Verbundname: Ausschussreduktion durch die KI-basierte Analyse qualitätsrelevanter Daten für eine umweltfreundliche und ressourceneffiziente additive Produktion von sicherheitsrelevanten Luftfahrtbauteilen; Akronym: AMalytik; Teilvorhaben: Sicherstellung der Datenintegrität in der vernetzten additiven Fertigung durch rückverfolgbare digitale Zertifizierung : technischer Bericht im Rahmen der Luftfahrtforschung und -technologie LuFo VI-2. Förderlinie: "Digitalisierung, Industrie 4.0 und KI"

Abstract

Das Verbundprojekt AMalytik adressiert die Ausschussreduktion in der additiven Fertigung von Luftfahrtbauteilen durch eine KI-basierte, prozessnahe Qualitätssicherung auf Basis eines FAIR-konformen Digitalen Schattens entlang der gesamten Prozesskette. Ausgehend von den FAIR-Prinzipien wurden im Teilvorhaben des WZLs vier Forschungsfragen zu Datenstrukturen, modellkonformen Schnittstellen, Sensorfusion und digitaler Rückführbarkeit der Qualitätsdaten formuliert und beantwortet. Hierfür wurde ein generischer Metadaten-Grundbaustein und ein JSON-Schema-basiertes Beschreibungsmodell entwickelt, das eine einheitliche, referenzierbare Repräsentation von Prozess- und Messdaten inklusive der Metadaten erlaubt. Dieses Modell wird exemplarisch an einem FDM-Drucker mit integrierter Messtechnik umgesetzt und in ein MongoDB-basiertes Produktdaten-Managementsystem mit S3-Dateispeicher, REST-API und Weboberfläche integriert, wodurch eine durchgängige, datenbankzentrierte Speicherung und Abfrage qualitätsrelevanter Informationen möglich wird. Zur Validierung der Mess- und Prüfverfahren wurden umfangreiche Referenzdatensätze mittels Computertomographie und Streifenlichtprojektion für mehrere Baujobs erzeugt, einschließlich eines Referenzbauteils zur Qualifizierung des in-situ Prozessmonitorings. Ergänzend wird mit XCore eine spezialisierte Open-Source-Softwareplattform zur Auswertung von CT-Daten entwickelt, die Volumenvisualisierung, Segmentierung, Oberflächengenerierung, Qualitätsmetriken und den Abgleich mit SIR-Daten in einer einheitlichen Umgebung bereitstellt. Für die digitale Vernetzung wurde am WZL ein SOIL-basierter Ansatz mit FAIR Sensor Services und einem Data Stream Manager entwickelt, der Datenmodelle von Quellen und Senken automatisch abgleicht, geeignete MQTT-Topics zuordnet und so Datenströme zwischen virtuellen Produktionskomponenten autonom konfiguriert. Dieses Konzept wurde mit vier Datenquellen und zwei Datensenken prototypisch validiert und durch parallele HTTP- und MQTT-Übertragung in das IAPT-Datenmanagementsystem ergänzt. Zur Sicherung der Datenintegrität wurde eine Webanwendung zur Generierung und Validierung Digitaler Kalibrierzertifikate (DCC) für Streifenlichtsysteme entwickelt. Dies bindet das DCC in das Datenmanagement ein. Die praktische Nutzung wurde an zwei GOM-ATOS-Systemen als Baustein einer doppelten Rückführbarkeit demonstriert. Insgesamt liefert das Teilvorhaben damit zentrale methodische und softwaretechnische Beiträge für einen FAIR-konformen Digitalen Schatten, automatisiertes Datenstrommanagement und digital zertifizierte Qualitätsdaten als Grundlage der KI-basierten Qualitätsbewertung in der additiven Luftfahrtfertigung.