsnote.