ERANET Verbundprojekt: KI-gestütztes, generatives 3D-Drucken (MANUNET-AIgent3D); Teilprojekt: KI-Modell für die automatisierte Parameteroptimierung und Defektkontrolle

Das Ziel von AI-gent3D ist es, die Effizienz von Fused Deposition Modeling (FDM) durch die Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) zu erhöhenEs sollem zwei Teilziele erreicht werden: Die Entwicklung einer automatisierten Datenverknüpfung und Vorverarbeitungspipeline sowie die Implementierung von KI-Anwendungsfällen für den 3D-Druck von Hochleistungspolymeren. Diese drei Anwendungsfälle sind: 1. KI-basierte Prozessparameter-Einstellung 2. Vorhersage der Produktqualität während der Verarbeitung 3. Vorausschauende Wartung und Vorhersage des Maschinenstatus Das Ergebnis von AIGent3D wird somit eine automatisierte Datenverknüpfung und Vorverarbeitungspipeline sein, die auf jedes FDM-Verfahren für PEEK angewendet werden kann. Darüber hinaus werden drei funktionierende Pipelines für die Modellierung der genannten drei Anwendungsfälle in modularer Weise entwickelt, so dass sie auf andere FDM-, AM- oder andere Produktionsprozesse übertragen werden können. dida fokussiert sich auf das Backend von AI-gent3D, die ML-Pipeline, bestehend aus automatisiertem Data Preprocessing, dem Labelling von Trainingsdaten und der Implementierung von DL-Modellen. Dabei liegt ein besonderer Fokus auf den Anwendungsfälle "KI-basierte Prozessparameter Einstellungen" und "Vorhersage der Produktqualität während der Verarbeitung". dida strebt die Herstellung eines Prototyps zur Datenverknüpfung sowie der Weiterverwendung der entwickelten KI-Systeme an. Die KI-Systeme sollen dabei generalisierbar auf andere Anwendungsfälle in der Additiven Fertigung und im produzierenden Gewerbe sein, so dass diese in Zukunft kostengünstiger entwickelt werden können.