Ein Schiffsgetriebe wiegt mehrere Tonnen. Bisher wird sein Gehäuse gegossen oder aus großen Metallblöcken herausgefräst. Das ist ein aufwendiger Prozess, bei dem viel Material verloren geht. Forschende der Professur Schweißtechnik an der TU Chemnitz arbeiten jetzt an einer Alternative. Sie wollen solche Riesenbauteile Schicht für Schicht aus Stahl aufbauen. Das Prinzip ähnelt einem 3D-Drucker, allerdings mit Metall und in deutlich größerem Maßstab.
Additive Fertigung großer Metallbauteile gilt weltweit als wichtiger Baustein für eine ressourcenschonendere Industrie. Statt große Metallblöcke zu bearbeiten und dabei Material abzutragen, wird nur das Material eingesetzt, das tatsächlich benötigt wird. Das spart Rohstoffe, Energie und Kosten. Das Verfahren dahinter heißt DED-Arc. Der Begriff steht für „Directed Energy Deposition Arc“, also das gezielte Auftragen von Material mithilfe eines Lichtbogens. Vereinfacht gesagt wird Metall Schicht für Schicht aufgetragen und miteinander verschmolzen, bis ein komplettes Bauteil entsteht. Ein Laser unterstützt diesen Prozess zusätzlich.
Künstliche Intelligenz hilft beim Schweißen
Damit das gelingt, setzen die Beteiligten auch auf digitale Werkzeuge. Sogenannte digitale Zwillinge, also virtuelle Abbilder des realen Fertigungsprozesses, sollen helfen, den Ablauf bereits am Computer vorherzusagen und zu überwachen. Zusätzlich entwickeln die Forschenden KI-gestützte Modelle, die den Prozess künftig in Echtzeit steuern können.
Am Ende des Projekts soll ein echtes Demonstratorbauteil stehen: ein additiv gefertigter Teil eines Schiffsgetriebegehäuses. Daran wollen die Forschenden auch untersuchen, wie nachhaltig und wirtschaftlich das Verfahren tatsächlich ist. Gefördert wird das Projekt vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie. Die Ergebnisse könnten langfristig nicht nur den Schiffbau verändern. Auch in Branchen wie dem Maschinenbau, Anlagenbau oder Energiesektor werden große Metallbauteile benötigt, die künftig schneller, präziser und ressourcenschonender hergestellt werden könnten.
