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In dem ITEA-Projekt FAMILIAR hat das Fraunhofer IAPT gemeinsam mit Projektpartnern unter Einsatz von maschinellem Lernen ein digitales Assistenzsystem mit Mixed-Reality-(XR)-Brillen für robotergestütztes Auftragschweißen (WAAM) entwickelt. Das Hilfssystem erschließt Unternehmen mit geringen Vorkenntnissen den Einsatz der effizienten, aber anspruchsvollen 3D-Druck-Technologie.
Hamburg-Bergedorf, 04. November 2025 – Das Konsortium des ITEA-Projekts FAMILIAR hat eine Architektur für föderiertes maschinelles Lernen (FedML) mit Mixed-Reality-(XR)-Datenbrillen erarbeitet und in Use Cases analysiert. In einem der Anwendungsfälle hat die Fraunhofer-Einrichtung für Additive Produktionstechnologien IAPT mit dem Konsortialführer consider it und den Partnern Pumacy Technologies und NXRT ein digitales Assistenzsystem zum Einrichten des robotergestützten Auftragschweißens (WAAM) entwickelt.
FAMILIAR: Sicheres und effizientes Machine Learning
Das Projekt FAMILIAR zielt auf die Optimierung von Arbeitsabläufen und Effizienzsteigerungen in produzierenden Unternehmen durch maschinelles Lernen. Kollaboratives Lernen zwischen Edge-Geräten und das dezentrale Speichern der Daten sorgen für Datensicherheit und eröffnen sensiblen Branchen die Vorteile von Machine Learning (ML) sowie virtueller und erweiterter Realität (VR und AR). Anwendungsfälle aus der Automobilbranche und der Additiven Produktion (engl. Additive Manufacturing, kurz AM) dienten in dem Projekt der Analyse und Validierung.
In einem Teilvorhaben des ITEA-Projekts FAMILIAR hat das Fraunhofer IAPT gemeinsam mit den Projektpartnern an einer Einrichtungshilfe für das robotergestützte Auftragschweißen gearbeitet. Der Fokus des Fraunhofer IAPT lag auf der Entwicklung der Systemarchitektur in der 3D-Druck Anlage, der Integration von Sensoren, der Entwicklung der Datenströme und Schnittstellen sowie auf Evaluationen und Tests.
Herausforderungen des robotergestützten Auftragschweißens (WAAM)
Wire Arc Additive Manufacturing (WAAM) gehört zu den Directed Energy Deposition (DED) Prozessen. Bei dem Additiven Produktionsverfahren entstehen Bauteile im schichtweisen Aufbau durch das Schmelzen von Metalldraht durch einen Lichtbogen. Zu den Vorteilen von WAAM gegenüber anderen 3D-Druck-Verfahren zählen hohe Geschwindigkeit und effiziente Materialnutzung. WAAM produziert große Strukturen schneller und kostengünstiger als Pulververfahren. Zudem zeichnen sich die Bauteile durch hohe Festigkeit und günstige mechanische Eigenschaften aus.
Doch das robotergestützte Auftragschweißen ist aufwändig und erfordert umfassende Kenntnisse der Produktionsprozesse. Die Einrichtung des roboterbasierten 3D-Druckprozesses entscheidet über Prozess- und Bauteilqualität. Bei unzureichender Einspannung der metallischen Substratplatten kommt es beispielsweise zur Deformation der Substratplatte und kostenintensiver Nacharbeit oder Ausschussproduktion.
Digitales Assistenzsystem: WAAM-Prozesse schnell und sicher einrichten
Das neue Assistenzsystem leitet Verantwortliche mit Mixed-Reality-(XR)-Brillen durch das Einrichten des robotergestützten 3D-Druckprozesses. Sensordaten einer In-Prozess-Stereokamera trainieren das Machine-Learning-Modell, das die Einrichtungsparameter für das robotergestützte Auftragschweißen berechnet.
Das resultierende digitale Assistenzsystem eliminiert ineffiziente Prozessschritte und halbiert den Aufwand für die Vorbereitungen der WAAM-Produktion. Über die Zeitersparnis hinaus trägt das Hilfssystem zur Qualitätssteigerung von WAAM-Bauteilen bei.
Über FAMILIAR
ITEA ist ein EUREKA Cluster für Software Innovationen, die europäische Unternehmen bei der Digitalisierung unterstützen. An dem 3-jährigen ITEA-Projekt FAMILIAR (Holistic Federated AI Development for Mixed-Reality Applications in Europe) waren Projektpartner aus Deutschland, der Türkei und Österreich beteiligt. Der Anwendungsfall zu Additiver Produktion wurde vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) und der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft FFG gefördert.
Weitere Informationen unter https://itea4.org/project/familiar.html
Über das Fraunhofer IAPT
Das Fraunhofer IAPT steht für nachhaltige Innovationen auf dem Gebiet der Additiven Fertigung. Das Portfolio umfasst Forschung und Entwicklung entlang der kompletten AM-Fertigungsroute – von einzigartigen Bauteildesigns und Systemlösungen, auch auf Prozess- und Materialebene, bis hin zu Fabrikplanung und Virtualisierung. Von der grundlegenden Idee und Machbarkeit bis zur industriellen Implementierung in neuen oder vorhandenen Produktionsumgebung werden alle Aspekte der additiven Fertigungsroute lückenlos end-2-end betrachtet. Ein besonderer Fokus gilt dabei den gesellschaftlich relevanten Zukunftsthemenfeldern Life Science, Energie, Mobilität sowie Security und Defense. Unser übergeordnetes Ziel ist, dass additive Produktionstechnologien industriell eingesetzt werden und so signifikant zu steigender Produktivität, Ressourcenschonung, Resilienz und Wohlstand beitragen.
Zur Website des Fraunhofer IAPT https://www.iapt.fraunhofer.de/
Pressekontakt
M.A. Carola Dellmann
Abteilungsleiterin Marketing & Kommunikation
Fraunhofer-Einrichtung für Additive Produktionstechnologien IAPT
Am Schleusengraben 14
21029 Hamburg
E-Mail: marketing@iapt.fraunhofer.de
Telefon +4940 484010-500
Consider it
Tobias Koch
koch@consider-it.de
Fraunhofer-Einrichtung für Additive Produktionstechnologien IAPT
Julian Ulrich Weber
julian.ulrich.weber@iapt.fraunhofer.de
NXRT
Lukas Stranger
lukas.stranger@nxrt.io
Pumacy Technologies
Dr. Bernd Bredehorst
bernd.bredehorst@pumacy.de
https://itea4.org/project/familiar.html Weitere Informationen zu dem 3-jährigen ITEA-Projekt FAMILIAR
https://www.iapt.fraunhofer.de/ Zur Website des Fraunhofer IAPT
Wire Arc Additive Manufacturing (WAAM) gehört zu den Directed Energy Deposition Prozessen. Es basier ...
Quelle: Fraunhofer IAPT
Copyright: Fraunhofer IAPT
WAAM-Anlage am Fraunhofer IAPT
Quelle: Fraunhofer IAPT
Copyright: Fraunhofer IAPT
Merkmale dieser Pressemitteilung:
Journalisten, Wirtschaftsvertreter, Wissenschaftler
Elektrotechnik, Informationstechnik, Maschinenbau, Verkehr / Transport
überregional
Forschungsprojekte, Kooperationen
Deutsch
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