Inhaltsverzeichnis
1. Den WAAM-Prozess im Griff behalten
2. WAAM-Verfahren für verschiedene Bauteile qualifizieren
3. WAAM-Anwendungen: vom Prototyping bis zur Serienfertigung
4. Additive Fertigung mit Potenzial zum Standardprozess
Wire Arc Additive Manufacturing (WAAM) ist ein additives Fertigungsverfahren, bei dem der Werkstoff als Draht mittels Lichtbogenschweißen Schweißraupe für Schweißraupe auf eine Grundplatte aufgebracht wird. Gegenüber pulverbasierten Verfahren bietet WAAM gleich mehrere Vorteile. Draht ist als Ausgangsmaterial deutlich günstiger, und die meisten Werkstoffe sind in Drahtform erhältlich. Zudem können sowohl das aufwändige Pulverhandling als auch die Vakuumtechnologie entfallen. Größter Vorteil ist jedoch eine sehr hohe Aufbaurate, die mittels WAAM erreicht werden kann. Je nach verwendetem Werkstoff kann diese bis zu 900 cm3 pro Stunde betragen.
Den WAAM-Prozess im Griff behalten
Das Lichtbogenschweißen als grundlegender Prozess ist ein etabliertes Verfahren, das bereits seit Jahrzehnten für die Fügetechnik von Metallen angewendet wird. Anders als andere 3D-Druck-Verfahren kann es auf einer Vielzahl von Normen und Richtlinien aufsetzen, die aus dem klassischen Verbindungs- und Auftragsschweißen bereits vorhanden sind. Diese Grundlagen helfen bei der Optimierung des WAAM-Prozesses.
Dies bestätigte Prof. Sven-Frithjof Goecke von der Technischen Hochschule Brandenburg, während des WAAMathon #1 in Berlin: „Die Methoden zu Prozessmonitoring und -regelung von Schweißprozessen sind schon einige Jahrzehnte alt. Wir müssen sie heute nur passend auf den WAAM-Prozess anwenden.“
So lassen sich beispielsweise Temperaturverteilungen und Abkühlverhalten während des Prozesses erfassen, um so den 3D-Druck zu optimieren. Mit modernen Ansätzen der Sensorik, der Bildverarbeitung und der Echtzeit-Steuerungstechnik ist dies auch online – also direkt während des Schweißvorgangs – möglich. So hat etwa die Arbeitsgruppe von Goecke im Smart Joining Lab an der TH-Brandenburg ein adaptives Regelungssystem für den WAAM-Prozess entwickelt, das auf Deep Learning basiert.
WAAM-Verfahren für verschiedene Bauteile qualifizieren
Qualitätssicherung und Qualitätskontrolle spielen auch in der additiven Fertigung eine große Rolle, um die mechanisch-technologischen Eigenschaften der gedruckten Bauteile zu gewährleisten. Neben der Maßhaltigkeit des Bauteils müssen diese auch auf Merkmale wie Risse, Poren oder Einschlüsse überprüft werden. Hinzu kommen die metallurgischen Eigenschaften. Viele dieser Qualitätskontrollen können nur nach dem eigentlichen Fertigungsprozess im Labor durchgeführt werden. Daher ist das Ziel, das WAAM-Verfahren für verschiedene Bauteile zu qualifizieren.
Bei der Qualifizierung werden Bauteile mit genau definierten Parametern gefertigt und anschließend deren Qualität geprüft. Hierfür lässt sich Künstliche Intelligenz (KI) einsetzen, um die Parameter des Prozesses mit den nachträglich erfolgten Qualitätsmerkmalen zu korrelieren. „Der größte Aufwand bei der Fertigung mit WAAM ist immer die Qualifizierung der Prozesse vorab. Danach übernimmt die Maschine“, erklärte René Liers, Projectlead WAAM Lab GLZ & Technology Field Lead DED bei Siemens Energy: „Durch den Einsatz von KI kann dies vereinfacht werden.“
WAAM-Anwendungen: vom Prototyping bis zur Serienfertigung
Additive Fertigungsverfahren eignen sich besonders gut zur Herstellung von Prototypen sowie kleinen Stückzahlen. Ein gutes Beispiel hierfür ist die Ersatzteilversorgung von Systemen mit langen Nutzungsdauern und vielen unterschiedlichen Komponenten wie bei Schienenfahrzeugen. „Die Bereitstellung von Ersatzteilen ist einer der stärksten Treiber für Additive Fertigung bei Alstom“, betont daher auch Uwe Jurdeczka, der als Senior Expert bei dem Schienenfahrzeug-Hersteller verantwortlich für den Bereich Additive Manufacturing ist.
In der Vergangenheit hat Alstom in Zusammenarbeit mit Gefertec beispielsweise eine Schlingerdämpfungskonsole mit dem WAAM-Verfahren gefertigt. Eine Gießerei war nicht in der Lage, das Bauteil im geforderten Zeitraum zu liefern. Auf einer arc-Maschine von Gefertec konnte das Bauteil gefertigt werden. Und obwohl nach dem 3D-Druck eine Fräsbearbeitung der Oberflächen durchgeführt werden musste, konnte das Ersatzteil fristgerecht bereitgestellt werden.
Im Rahmen des WAAMathon #1 stellten Unternehmen viele weitere Projekte vor, in denen WAAM erfolgreich zum Einsatz kam. Das Spektrum der Bauteile reichte dabei von Abgratwerkzeugen, die zum Entgraten von Gesenkschmiedeteilen benötigt werden, über Werkzeugprototypen aus Aluminium und optimierte Tragwerksteile im Baubereich bis hin zur Serienfertigung von Flügelblättern in Niederdruckturbinen.
Additive Fertigung mit Potenzial zum Standardprozess
Insgesamt hat WAAM das Potenzial, die Fertigung von Bauteilen aus Metall in vielen Bereichen zu optimieren. Im Vergleich zur spanenden Bearbeitung bietet WAAM als Fertigungsmethode Einsparmöglichkeiten, wenn ansonsten hohe Spanvolumina anfallen würden, der Material schlecht zur zerspanen ist oder die Materialkosten hoch sind. Aber auch als Standardverfahren könnte sich WAAM in der Zukunft etablieren, meinte Igor Haschke, Gefertec-Geschäftsführer, und erklärte: „Unsere arc-Maschinen, die auf dem WAAM-Prozess basieren, bieten sich mittelfristig als Alternative für die Gießereitechnik an. Wir arbeiten aktuell daran, den Carbon-Footprint der beiden Fertigungsmethoden zu vergleichen.“
Zukünftiges Potential sieht auch Carl Fruth, der als Vorstandsvorsitzender der FIT AG zu den Pionieren der Branche zählt: „Wir müssen aufhören, Additive Fertigung als ein Werkzeug zu betrachten, mit dem wir das gleiche alte Zeug einfach nur billiger produzieren können. Dadurch verpassen wir viele kreative Ideen.“ Bei entsprechenden Kosten könne etwa auch der Einsatz im Baubereich etwa für Gebäudefassaden denkbar sein.
Während des WAAMathon #1 betonte auch er die Kombination von WAAM-3D-Druck und Künstlicher Intelligenz: „KI wird in der additiven Fertigung eine immer größere Rolle spielen. So analysieren bei uns schon heute KIs die Geräusche während des WAAM-Prozesses, um so die Qualität zu beurteilen.“
