Schweißnähte im 3D-Scan: Wie KI bei Windrädern und Kränen viel Stahl einsparen könnte

Ein Offshore-Windturm, ein Drehkran, ein Baggerarm: Was so unterschiedlich aussieht, hat eine Gemeinsamkeit. Nach Einschätzung des Fraunhofer-Instituts für Werkstoffmechanik IWM steckt in solchen Konstruktionen mehr Stahl als nötig. Nicht, weil jemand schlampig geplant hätte, sondern weil niemand genau weiß, wie gut die einzelne Schweißnaht wirklich ist.

Genau das soll sich ändern. Ein Forschungsverbund unter Leitung des IWM hat ein Verfahren entwickelt, das jede Naht per 3D-Scan vermisst und ihre Lebensdauer mit künstlicher Intelligenz abschätzt. Am 4. November hat das Institut die Ergebnisse des Projekts ORka3D öffentlich gemacht. Das Potenzial ist groß, der Weg in den Alltag der Werkshallen allerdings noch nicht zu Ende.

Warum im Stahlbau vorsichtshalber dick geplant wird Keine Schweißnaht gleicht der anderen. Dort, wo sie in das Blech übergeht, entsteht eine Kerbe, und an solchen Stellen beginnen die meisten Ermüdungsrisse. Wie diese Kerbe ausfällt, hängt vom Schweißverfahren ab, von der Führung des Brenners und laut IWM sogar von der Tagesform des Schweißers.

Weil sich das bisher kaum für jede Naht einzeln erfassen ließ, rechnen die Regelwerke mit dem ungünstigsten noch erlaubten Fall. Eine Naht, die deutlich besser gelungen ist, bekommt dafür keine Gutschrift. Geprüft wird heute laut IWM per Sichtkontrolle mit einer Schweißnahtlehre, also einem Messwerkzeug, das nur einzelne Punkte erfasst und dessen Ergebnis auch vom Prüfer abhängt. Die Folge sind dickere Bleche, mehr Schweißlagen und längere Fertigungszeiten.

„Die geometrische Kerbe am Nahtübergang ist seit Jahrzehnten als Schwachstelle bekannt“, sagt Projektleiter Jan Schubnell vom Fraunhofer IWM. Neu sei, dass sich die Eigenheiten jeder einzelnen Naht nun objektiv erfassen ließen.

Der Scanner misst, das neuronale Netz rechnet Das Verfahren läuft in drei Schritten. Zuerst tastet ein 3D-Scanner die Oberfläche der Naht ab. Laserlinienscanner erreichen dabei einen Bildpunktabstand von bis zu fünf Mikrometern, das sind fünf Tausendstel eines Millimeters. Dann liest ein Algorithmus die wichtigsten Maße aus, vor allem den sogenannten Nahtübergangsradius, der beschreibt, wie rund die Naht ins Blech übergeht. Die Regelwerke berücksichtigen laut Projektleiter bisher nur den Flankenwinkel, nicht diesen eigentlich kritischen Radius.

Im dritten Schritt ermittelt ein künstliches neuronales Netz aus den Daten, wie stark die Kerbe die Belastung an dieser Stelle bündelt, und erstellt daraus eine Lebensdauerprognose für das jeweilige Bauteil. Die Datenbasis dafür entstand auch im Labor: Schweißproben wurden so lange immer wieder gebogen, bis Risse auftraten. Getestet wurde das Verfahren an rund 400 Prüfkörpern und an echten Strukturen wie Rohrknoten, Kranauslegern und einem Baggerarm. Für die Fertigung entwickelten die Partner zudem einen Demonstrator, bei dem der Scanner direkt auf einem Schweißroboter sitzt.

Was das bringen könnte Das Institut nennt Potenziale, keine Garantien: Bleche könnten um bis zu 40 Prozent dünner werden, die Schweißzeit könnte sich halbieren. Technisch würde eine nachweislich hochwertige Naht dafür je nach Geometrie in eine deutlich bessere Kerbfallklasse eingestuft, von FAT90 auf bis zu FAT140. Die Sicherheit bleibe dabei gleich, erklärt das IWM, weil der Nachweis auf Messwerten der konkreten Naht beruhe und nicht auf pauschalen Abschlägen.

Am anschaulichsten wird das bei der Windkraft. Der Turm einer 10-Megawatt-Offshore-Anlage wiegt laut Institut rund 600 Tonnen, etwa 180 Tonnen davon ließen sich einsparen. Bezogen auf den geplanten Ausbau auf 30 Gigawatt Offshore-Leistung bis 2030 nennt das IWM bis zu 360.000 Tonnen Stahl, den genauen Rechenweg legt die Mitteilung allerdings nicht offen. Das deutsche 30-Gigawatt-Ziel lässt sich laut der Stiftung Offshore-Windenergie zudem nicht mehr rechtzeitig erreichen, Ende Juni 2026 waren rund 10,8 Gigawatt in Betrieb. Auch Brücken- und Kranbau sowie Baumaschinen könnten profitieren, Branchen, die in Deutschland jedes Jahr viele Millionen Tonnen Stahl verarbeiten. Und weniger Stahl bedeutet auch weniger CO₂, wofür das Institut allerdings nur grobe Größenordnungen angibt.

Bis zur Werkshalle ist es noch ein Stück Serienreif ist das Verfahren nicht. Es steckt noch im Stadium eines Demonstrators und lässt sich nach den geltenden Normen noch nicht ohne Weiteres zertifizieren. Bis die Regelwerke es anerkennen, müssten akkreditierte Ingenieursdienstleister jeden Anwendungsfall einzeln absichern. Die Projektpartner wollen die Ergebnisse deshalb über Fachgremien in die Vorschriften einbringen.

Auch die Bandbreite ist begrenzt: Entwickelt wurde die Methode vor allem für den Baustahl S355 und das sogenannte MAG-Schweißen, die laut Projektleiter den Großteil der Anwendungen im Stahl- und Windanlagenbau ausmachen. Andere Stähle, Aluminium oder Titan brauchen neue Trainingsdaten und eine eigene Überprüfung. Und die Einsparzahlen sind bislang Berechnungen der Projektbeteiligten, keine Bilanz aus laufenden Bauprojekten.

Dass das Ganze nicht nur Laborarbeit bleiben soll, zeigt der Kreis der Beteiligten: Neben den Fraunhofer-Instituten IWM und LBF waren Liebherr, Volvo Construction Equipment und Salzgitter Mannesmann Forschung dabei, die Sensorhersteller GOM, Micro-Epsilon und Quelltech sowie der Ingenieursdienstleister Jörss – Blunk – Ordemann. Gefördert wurde das Projekt vom Bundeswirtschaftsministerium im 7. Energieforschungsprogramm.

Besonders sympathisch an der Idee: Sie setzt beim Messen an. Nachweislich gute Arbeit soll endlich auch als solche zählen, und das könnte die Auslegung geschweißter Strukturen laut Schubnell „sehr viel materialsparender“ machen.