BFI VDEh-Betriebsforschungsinstitut GmbH

Ausgangssituation:

• Eine ungleichmäßige Erstarrung bei Lang- und Flachprodukten kann zu Form- und Oberflächenfehlern führen, die die Qualität des Gussstücks und den kontinuierlichen Produktionsfluss beeinträchtigen
• Eine Verringerung der Anzahl der Produkte, die aufgrund von Mängeln verschrottet werden müssen, würde den CO₂-Ausstoß signifikant verringern

Projektziele:

• Identifizierung der Gießparameter, die zu Produktfehlern führen, und der Stahlsorten, die am häufigsten davon betroffen sind
• Entwicklung von KI-/Machine-Learning-Tools zur Erkennung von Zusammenhängen zwischen Gussparametern und Defekten
• Definition und Anwendung von Empfehlungen und Regeln zur Vorhersage und Vermeidung des Auftretens von Mängeln
• Ermittlung optimaler Verfahren für einen schnelleren Transfer der Knüppel zum nachfolgenden Wiedererwärmungsofen und zum Schweißen vor dem Walzen

Innovative Ansätze:

• Aufbau von Simulationsmodellen für Erstarrungs- und thermomechanische Prozesse
• Installation und industrieller Test verschiedener Sensoren zur Online-Bewertung von Gießbedingungen, zur Erkennung von Defekten und zur Online-Kontrolle von Gießparametern
• Installation und Langzeittests von Prototypen auf dedizierten IIoT-Plattformen

Nutzen für die Industrie:

• Reduzierung des Auftretens von Form- und Oberflächenfehlern in Gussprodukten
• Senkung der CO₂-Emissionen durch Reduzierung des Ausschussmaterials
• Energieeinsparung und Reduzierung von Materialverlusten durch verbesserte Verbindung zwischen Gießen und Walzen
• Produktivitätssteigerung

Dieses Projekt wird von der Europäischen Union finanziert. Die geäußerten Ansichten und Meinungen entsprechen jedoch ausschließlich denen der Autorinnen und Autoren und spiegeln nicht zwangsläufig die Ansichten der Europäischen Union wider. Weder die Europäische Union noch die bewilligende Stelle können dafür verantwortlich gemacht werden.