ZuLeKI – Zugängliche Lasermaterialbearbeitung durch erklärbare künstliche Intelligenz
Das Projekt ZuLeKI macht hochkomplexe Lasermaterialbearbeitung wie den 3D-Metalldruck, Laserschweißen und Laserstrukturieren durch den Einsatz von Echtzeit-Sensorik und erklärbarer KI einfacher beherrschbar. Prozess- und Maschinendaten werden automatisch erfasst, ausgewertet und in verständliche Handlungsempfehlungen für Bedienende übersetzt. So sinken Einstiegshürden für Unternehmen und Fachkräfte, Qualitätssicherung wird einfacher, und die Region Aachen wird auf dem Weg zur LASER.region.AACHEN als innovativer Industriestandort gestärkt.
Projektlaufzeit
⏱ 01.04.2026 bis 31.12.2028
Projektverantwortliche/r
👤 Fraunhofer ILT
Beteiligte Partner
👥 4
Kerninhalte & Mehrwert
Herausforderung & Mission
Viele laserbasierte Fertigungsverfahren sind technologisch hochattraktiv, aber in der Praxis schwer zugänglich. Die Bedienung, Überwachung und Qualitätssicherung erfordert bislang spezialisiertes Expertenwissen und lange Einarbeitungszeiten. Gerade für kleine und mittlere Unternehmen sowie Fachkräfte im Strukturwandel der Region Aachen entstehen dadurch hohe Einstiegshürden. ZuLeKI adressiert diese Herausforderung, indem Prozess- und Maschinendaten in Echtzeit erfasst, synchronisiert und mithilfe erklärbarer KI ausgewertet werden. Die KI soll Anomalien erkennen, Ursachen verständlich machen und konkrete Handlungsempfehlungen geben. So werden komplexe Lasermaterialbearbeitungsverfahren leichter beherrschbar, wirtschaftlich nutzbarer und für mehr Unternehmen und Fachkräfte zugänglich.
Zentrale Ziele
Einstiegshürden abbauen: Komplexe Lasermaterialbearbeitungsverfahren wie 3D-Metalldruck, Laserschweißen und Laserstrukturieren für Unternehmen und nicht-spezialisierte Fachkräfte leichter zugänglich machen.
Relevanz & Zielgruppe
Das Projekt ist von besonderer Relevanz, da laserbasierte Fertigungsverfahren ein hohes Innovations- und Wertschöpfungspotenzial bieten. Durch die im Projekt entwickelten Lösungen zur Echtzeit-Datenerfassung, Prozessüberwachung und erklärbaren KI entstehen konkrete Verwertungsmöglichkeiten für die beteiligten Maschinenhersteller, etwa in Form digitaler Zusatzmodule, Softwarefunktionen oder Serviceangebote für bestehende und neue Anlagen. Industrielle Anwender profitieren von einer verbesserten Qualitätskontrolle, reduzierten Ausschussraten und einer gezielteren Instandhaltung, wodurch Produktionsprozesse effizienter und wirtschaftlicher gestaltet werden können. Gleichzeitig erhöht die bessere Beherrschbarkeit der Verfahren deren Attraktivität für weitere Unternehmen und stärkt damit langfristig die industrielle Wettbewerbsfähigkeit sowie die Wertschöpfung in der Region Aachen.
Innovation & Besonderheiten
Das Alleinstellungsmerkmal von LrA-ZuLeKI liegt in der technologieübergreifenden Verbindung von hochdynamischer Echtzeit-Datenerfassung, orts- und zeitaufgelöster Synchronisation mit Scannerpositionen sowie erklärbarer KI für mehrere scannerbasierte Lasermaterialbearbeitungsverfahren. Während bestehende Ansätze Prozessdaten häufig isoliert, rein zeitaufgelöst oder nur für einzelne Verfahren betrachten, adressiert das Projekt mit Laser Powder Bed Fusion, Laserschweißen und Laserstrukturieren drei unterschiedliche, aber systemtechnisch verwandte Anwendungen gemeinsam.
Besonders innovativ ist dabei, dass Prozess- und Maschinenzustände nicht nur detektiert, sondern in ihrer Ursache eingegrenzt und für Bedienende nachvollziehbar aufbereitet werden. Die KI soll also keine reine „Black Box“ sein, sondern verständlich machen, warum eine Abweichung erkannt wurde und welche Maßnahmen daraus folgen können. Durch standardisierte Datenstrukturen, Schnittstellen und ein entscheidungsunterstützendes Dashboard entsteht zudem eine übertragbare Lösung, die perspektivisch auch auf weitere scannerbasierte Laserverfahren angewendet werden kann.
Zeitleiste, Ergebnisse & Medien
Ausblick & nächste Schritte
In den nächsten Schritten wird zunächst die technische Grundlage für die spätere KI-basierte Prozessauswertung geschaffen. Dazu werden für die drei Lasermaterialbearbeitungsverfahren geeignete Sensoren identifiziert, bewertet und in die jeweiligen Labor- bzw. Entwicklungsanlagen integriert, sodass relevante Prozess- und Maschinenzustandsdaten automatisiert erfasst werden können.
Parallel dazu wird eine einheitliche Datenstruktur aufgebaut, mit der die heterogenen Sensor- und Maschinendaten standardisiert gespeichert, synchronisiert und für die weitere Verarbeitung bereitgestellt werden.
Ergänzend werden passende Schnittstellen und Datenübertragungslösungen implementiert, damit die erfassten Daten zuverlässig in die Datenbank und anschließend in die Analyse-Tools überführt werden können. Damit entsteht die zentrale Basis für die experimentelle Datenerzeugung und die spätere Entwicklung der erklärbaren KI.
Das Ergebnis (Geplanter Output)
Das greifbare Endergebnis ist ein industrieller Demonstrator für KI-gestützte Prozessüberwachung in scannerbasierten Lasermaterialbearbeitungsverfahren. Er umfasst sensorisch erweiterte Anlagen, eine standardisierte Datenstruktur, eine Toolbox zur automatisierten Datenanalyse sowie ein Dashboard, das Anomalien visualisiert, KI-Entscheidungen nachvollziehbar macht und Handlungsempfehlungen für Bedienende ausgibt. Die Ergebnisse können perspektivisch als digitale Zusatzmodule oder Softwarefunktionen in bestehende und neue Lasermaschinen integriert werden.
Beteiligte Partner
Aconity3D
Fraunhofer ILT
LaVa-X GmbH
Pulsar Photonics
Häufige Fragen
Die Projekte werden im Rahmen des Programms „ – Wandel durch Innovation in der Region" des BMFTR gefördert. Der Projektträger ist das Forschungszentrum Jülich.