Stahl 4.0

Effiziente Werkstoff- und Prozessentwicklung durch Simulation

Die Qualität und die Materialeigenschaften von Stahl sind das Ergebnis vielfältiger Wechselwirkungen. Mithilfe eines hybriden Simulationsverfahrens entwickelt die Georgsmarienhütte GmbH nachhaltige und effiziente Werkstoffe.

Die mechanischen Eigenschaften von Stahl werden maßgeblich durch seine Mikrostruktur bestimmt – die wiederum vom Walzprozess und den einzelnen Walzparametern abhängt. Durch die gezielte Kombination dieser Parameter lässt sich nicht nur die Qualität eines Stahlprodukts steigern. Eine effiziente und passgenaue Wärmebehandlung verkürzt zum Beispiel auch die Prozesskette. Hier müssen zunächst die Einflussfaktoren identifiziert werden, anschließend folgt die Analyse, welche Wechselwirkungen diese auf die Gefügeausbildung haben. Die dafür notwendigen Walzversuche sind allerdings bisher mit einem enormen organisatorischen und technischen Aufwand verbunden.


Vorhersagen in Echtzeit

Aus diesem Grund hat die Georgsmarienhütte GmbH in den vergangenen Jahren gemeinsam mit externen Projektpartnern ein schnelles Simulationsprogramm entwickelt. Mit ihm lassen sich die mechanischen Eigenschaften der Endprodukte in Abhängigkeit von der chemischen Zusammensetzung und der Walzparameter auf Basis halbempirischer Modelle vorhersagen.

Wie funktioniert das? Um das Potenzial der Simulationssoftware in vollem Umfang zu erschließen, wurde ein spezielles Konzept erarbeitet. Dabei handelt es sich um ein voll integriertes System für die Echtzeitvorhersage von Gefüge- und Materialeigenschaften von warmgewalzten Stabstählen.

Mit schnellen Algorithmen und einer detaillierten Datenspeicherung werden die Gefügeeigenschaften für eine flexible Anzahl von Segmenten pro Block auf Basis der realen Prozessparameter berechnet. Im Anschluss werden die simulierten und gemessenen Daten automatisch abgeglichen und nochmals berechnet.


Mit Data Mining zum Stahl 4.0

Wie genau diese Vorhersagen sind, hängt grundsätzlich von der Qualität der Prozessdaten ab. Die semiempirischen Modelle zur Berechnung des Produktgefüges basieren auf physikalischen Gesetzen. Die können allerdings die Wahrscheinlichkeitsverteilung nicht berücksichtigen. Aus diesem Grund ist der traditionelle analytische Ansatz für den Präzisionsanspruch der Georgsmarienhütte GmbH allein nicht ausreichend. Unsere Wissenschaftler und Entwickler mussten einen neuen Ansatz finden und mit dem Prozess verbinden.

Die Lösung: Unterschiedliche Data-Mining-Verfahren wurden in das Gesamtsystem integriert (Data Mining: systematische Anwendung statistischer Methoden auf große Datenbestände). Mit ihnen lassen sich die stochastischen Schwankungen der Prozessparameter ausgleichen und genauer vorhersagen. Das langfristige Ziel ist ein hybrides, selbstlernendes Gesamtsystem.


Neue Ebenen der Mensch-Maschine-Interaktion

Die Prozesse dieses Industrie-4.0-Projekts sind hochkomplex. Aber das Bindeglied zwischen der analogen und der digitalen Welt ist und bleibt der Mensch. Die Entwickler der Algorithmen stehen in ständigem Austausch mit den computerbasierten Modellen des Data Mining. Neu entwickelte Ansätze können so online in das Konzept einfließen und führen zu einer kontinuierlich verbesserten Sensorlandschaft der Georgsmarienhütte GmbH.

Mit der neu ausgebauten Dateninfrastruktur sind die Voraussetzungen für den Ausbau dieser und weiterer digitaler Konzepte geschaffen – die Umsetzung einer zukunftsträchtigen Vision: Stahl 4.0.

Zusammenfassung

Die Qualität und die Materialeigenschaften von Stahl sind das Ergebnis vielfältiger Wechselwirkungen. Mithilfe eines hybriden Simulationsverfahrens entwickelt die Georgsmarienhütte GmbH nachhaltige und effiziente Werkstoffe.

Ansprechpartner

Dr. Zeljko Cancarevic

Leiter Simulation und Innovation der Georgsmarienhütte GmbH

Unternehmen

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BU Stahlerzeugung

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