DiStEL: Digitale Materialbetrachtung entlang der gesamten Wertschöpfungskette für Stahlkomponenten zur Effizienzsteigerung, Lebensdauerprognose und Bestimmung des CO₂-Fußabdrucks

Projektbeschreibung

Die Fertigung typischer Stahlkomponenten zeichnet sich durch eine Vielzahl energieintensiver Prozessschritte aus, die einen maßgeblichen Einfluss auf die resultierenden Material- und Komponenteneigenschaften haben. Aufgrund fehlender Daten und Datenverknüpfungen gibt es bisher allerdings keinen umfassenden Überblick über diesen Zusammenhang und damit auch nicht die Möglichkeit einer ganzheitlichen Optimierung der Prozesskette bzgl. Materialeigenschaften, Energieverbrauch, CO2-Emissionen, ReUse / Recyclingvermögen. Es fehlt eine skalenübergreifende ontologische Beschreibung der Prozesse und Werkstoffe.

Das Vorhaben DiStEL legt den Grundstein für den Einsatz ontologiebasierter Datenflüsse bei Produktion, Qualitätssicherung, Produktentwicklung und Recycling/ReUse in der industriellen Praxis. Ziel ist es, die Prozesskette zu optimieren, die Lebensdauer von Komponenten zu verlängern und den CO₂-Fußabdruck zu reduzieren. Erreicht werden soll dies durch die strukturierte Erfassung und KI-basierte/unterstützte Verknüpfung relevanter Daten entlang des gesamten Lebenszyklus der Bauteile und Materialien mittels eines skalenübergreifenden simulativen und experimentellen methodischen Ansatzes. Im Erfolgsfall wird der hier zu entwickelnde ontologiebasierte automatisierte Workflow zu einem industriellen Standard.

Teilvorhaben Fraunhofer IWM

Im Rahmen des Projekts DiStEL übernimmt das IWM mehrere zentrale Forschungsschwerpunkte und Aufgaben.

Das Fraunhofer IWM ist an Arbeitspaket 3 beteiligt, das sich mit der Material- und Ermüdungscharakterisierung befasst. Hierzu gehören die Analyse des Ermüdungsverhaltens einer Rotorwelle und eines Lagerinnenrings, wobei Schwingfestigkeitsversuche sowie Rissfortschrittuntersuchungen durchgeführt werden.

Darüber hinaus ist das Fraunhofer IWM für das Arbeitspaket 5 verantwortlich, welches sich der Künstlichen Intelligenz zur Ermüdungsprediktion widmet. In diesem Arbeitspaket werden multimodale Modelle zur Merkmalsextraktion aus Mikrostrukturabbildungen entwickelt und Methoden zur Lebensdauerbestimmung unter Einsatz von maschinellem Lernen und hybriden Ansätzen erarbeitet.

Zusätzlich trägt das Fraunhofer IWM zur Softwareintegration und Workflow-Entwicklung bei, indem es im Rahmen des Arbeitspakets 7 an der Entwicklung von Workflowtools zur Integration von Simulationen mitwirkt. Dies schließt die Ontologie-Integration in die Softwareplattform sowie die Entwicklung von Bewertungsmethoden für den gesamten Lebenszyklus ein.

Schließlich ist das Fraunhofer IWM auch für die Digitalisierung zuständig, insbesondere für die Entwicklung von Ontologien und den Aufbau eines Datenraums im Arbeitspaket 8. Hierbei wird ein Wissensgraph implementiert, der die Verknüpfung von materialwissenschaftlichen Informationen ermöglicht und den Datenaustausch entlang der Wertschöpfungskette fördert.

Diese Aufgaben und Schwerpunkte verdeutlichen die zentrale Rolle des Fraunhofer IWM im Projekt und dessen Beitrag zur Digitalisierung der Materialforschung in Deutschland.