Programm

Programmübersicht

zum 44. EFB-Kolloquium Blechverarbeitung
15.-16. April 2026

Mittwoch, 15.04.2026

Donnerstag, 16.04.2026

| Mittwoch 15.04.2026

Eintreffen der Teilnehmenden 
Mittagessen, Begrüßungsgetränke im Panorama-Foyer

| 12:00 Uhr

Begrüßung durch Dr.-Ing. Daniel Rosenbusch
Geschäftsführer
Europäische Forschungsgesellschaft für Blechverarbeitung e.V., Hannover

Session 1

| Moderation:

Dr. Axel Förderreuther,
Novelis Deutschland GmbH, Stuttgart

Kernthesen

  • Herausforderungen Prozessfenster und Komplexität
  • (grüne) Innovationen von Andritz Schuler
  • Metris – Digitale Lösungen zum Nutzen im Presswerk

Zusammenfassung

Die steigende Komplexität moderner Umformprozesse und die zunehmenden Anforderungen an Energieeffizienz und Nachhaltigkeit stellen Presswerke vor neue Herausforderungen. Gleichzeitig eröffnen digitale Technologien – insbesondere Künstliche Intelligenz – völlig neue Wege, Prozessfenster stabil auszulegen und Innovationspotenziale gezielt nutzbar zu machen. Der Beitrag zeigt, wie grüne Technologien und KI-gestützte Systeme von Andritz Schuler und Andritz Metris konkrete Mehrwerte schaffen: von der datenbasierten Prozessoptimierung über vorausschauende Qualitätssicherung bis hin zu energieeffizienten Produktionsstrategien. Anhand praktischer Beispiele wird aufgezeigt, wie digitale Lösungen helfen, Komplexität beherrschbar zu machen und gleichzeitig einen wesentlichen Beitrag zu nachhaltiger, zukunftssicherer Blechverarbeitung zu leisten.

Referent

Uwe Kreth,
Andritz Schuler Pressen GmbH

Foto: Salzgitter AG

Kernthesen

  • Stahl ist einer der nachhaltigsten und universellsten Werkstoffe für großtechnische Anwendungen, der insbesondere für die Energiewende benötigt wird
  • Die Herstellung von Stahl ist sehr energie- und CO2-intensiv
  • Salzgitter Flachstahl sieht sich mit dem Projekt SALCOS (Salzgitter Low CO2 Steelmaking) als Pionier einer CO2-armen Stahlherstellung

Zusammenfassung

Mit SALCOS® realisiert die Salzgitter Flachstahl GmbH (SZFG) gemeinsam mit Partnern aus Wirtschaft und Forschung eine nahezu CO2-freie Stahlerzeugung. Zentrale Elemente sind Strom aus erneuerbaren Quellen und dessen Einsatz in der Produktion von Wasserstoff mittels Elektrolyse. Dieser grüne Wasserstoff ersetzt die Kohle, die derzeit im konventionellen Hochofenprozess zur Stahlherstellung verwendet wird. Möglich wird dies mithilfe sogenannter Direktreduktionsanlagen, in denen Eisenerz durch Wasserstoff direkt im festen Zustand zu Eisen reduziert wird. Bei dieser Technologie wird an Stelle von CO2 Wasserdampf ausgestoßen. 

Zur Herstellung grünen Stahls verfolgt SALCOS® die „Carbon Direct Avoidance“-Strategie, die dafür steht, die Entstehung von CO2 in der Stahlerzeugung von Beginn an zu vermeiden. Die Transformation befindet sich bereits in der Umsetzung. Die konventionelle Stahlherstellroute aus Hochofen und Stahlwerkskonverter der SZFG wird bereits ab 2027 zu mehr als einem Drittel durch eine Direktreduktionsanlage in Kombination mit einem Elektrolichtbogenofen ersetzt. Die Direktreduktionsanlage wird anfangs hauptsächlich mit Erdgas betrieben, was schon zu einer CO2-Einsparung von über 50 % im Vergleich zur konventionellen Route führt. Zusätzlich wird in einer 100 MW Elektrolyse anteilig grüner Wasserstoff hergestellt.

 

Darstellung des Nutzens für KMU

Stahl ist ein wichtiger Bestandteil vieler industrieller Wertschöpfungsketten. Eine Produktion in Deutschland ist insbesondere für die mittelständische, metallverarbeitende Industrie wichtig. Der Nutzen ergibt sich aus mehreren, sich gegenseitig verstärkenden Effekten. Durch CO₂-reduzierte Stähle sinkt langfristig das Risiko kostenintensiver Klimapolitik‑Instrumente (z. B. CO₂‑Bepreisung, Grenzausgleich), was die Planungssicherheit entlang der gesamten Wertschöpfungskette erhöht. Gleichzeitig verbessert der Einsatz „grüner“ Vormaterialien die Marktposition von KMU, da ihre eigenen Produkte leichter als klimafreundlich zertifiziert und in nachhaltigen Lieferketten (CSRD, Taxonomie, Kundenanforderungen der OEMs) verankert werden können. Technologisch eröffnen sich neue Anwendungsfelder, etwa leichtere oder höherfeste Güter bei gleicher oder besserer Ökobilanz. Insgesamt stärkt dies die Wettbewerbsfähigkeit und Resilienz der mittelständisch geprägten Industrie in Deutschland und Europa und trägt zum Schließen von Materialkreisläufen bei.

 

Referent

Dr.-Ing. Alexander Redenius,
Salzgitter Mannesmann Forschung GmbH, Salzgitter

Kernthesen

  • GenAI ist eine neue Basistechnologie: Nicht „ein Tool mehr“, sondern ein System, das Inhalte, Code und strukturierte Arbeitsschritte erzeugt – und sich durch Modelle + Tools + Automatisierung exponentiell weiterentwickelt.
  • Der schnellste ROI liegt in Software- und Wissensarbeit: Von Anforderungen über Implementierung bis Tests/Dokumentation beschleunigt GenAI Teams massiv – besonders, wenn man sie, wie einen Teamkollegen, mit klaren Akzeptanzkriterien führt.
  • Produktivität ohne Governance wird riskant: GenAI beschleunigt auch Angriffe (z. B. Reverse Engineering von Software, Dateiformaten und Schnittstellen). Deshalb sind Daten-/Rechtekonzepte, Verifikation (Tests/Reviews) und Security-Checks Pflicht.

Zusammenfassung

Generative KI hat sich in wenigen Jahren von einer Textspielerei zu einer produktiven Basistechnologie entwickelt: Modelle erzeugen nicht nur Inhalte, sondern auch Code, Tests, Spezifikationen und strukturierte Arbeitsabläufe. Der Vortrag erklärt kompakt, was GenAI ist, wie sie entstanden ist und warum sich die aktuelle Entwicklung „exponentiell statt linear“ anfühlt – durch die Kombination aus leistungsfähigeren Modellen, Tool‑Integration (z. B. IDE, Repositories, Datenquellen) und automatisierten Feedback‑Schleifen. Darauf aufbauend werden aktuelle Einsatzfelder vorgestellt: Beschleunigung von Softwareentwicklung (Scaffolding, Refactoring, Testgenerierung, Dokumentation), KI als „Teamkollege“ in Wissensprozessen sowie der Aufbau schneller, interner Anwendungen für Reporting und Prozess‑Transparenz. Ein eigener Abschnitt beleuchtet Sicherheits‑ und Governance‑Aspekte: Datenabfluss, Prompt‑Manipulation, Qualitätsrisiken sowie schnelleres Reverse Engineering von Software, Dateiformaten und Schnittstellen. Zudem werden Erfolgsfaktoren für die Einführung adressiert: saubere Anforderungen, standardisierte Qualitätsprüfungen (Tests/Reviews), klare Daten- und Rechtekonzepte sowie Kennzahlen, um Zeitgewinn und Risiko messbar zu machen. Ziel ist eine realistische Einordnung und ein sofort nutzbarer Fahrplan für die nächsten Schritte im Unternehmen.

Darstellung für KMU

Für KMU ist GenAI vor allem ein Beschleuniger, um mit begrenzten Teams mehr Software- und Digitalisierungsleistung zu erzeugen. Typische Einstiege sind:

  1. Entwickler-Boost in der bestehenden Codebasis (Refactoring, Tests, Dokumentation, Migration),
  2. schnelle interne Tools wie KPI-Dashboards, Datenkonverter oder Schnittstellen-Adapter zwischen ERP/MES/QS,
  3. Wissensarbeit: Such- und Antwortsysteme über Handbücher, Normen, Arbeitsanweisungen und Tickets – idealerweise mit Quellen und Freigabeprozess.

Der Nutzen entsteht in Wochen statt Quartalen: kürzere Durchlaufzeiten, weniger Kontextwechsel, bessere Dokumentation und höhere Codequalität durch automatisierte Tests.

Auch außerhalb der IT lassen sich wiederkehrende Aufgaben beschleunigen: Entwürfe für Angebote und Spezifikationen, Auswertung von Logfiles, Generierung von SQL‑Abfragen, oder die Erstellung von Schulungs- und Arbeitsunterlagen. So reagieren KMU schneller auf Kundenanforderungen und können digitale Lösungen iterativ verbessern, ohne sofort große Teams aufzubauen.

Referent

Dr. rer. nat. Tobit R. Esch, 7 Hills Neo GmbH, Bonn

der ausstellenden Unternehmen

Session 2

| Moderation:

Dipl.-Ing. Martin Grünbaum,
Mercedes Benz AG, Sindelfingen

Kernthesen

  • Mit der Inbetriebnahme der neuen, grünen Stahlherstellungsrouten ab 2027 werden Stähle mit erhöhten Anteilen an Begleitelementen in den Markt kommen
  • Diese Elemente werden insbesondere bei Stählen mit niedrigen Anteilen an Legierungselementen die Ver- und Anwendungseigenschaften beeinflussen
  • Das Wissen um diese Auswirklungen ist derzeit noch gering. Es besteht dringender Forschungsbedarf zu Maßnahmen und Lösungen, mit denen die Produktion qualitativ hochwertiger Produkte aus grünem Stahl sichergestellt werden kann.

Zusammenfassung

Mit der Fertigstellung der ersten Direktreduktionsanlagen sowie zahlreicher Elektrolichtbogenöfen werden ab 2027 die ersten „grünen“ Flachstahlprodukte in nennenswerten Mengen von europäischen Stahlherstellern zu den Weiterverarbeitern auf den Markt kommen.

Neben der Unsicherheit, mit welchen Mehrkosten gegenüber sog. „grauem“ Stahl zu rechnen ist, stellt sich die Frage, ob insbesondere die erhöhten Anteile an Begleitelementen (u.a. Cu, Ni, Sn, As) in den „grünen“ Stählen die Verarbeitungs- und Anwendungseigenschaften beeinflussen.

In diesem Beitrag werden die Ergebnisse großtechnischer Versuche mit verschiedenen Stahlgüten zum Einfluss erhöhter Begleitelementgehalte dargestellt. Es zeigt sich, dass insbesondere Stähle mit geringen Legierungsanteilen (z.B. weiche Stähle zum Kaltumformen) empfindlich auf schwankende Gehalte der o.g. Elemente reagieren.

Auch, wenn die Zusammenhänge zum Einfluss dieser Elemente grundsätzlich verstanden sind, besteht aktuell noch ein großer Forschungsbedarf, mit welchen Maßnahmen und Strategien die hohen Anforderungen an die Verarbeitbarkeit „grüner“ Stähle kosteneffizient sichergestellt werden können sind. Erste praktische Lösungsansätze hierzu werden vorgestellt.

Darstellung des Nutzens für KMU

Insbesondere kleine und mittelständische Unternehmen, die Stahlprodukte (z.B. Flachstahl) zu Komponenten verarbeiten, befinden sich inmitten einer langen Lieferkette zwischen Stahlherstellern sowie Herstellern von Halbzeugen auf der einen Seite und Herstellern von Baugruppen und OEMs auf der anderen Seite (Bild). In dieser Lage werden den KMUs üblicherweise Vorgaben gemacht, welche Werkstoffe sie für die Herstellung Ihrer Komponenten einsetzen müssen.

Mit dem Jahr 2027 werden „echte grüne“ Stähle auf dem Markt kommen. Es ist davon auszugehen, dass insbesondere die Automobilbauer sehr schnell erste Komponenten auf grünen Stahl umstellen werden. Weiterverarbeiter müssen diese dann beschaffen und verarbeiten. Ohne ein grundlegendes Wissen, welche möglichen Veränderungen bei der Verarbeitung eintreten können und welche Maßnahmen denkbar sind, auch aus den neuen Stählen spezifikationsgerechte Komponenten herzustellen, ist ein reibungsloser Übergang zum Einsatz von grünen Stählen kaum denkbar.

Dieser Vortrag will

  • zum Thema „technologische Implikationen durch Einsatz von grünem Stahl“ sensibilisieren und
  • Lösungsansätze aufzeigen, wie auch kleine Unternehmen sich auf mögliche technologische Auswirkungen der grünen Transformation schon jetzt vorbereiten können

Referent

Dr.-Ing. Andreas Peters, Reinhold Mendritzki Kaltwalzwerk GmbH & Co. KG, Bochum

Kernthesen

  • Prozessunterbrechungen führen zu reproduzierbaren Signalverschiebungen in sensorisch überwachten Tiefziehprozessen – auch ohne bewusste Parameteränderung. 
  • Diese Pause- und Wiederanlaufeffekte können insbesondere bei Try-outs, Versuchen und kurzen Pressläufen die Interpretation von Prozessdaten verfälschen. 
  • Für eine belastbare datenbasierte Prozessbewertung müssen Stillstandseffekte erkannt, eingeordnet und bei der Versuchsplanung berücksichtigt werden. 

Zusammenfassung

In sensorüberwachten Tiefziehprozessen treten nach geplanten oder ungeplanten Stillständen wiederkehrende Signalabweichungen auf, auch wenn keine bewussten Änderungen an Prozessparametern vorgenommen wurden. Anhand industrieller Anwendungen des Systems Draw.Monitor wird gezeigt, dass nach einem Wiederanlauf mehrere Hübe erforderlich sind, bis sich ein stabiler Signalzustand einstellt. Diese sogenannten Pause- und Wiederanlaufeffekte können insbesondere bei Versuchen, Try-outs und kurzen Pressläufen die Interpretation von Sensordaten beeinflussen. Der Vortrag ordnet die Effekte praxisnah ein und zeigt Konsequenzen für die datenbasierte Prozessbewertung in der Blechumformung auf. 

 

Darstellung des Nutzens für KMU

 KMU setzen sensorbasierte Systeme immer häufiger in Try-outs, bei Werkzeugabnahmen oder zur Prozessfreigabe ein. In diesen Phasen stehen meist nur wenige Hübe zur Bewertung zur Verfügung, wodurch Pause- und Wiederanlaufeffekte eine große Rolle spielen. Der Vortrag sensibilisiert dafür, dass Sensorsignale nach Stillständen nicht unmittelbar mit stabilen Prozesszuständen vergleichbar sind. Anhand praxisnaher Beispiele wird gezeigt, wie solche Effekte erkannt und bei der Auswertung berücksichtigt werden können. Dies unterstützt KMU dabei, Prozessänderungen realistischer zu bewerten und Fehlentscheidungen bei datenbasierten Freigaben zu vermeiden. 

 

Referent

Dr.-Ing. Apostolos Papaioanu,
Geschäftsführer und Gründer, iLARIZ GmbH, Stuttgart

Co-Autoren

Christian Held, iLARIZ GmbH
Dominik Riedl, iLARIZ GmbH 

Kernthesen

    • Die klassische Werkstoffcharakterisierung reicht für viele Anwendungen nicht aus.
  • Nicht-lineare Dehnpfade beeinflussen die FLC erheblich.
  • Materialmodelle müssen ganzheitlich validiert werden.

Zusammenfassung

Der Vortrag gibt Einblick in innovative Strategien zur Werkstoffcharakterisierung und Modellvalidierung für die Blechumformung. Ausgangspunkt ist die kritische Betrachtung klassischer Prüfmethoden, wie z.B. des konventionellen Zugversuchs und seiner 0,2 % Dehngrenze, deren Bestimmung stark nutzerabhängig und physikalisch nicht eindeutig begründet ist. Als Alternative wird eine Methode vorgestellt, welche reproduzierbar ist und den thermoelastischen Effekt nutzt, um den Beginn der plastischen Deformation physikalisch zu begründen. Die zugrunde liegenden Annahmen werden durch mikrostrukturelle In-Situ-Untersuchungen experimentell abgesichert.

Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Vorhersage der Umformbarkeit bei nicht-linearen Dehnpfade. Mit dem erweiterten Generalized Forming Limit Concept (GFLC) wird ein Ansatz präsentiert, der komplexe Belastungshistorien berücksichtigt und damit eine realitätsnähere Bewertung von Versagensgrenzen ermöglicht. Ergänzend wird mit dem phänomenologischen Metamodell Bending-Forming-Limit-Concept (BFLC) ein Ansatz vorgestellt, der biegedominierte Umformprozesse mit Lastrichtungswechsel abbildet. Dadurch eine realitätsnähere Vorhersage des lastpfadabhängigen Versagens im dreidimensionalen Spannungszustand ermöglicht.

Ergänzend wird der MUC-Test, eine systematische Validierungsstrategie für Materialmodelle vorgestellt, der Dehnungsfelder, Umformkräfte und deren zeitliche Verläufe integriert und eine nicht reibungsdominante quantitative Bewertung der Modellgüte erlaubt.

Ziel ist es, die Vorhersagegenauigkeit numerischer Simulationen durch verbesserte Materialmodellierung und -charakterisierung signifikant zu steigern und so die Prozesssicherheit sowie Effizienz in der industriellen Umformpraxis nachhaltig zu verbessern.

 

Darstellung des Nutzens für KMU

Für KMU in der Blechumformung bieten die vorgestellten fortschrittlichen Charakterisierungsstrategien und Methoden einen wirtschaftlichen und technologischen Mehrwert. Durch die präzisere Bestimmung des Fließbeginns auf Basis des thermoelastischen Joule-Thomson-Effekts können Werkstoffkennwerte objektiver und reproduzierbarer ermittelt werden. Das erhöht die Zuverlässigkeit von Simulationsmodellen, die Vorhersagegenauigkeit der Rückfederung und reduziert Unsicherheiten in der Prozessauslegung.

Insbesondere bei hochfesten Stählen oder komplexen Umformprozessen mit Lastpfadwechseln ermöglicht das erweiterte GFLC-Konzept, das im Vortrag vorgestellt wird, eine realistischere Vorhersage von Rissbildung und Versagen, wie ein Anwendungsbeispiel zeigt. Ergänzend liefert das phänomenologische 3D-BFLC-Modell für metallische Werkstoffe in komplexen, biegedominierten Umformungen mit Lastrichtungsänderung robuste Versagensprognosen und verbessert die Abbildung lastpfadabhängiger Versagensgrenzen im dreidimensionalen Spannungszustand. Für KMU ergeben sich stabilere Prozessfenster, geringere Ausschussraten und reduzierte Qualitätskosten. Das bedeutet weniger kostenintensive Try-out-Schleifen, geringere Werkzeuganpassungen und eine schnellere Industrialisierung neuer Bauteile.

Mittels des gezeigten MUC-Tests können Materialmodelle systematisch validiert und Materialien unterschiedlicher Lieferanten mit geringem Aufwand querverglichen werden. Simulationsergebnisse von KMUs werden durch validierte Modelle belastbarer und lassen sich gegenüber Kunden oder OEMs besser begründen.

 

Referent

Prof. Dr.-Ing. Wolfram Volk, Lehrstuhl für Umformtechnik und Gießereiwesen, utg, Technische Universität München

Mitgliederversammlung

im Vortragsraum

Abendveranstaltung

| ab 18:00 Uhr

mit Sektempfang im Panorama-Foyer, Ehrungen und künstlerischem Rahmenprogramm

| 23:30 Uhr Ende

ANDRITZ
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| Donnerstag 16.04.2026

Eintreffen der Teilnehmenden 
im Panorama-Foyer

| 09:00 Uhr
Moderation:
Dr.-Ing. Lennard Lippold
Europäische Forschungsgesellschaft für Blechverarbeitung e.V., Hannover

EFB-Exzellenzpreise – Kurzvorträge der Preisträger

Session 3

| Moderation:

Prof. em. Dr.-Ing. Konrad Wegener,
Eidgenössische Technische Hochschule ETH Zürich

Kernthesen

  • Novelis ist industrie-führend bei Recycling und Nachhaltigkeit von Aluminium-Blech
  • Punktschweißen als günstigste Fügetechnik in Großserie kann mit modernen Methoden zuverlässig simuliert werden. Durch Machine Learning kann der Probenaufwand erheblich reduziert werden
  • In ähnlicher Weise können Halbhohl-Stanznietverbindungen modelliert werden

Zusammenfassung

Im ersten Teil des Vortrags wird die Novelis Nachhaltigkeits-Strategie präsentiert. Der Ansatz, die Anteile von Sekundäraluminium von heute 63% auf 75% bis 2030 zu erhöhen, führt zu einer schnellen Senkung des CO2-Fußabdrucks unserer Produkte. Angesichts der höheren Geschwindigkeit wird Aluminium in naher Zukunft Stahl im CO2-Fußabdruck unterbieten.
Viele Studien und Praxisbeispiele zum Leichtbau mit Aluminium im PKW belegen ein Potenzial von mehreren hundert kg Gewichtsersparnis bei gleicher Performance. Neu ist, dass die moderne Bauweise in Aluminium durch Teilereduktion, Großgussteile, reduzierten Fügeaufwand, sekundäre Gewichtseinsparung und höhere Energieeffizienz auch insgesamt günstiger gefertigt werden kann als in der herkömmlichen Blech-Schalenbauweise in Stahl.

Im zweiten Teil des Vortrags wird eine von Novelis entwickelte Methodik zur Modellierung von Punkverbindungen in Aluminiumblechen vorgestellt. Ausgehend von konventionellen Flachzugproben wurden Materialkarten für typische Punktschweißverbindungen erstellt, anschließend mit KS-2-Proben validiert und zuletzt als Trainings-Input für ein Machine-Learning Modell verwendet. Dieses ML-Modell ist nun in der Lage, mit >90%-Zuverlässigkeit das Versagen etlicher Materialkombinationen vorherzusagen. Das Modell wurde anschließend auf Halbhohl-Stanzniet-Verbindungen erweitert und erweist sich auch hier als zuverlässig.

Darstellung des Nutzens für KMU

Der Einsatz von Aluminium wird durch die bereitgestellten Materialkarten vereinfacht. Der Aufwand zur Performance-Simulation wird reduziert. Die Prognosequalität in der Crashsimulation wird durch die Verwendung von validierten Versagenskriterien erhöht. Die Kosten für die interne oder externe Untersuchung von Punktverbindungen werden reduziert.

Gleichzeitig können sehr einfach Richtgrößen für die Qualitäts-Sicherung und Prozesskontrolle in der Produktion abgeleitet werden.

Die Methodik kann recht einfach auf weitere Aluminium-Halbzeuge wie Extrusion und Guss angewendet werden. Mit Anpassungen bezüglich der spezifischen Eigenschaften sogar auf andere metallische Werkstoffe.

Referent

Dr. Axel Förderreuther, Novelis Deutschland GmbH, Stuttgart

Kernthesen

  • Vom Prozess zur Prozesskette:Die Zukunft der Fügetechnik liegt neben der Optimierung einzelner Verfahren, in der intelligent vernetzten Prozesskette
  • Intelligente Autonomie statt starrer Automatisierung: KI-gestützte, adaptive Fügeanlagen machen Prozesse robuster, flexibler und resilient gegenüber Streuungen, anstatt nur vordefinierte Parameter „abzuspulen“.
  • Kreislaufdenken als Entwicklungsziel: Fügetechnik muss von Anfang an nicht nur die Reparatur, sondern auch die Nachnutzung und die sortenreine Demontage mitdenken. Ent- und Wiederfügen wird zur Schlüsselkompetenz einer nachhaltigen Produktion.

Zusammenfassung

Die Fügetechnik steht an einem Wendepunkt. Jahrzehnte lang haben wir Fügeverfahren als isolierte Einzelprozesse optimiert. Heute eröffnen datengestützte Methoden und lernende Systeme einen völlig neuen Zugang: Wir können Fügen nicht mehr als lokale Operation verstehen, sondern als integralen Teil einer vernetzten Prozesskette.

Diese Perspektivverschiebung hat konkrete Konsequenzen. Wenn wir wissen, wie die Blechumformung die Materialstruktur verändert, können wir präzise beim Fügen darauf reagieren. Wenn wir intelligente und ressourceneffiziente Fügeelemente einsetzen, gewinnen wir gleichzeitig an Effizienz und Flexibilität. Wenn wir Fügeanlagen mit Lagekompensation ausstatten, entsteht Robustheit gegen äußere Einflüsse.

Das Ziel ist eine kreislaufgerechte Produktion: Reparaturfähigkeit statt Verschrottung, Verlängerung der Lebensdauer durch Nachnutzung und effizientes Entfügen für eine sortenreine Materialrückgewinnung.

Das ist intelligente Autonomie: Fügesysteme, die lernen, sich anpassen und dabei nachhaltiger werden.

Darstellung des Nutzens für KMU

Kleine und mittelständische Unternehmen profitieren besonders stark von einer intelligenteren, datengetriebenen Fügetechnik. Statt teure Neuanschaffungen werden bestehende Prozesse robuster und einfacher zu beherrschen. Etwa durch automatisierte Parametrierung, adaptive Lageregelung und klar definierte Prozessfenster. Das reduziert Aufwendungen für die Einrichtung, Ausschuss und Nacharbeit und entlastet zugleich das Fachpersonal, das zunehmend schwer zu finden ist.

Durch die ganzheitliche Betrachtung der Prozesskette, von der Blechumformung über das Spannen bis zum Fügen, lassen sich Fehlerursachen früher erkennen und vermeiden, bevor sie in der Montage teuer werden. Für KMU heißt das: Weniger Try and Error, mehr planbare Qualität. Gleichzeitig eröffnen adaptive Fügeelemente und leichte, kompakte Anlagen neue Spielräume für kleinere, modulare Fertigungskonzepte, die auch bei kleineren Stückzahlen wirtschaftlich sind.

Ein weiterer Hebel ist die End-of-Life-Perspektive: Reparaturfähigkeit, Nachnutzung und sortenreine Trennung schaffen neue Geschäftsmodelle und erhöhen den Restwert von Produkten und leisten einen Beitrag zur Ressourcenschonung.

Referent

Prof. Dr.-Ing. Gerson Meschut,
Laboratorium für Werkstoff- und Fügetechnik, LWF, Universität Paderborn

Co-Autor

Aaron Alexander Brinkmann, M.Sc.

Kernthesen

  • durch die korrelierte Erfassung und Auswertung von Sensor-, Einstell- und Materialdaten können relevante Wechselwirkungen zwischen Maschine, Werkzeugverbund und Teilequalität in Stufenpressen erkannt werden, die sonst nur zum geringen Anteil durch subjektive Beobachtungen erfasst werden.
  • Merkmalsanalysen ermöglichen eine frühzeitige Erkennung von Zusammenhängen, Drift und Anomalien und liefern damit wirkungsvolle Handlungsempfehlungen, bevor Qualitäts- oder Stabilitätsgrenzen überschritten werden.
  • Ein geschlossenes Lernsystem mit Unterstützung von KI Anwendungen verkürzt Lernzyklen und reduziert Ausschuss, sowie Verschleiß; kurzfristig als Assistenz, langfristig als Schritt zu teil- bis vollautonomen Entscheidungen zur Sicherung von Robustheit und Wettbewerbsfähigkeit.

Zusammenfassung

Der Vortrag zeigt einen Ansatz zur datengenerierten Prozess- und Zustandsbewertung an Stufenpressen mit komplexen Werkzeugen. Das mechanische Maschinenverhalten wird vorab zur Erstellung einer Basis-Charakteristik und später im laufenden Prozess sensorisch erfasst, zusammen mit den Prozessdaten aufgezeichnet und mit Einstellzuständen, sowie Materialinformationen korreliert. Damit können Wechselwirkungen zwischen Maschine, Werkzeugverbund und Teilequalität in alle Betriebszuständen erkannt werden.

Algorithmen zur Merkmalsextraktion und KI-gestützte Analysen unterstützen bei der Identifikation relevante Zusammenhänge; Drift und Anomalien werden erkannt und mit hinterlegten, menschlichen Erfahrungswerten abgeglichen. Der Mehrwert liegt in der konsistenten Verknüpfung vieler Einflussgrößen, in deren hoher Komplexität Unterstützung schneller und intelligenter Algorithmen erforderlich sind: Das System kann dann rechtzeitig belastbare Hinweise und Handlungsempfehlungen geben, um proaktiv reagieren zu können, bevor Instabilitäten oder Qualitätsabweichungen entstehen. Maßnahmen werden im selben System verifiziert, wodurch Lernzyklen für das Personal verkürzt und Erfahrungen und Verständnis für den Prozess schneller gesammelt werden. Ausschuss und Verschleiß werden reduziert und Wirtschaftlichkeit, sowie Nachhaltigkeit gesteigert.

Im aktuellen Stand liegt der Fokus auf Assistenzfunktionen für den Menschen; im strategischen Ausblick wird der Weg zu teil- bis vollautonomen Entscheidungen skizziert. Der Vortrag soll dazu ermutigen, die nächste, offensichtliche Evolutionsstufe der Maschinenintelligenz aktiv anzugehen, um bereits erworbene menschliche Erfahrungsschätze zu erhalten, bzw. schneller zu erwerben, Routineaufgaben abzugeben und die Robustheit und Wettbewerbsfähigkeit langfristig zu sichern.

Darstellung des Nutzens für KMU

  • Schnelleres Erkennen von Prozess-Zusammenhängen
  • Wissen sichern und skalieren: Erfahrungswissen wird systematisch hinterlegt und standort-/schichtübergreifend nutzbar
  • Erhaltung von Erfahrungen, die üblicherweise durch Fluktuation und Generationswechsel aufwändig neu erarbeitet werden müssen
  • Beschleunigte Lernkurven für Personal und Modelle, weil Maßnahmen im selben System verifiziert werden
  • Weniger Ausschuss und Nacharbeit durch frühzeitige Erkennung von Qualitätsabweichungen
  • Reduzierter Werkzeugverschleiß und geringere Instandhaltungskosten durch proaktive Maßnahmen
  • Nachhaltigkeitsvorteile durch geringeren Material- und Energieverlust
  • Höhere Prozessstabilität (frühzeitige Drift-/Anomalieerkennung) und weniger ungeplante Stillstände
  • Schnellere Ursachenanalyse dank Korrelation von Sensorik, Einstellungen und Chargeninfos
  • Kürzere Anlauf- und Umrüstzeiten durch datenbasierte Handlungsempfehlungen
  • stabilere Lieferfähigkeit und geringere Qualitätskosten (konstantere Serienproduktion, weniger Reklamationen)
  • Schrittweise Automatisierung: Einstieg über Assistenzsysteme, später Option auf teil-/vollautonome Entscheidungen zur Sicherung der Wettbewerbsfähigkeit

Referent

Dipl.-Ing. Mike P. Gruner, H&T ProduktionsTechnologie GmbH, Crimmitschau,
Dr.-Ing. Jörg Stahlmann, ConSenses GmbH, Roßdorf 

Session 4

| Moderation:

Dipl.-Ing. Mike Gruner,
H&T ProduktionsTechnologie GmbH, Crimmitschau

Kernthesen

  • Optimieren von Produktionsplanung, Inventar und Kosten
  • Analysieren von OEE, Durchsatz, Zykluszeit und Ausnutzungsgrad
  • Simulieren von Fertigung, Logistik und Lagern

Zusammenfassung

Die zunehmende Komplexität moderner Fertigungs- und Logistikprozesse stellt Unternehmen vor die Herausforderung, Produktionskapazitäten, Materialflüsse und Lagerbestände effizient und zugleich kostenoptimiert zu planen. Digitale Zwillinge bieten hierfür einen wirkungsvollen Ansatz: Sie verwenden die Daten realer Produktionssysteme, bilden diese mit detaillierten, Simulationsmodellen nach und ermöglichen dadurch eine ganzheitliche Betrachtung von Fertigung, Logistik und Inventar. Durch die Simulation unterschiedlicher Szenarien lassen sich Kennzahlen wie OEE, Durchsatz, Zykluszeit und Ausnutzungsgrad präzise für jedes einzelne Asset analysieren, Engpässe frühzeitig erkennen und Unterauslastung vermeiden.

Der Vortrag zeigt anhand eines praktischen Beispiels, wie mittels eines digitalen Zwillings eine Wertschöpfungsketten optimiert werden kann – von den Maschinen über Material- und Informationsflüsse bis hin zu Lager- und Bestellstrategien. Auf dieser Basis lassen sich Produktionspläne optimieren, Bestände und Lagergrößen reduzieren, Personal planen und Kosten nachhaltig senken.

Auch What-if‑Analysen und automatisierte Optimierungsverfahren können genutzt werden, um robuste und wirtschaftliche Entscheidungsgrundlagen für die Produktionsplanung zu schaffen. Das Ergebnis sind höhere Transparenz, verbesserte Effizienz und eine deutliche Steigerung der Wirtschaftlichkeit entlang des gesamten Produktionssystems.

Referent

Dipl.-Ing. Michael Werbs, ANDRITZ Schuler Pressen GmbH, Göppingen

Kernthesen

  •  

Zusammenfassung

Text folgt

 

Referent

Prof. Dr.-Ing. Peter Groche, Institut für Produktionstechnik und Umformmaschinen, PtU, Technische Universität Darmstadt

Kernthesen

  • Text folgt

Zusammenfassung

Text folgt

Darstellung des Nutzens für KMU

Text folgt

Referent

Dörken Coatings GmbH & Co. KG, Herdecke

Kernthesen

  • Werkstoffauswahl erfordert zunehmend die Berücksichtigung der Kritikalität enthaltener Legierungselemente
  • digitales Ökosystem dient als zentrale Datenplattform, integriert Wissen entlang der Wertschöpfungskette und liefert Informationen zu Werkstoffen, chemischer Zusammensetzung, Kritikalität sowie verarbeitungsrelevanten Prozessparametern
  • High-Troughput-Screening ermöglicht Vereinfachung des Werkstoffentwicklungsprozesses (Beispiel Edelstahl 316L)

Zusammenfassung

Bei der Werkstoffauswahl für spezifische Produktgruppen müssen zunehmend die Kritikalität einzelner Legierungselemente sowie die zunehmende Volatilität von globalen Lieferketten Berücksichtigung finden. Mögliche Lösungsansätze sind der verstärkte Einsatz von Recyclingmaterialien oder die Bewertung des Einflusses von Schwankungen einzelner Legierungselemente auf die resultierenden Werkstoffeigenschaften und somit eine Erhöhung der Flexibilität bei der Auswahl geeigneter Werkstoffe, woraus sich wiederum neue Verarbeitungsanforderungen an die Umformtechnik ergeben. Hierfür wird ein digitales Ökosystem entwickelt, das als zentrale Datenplattform Wissen in Form von externen Datenquellen entlang der Wertschöpfungskette integriert und Informationen zu Werkstoffen, chemischer Zusammensetzung sowie Kritikalität bereitstellt und diese Informationen mit mechanischen Eigenschaften sowie verarbeitungsrelevanten Prozessparametern aus lokalen Datenquellen verknüpft. Am Beispiel des austenitischen Edelstahls 316L, der einen hohen Nickelanteil aufweist, wird durch CALPHAD Simulationen und High Throughput Screening der Einfluss variierter Legierungszusammensetzungen auf resultierende Werkstoffeigenschaften effizient bewertet. Hierbei wurde der Nickelgehalt gezielt reduziert und durch einen zunehmenden Mangananteil kompensiert. Final werden Blechbauteile, welche geometrisch einer Bipolarhalbplatte ähneln, umformtechnisch hergestellt. Alle relevanten Rohstoff- und Kritikalitätsinformationen, die Material- und Prozessdaten sowie erzeugte Ergebnisse werden im digitalen Ökosystem nachvollziehbar abgelegt. Damit werden Informationen zur gesamten Prozesskette von der Werkstoffauswahl über die Produktfertigung bis hin zur Kritikalitätsbetrachtung vernetzt, um eine Grundlage für fundierte, faktenbasierte Entscheidungen zu bilden. Die Verarbeitung und Bereitstellung der Informationen kann im Ökosystem vollautomatisiert erfolgen, um schnell robuste Lösungen zu identifizieren und auf Krisen und Marktchancen frühzeitig zu reagieren.

Darstellung des Nutzens für KMU

  • Kostenreduzierung bei Werkstoffentwicklung
  • automatisierte Datenaufbereitung für Materialkartenerstellung für die Simulation
  • schnelle Identifikation von Lösungen zur Reaktion auf Krisen und Marktchancen

Referent

Prof. Dr.-Ing. Martin Dix,
Fraunhofer-Institut für Werkzeugmaschinen und Umformtechnik, IWU, Chemnitz

Session 5

| Moderation:

Dr.-Ing. Christina Sunderkötter,
Volkswagen AG, Wolfsburg

Kernthesen

  • Direktes Umformen von Schrottbauteilen spart Energie und reduziert den CO2-Fußabdruck deutlich gegenüber der konventionellen Route über Einschmelzen und Neufertigung der Blechbänder.
  • Stanzabfälle aus dem Presswerk und wenig verformte Außenhautbleche lassen sich mit wenig Aufwand direkt zu hochwertigen Komponenten umformen.
  • Entscheidend für einen wirtschaftlichen Prozess sind die Nachvollziehbarkeit mittels des Digitalen Produktpasses (DPP) und eine abgestimmte Logistik.

Zusammenfassung

Beim herkömmlichen Recycling von Altfahrzeugen wird der Fahrzeugrumpf geschreddert und dann mittels mechanischer und physikalischer Verfahren in verschiedene Werkstoff-Fraktionen getrennt. Dabei kommt es unweigerlich zu einer Verunreinigung der einzelnen Altmetallklassen. Um daraus wieder hochwertige Blechwerkstoffe zu erzeugen, muss dieser Schrott stark mit Primärmetall verdünnt werden. Alternativ kann der Schrott meist nur mehr in Sekundär-Gusswerkstoffen eingesetzt werden.

Im EU-Projekt „COMPASS“ werden Prozesse erkundet, um aus Produktionsschrotten oder End-of-Life Fahrzeug-Außenblechen direkt neue Blechumformteile herzustellen. Durch den Wegfall der sonst nötigen Einschmelz- und Walzprozesse ergibt sich ein großes Potential zur Einsparung von Energie und zur Reduktion des CO2-Ausstoßes. Wichtig ist dabei die lückenlose Erfassung der Produkt-, Werkstoff- und Prozessdaten in einem „Digitalen Produktpass“ (DPP). Weitere Schwerpunkte sind die optimale Entnahme und Vorbereitung der Re-Use-Platinen aus den Schrottteilen sowie die Entwicklung und Charakterisierung geeigneter Umformprozesse.

Anhand von Anwendungsfällen für Stahl- und Aluminiumbleche werden Wirtschaftlichkeit und CO2-Bilanz bewertet.

Darstellung des Nutzens für KMU

  • Mittels „Direkt-Umformen“ (Reforming) von Blechabfällen lassen sich hochwertige Neukomponenten mit deutlich reduziertem CO2-Fußabdruck (-75 bis -90 %) herstellen.
  • Bei Stanzabfällen aus dem Presswerk ist die Qualität der Blechabschnitte gegenüber dem Ausgangsmaterial nur unwesentlich verändert.
  • Durch die Wiederverwendung sortenreiner Blechschrotte ohne Wiedereinschmelzen lässt sich der beim traditionellen Recyclingprozess von Altfahrzeugen auftretende Qualitätsverlust der Werkstoffe wirkungsvoll vermeiden.
  • Der Digitale Produktpasses (DPP) ermöglicht einen lückenlosen Datenfluss und somit die Nachverfolgbarkeit entlang der gesamten Prozesskette.
  • Entscheidend für den Erfolg sind ausreichend große Lose gleichartiger Schrottqualitäten, eine möglichst automatisierte Herstellung von Re-Use-Platinen und eine überwachte Bauteilherstellung.
  • Speziell bei Aluminium- oder Edelstahlkomponenten ergibt sich aus der großen Preisdifferenz zwischen Schrottpreis und Einkaufspreis neuer Walzhalbzeuge (Faktor 2-3) ein wirtschaftlich interessanter Business Case.

Referent

Dr. Paul Oberhauser,
LKR, Leichtmetallkompetenzzentrum Ranshofen GmbH, AIT Austrian Institute of Technology, Braunau am Inn, Österreich

DI Andreas Burböck,
MARK Metallwarenfabrik GmbH, Spital am Pyhrn, Österreich

Co-Autoren

Michael Denk, Florian Grabner, J. A. Österreicher (LKR-AIT)

Michael Schweiger, Bernd Matlschweiger (MARK Metallwarenfabrik GmbH)

Reiner Oster (EDAG Engineering GmbH)

Kernthesen

  •  

Zusammenfassung

Text folgt

 

Referent

Dipl.-Ing. Janko Banik,
ThyssenKrupp Steel Europe AG, Duisburg

Kernthesen

  • KI-Anwendungen stoßen in der Praxis häufig auf Grenzen durch geringe Datenverfügbarkeit und veränderte Rahmebedingungen.
  • Durch die Verzahnung von Simulation, realer Produktion und KI können diese Herausforderungen gezielt adressiert und schrittweise abgebaut werden.
  • KMU wird damit ein niederschwelliger und wirtschaftlich tragfähiger Einstieg in industrielle KI eröffnet

Zusammenfassung

In der Blechverarbeitung bietet der Einsatz Künstlicher Intelligenz ein erhebliches Potenzial zur Optimierung von Produktionsprozessen. Insbesondere die automatische Fehlererkennung in der optischen Qualitätsprüfung gilt als vielversprechendes Anwendungsfeld. In der industriellen Praxis treten jedoch wiederkehrende Herausforderungen auf. Relevante Fehlerbilder sind häufig selten oder variieren stark, verfügbare Bilddaten sind oftmals unzureichend annotiert und kamerabasierte Prüfsysteme reagieren empfindlich auf Veränderungen der Beleuchtung und der Oberflächenbeschaffenheit. Unter diesen Rahmenbedingungen lassen sich klassische KI-Ansätze zur visuellen Inspektion oftmals nur eingeschränkt direkt erfolgreich einsetzen.

Ein alternativer Ansatz besteht in der systematischen Erweiterung realer Prüfumgebungen durch virtuelle Modelle im Sinne eines Industrial Metaverse. Digitale Repräsentationen von Bauteilen, Prüfprozessen und optischen Sensorsituationen ermöglichen die Generierung synthetischer, jedoch realitätsnaher Bilddaten. Diese Daten können gezielt variiert werden, um unterschiedliche Oberflächenzustände und potenzielle Fehlerbilder abzubilden. Auf dieser Grundlage lassen sich KI-Modelle für die optische Qualitätsprüfung bereits in frühen Projektphasen trainieren und schrittweise an reale Produktionsbedingungen heranführen, auch ohne eine umfangreiche reale Datengrundlage.

Im Beitrag wird dieser Ansatz als praxisnaher und risikoarmer Einstieg in den Einsatz Künstlicher Intelligenz für die optische Qualitätsprüfung in der Umformtechnik vorgestellt. Gleichzeitig wird aufgezeigt, wie durch die enge Verzahnung von Simulation, realer Produktion und datengetriebenen Methoden erste industrielle Anwendungen im Kontext eines Industrial Metaverse realisiert werden können.

Darstellung des Nutzens für KMU

Der beschriebene Ansatz bietet insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen einen niederschwelligen Zugang zur KI-gestützten Qualitätsprüfung. Durch den Einsatz virtueller Prüfumgebungen können KI-Modelle bereits ohne umfangreiche reale Datensätze entwickelt und erprobt werden, wodurch hohe Einstiegsinvestitionen in aufwendige Datenerhebungen und Versuchsläufe reduziert werden. Die Möglichkeit, Prozesse und Sensorsituationen zunächst digital abzubilden, verringert zudem das technische und wirtschaftliche Risiko bei der Einführung neuer Prüftechnologien. KMU werden damit in die Lage versetzt, schrittweise Kompetenzen im Bereich Künstliche Intelligenz aufzubauen, vorhandene Produktionsprozesse flexibel zu optimieren und schneller auf wechselnde Kundenanforderungen oder neue Bauteilvarianten zu reagieren.

Referent

Prof. Dr.-Ing. Michael Lechner
Lehrstuhl für Fertigungstechnologie, LFT, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg

 

Co-Autorin

Prof. Marion Merklein

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Änderungen vorbehalten

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