Mobiles Raman-Spektrometer misst den Alterungszustand von Kunststoffpulver in Sekunden. Das spart Kosten, reduziert Ausschuss und schafft Datenbasis fĂĽr KI in der Produktion.
Pulveralterung im 3D-Druck: Sekundenmessung spart Millionen
In vielen Fertigungshallen steht heute mindestens eine Lasersinter-Anlage. Was von außen nach Hightech aussieht, scheitert im Alltag oft an einem banalen Detail: dem Zustand des Kunststoffpulvers. Genau hier verschenken deutsche Unternehmen jedes Jahr sechs- bis siebenstellige Beträge – durch unnötige Materialentsorgung, Qualitätsprobleme und Stillstände.
Der spannende Punkt: Ein mobiles Raman-Spektrometer, kaum größer als ein Smartphone, kann den Alterungszustand von Kunststoffpulver in Sekundenschnelle bestimmen. Entwickelt wurde das Verfahren am Fraunhofer IPA in Stuttgart. Und es passt perfekt zu dem, worüber alle aktuell sprechen: KI-gestützte, datengetriebene Produktion in der deutschen Automobilindustrie.
In diesem Beitrag geht es darum, wie dieses Messprinzip funktioniert, was es für Kosten, Qualität und Nachhaltigkeit bedeutet – und wie sich das Ganze in digitale und KI-basierte Produktionsstrategien integrieren lässt.
Warum Pulveralterung im Lasersintern ein echtes Produktionsrisiko ist
Pulver für das Selektive Lasersintern (SLS) altert bei jedem Baujob – auch wenn es optisch „wie neu“ wirkt. Der Prozess ist bekannt: Pulver wird schichtweise aufgetragen, erwärmt und an definierten Stellen mit dem Laser aufgeschmolzen. Der Rest des Pulvers liegt für Stunden bei Temperaturen deutlich über 100 °C im Bauraum.
Die Folge auf MolekĂĽlebene:
- Polymerketten vernetzen sich (Festphasen-Nachkondensation).
- Die molare Masse steigt.
- Schmelztemperatur und Viskosität nehmen zu.
Das klingt theoretisch, hat aber sehr praktische Effekte:
- längere Bauzeiten, weil das Pulver träger schmilzt
- höherer Energiebedarf durch angepasste Prozessparameter
- schlechtere Oberflächen und Maßhaltigkeit
- erhöhte Ausschussquote bei sicherheitsrelevanten Bauteilen
Viele Unternehmen reagieren pragmatisch:
Nach ein paar Zyklen wird das Gebrauchtpulver einfach entsorgt oder nur noch stark verdĂĽnnt mit Frischpulver beigemischt.
Das reduziert zwar das Risiko, ist aber wirtschaftlich und ökologisch schwach. Ohne präzise Analytik ist jede Baumischung im Kern ein kontrolliertes Ratespiel.
Das Prinzip: Mobiles Raman-Spektrometer statt Labor-Marathon
Der Ansatz des Fraunhofer IPA löst genau dieses Problem: schnelle, zerstörungsfreie Pulverkontrolle direkt an der Maschine.
Wie funktioniert das Raman-Messverfahren?
Raman-Spektroskopie misst, vereinfacht gesagt, wie Licht mit den MolekĂĽlen eines Materials wechselwirkt. Aus dem entstehenden Spektrum lassen sich Aussagen ĂĽber MolekĂĽlstruktur und molare Masse ableiten.
Das mobile Gerät wird auf das Pulver gerichtet, ein kurzer Lichtimpuls trifft das Material, und innerhalb von Sekunden erscheint auf dem Display eine Spektralkurve. Diese Kurve korreliert mit der Massenzunahme der Polymerketten.
- Je höher die molare Masse, desto älter das Pulver.
- Das gemessene Spektrum wird mit hinterlegten Referenzkurven verglichen.
- Das System zeigt direkt an, in welchem Alterungszustand sich das Pulver befindet.
Das Ganze funktioniert:
- zerstörungsfrei (kein Probenpräparieren, kein Materialverlust)
- ortsunabhängig (direkt in der Produktion)
- deutlich günstiger als Laborgeräte wie stationäre Raman-Spektrometer oder Rheometer
Damit wird ein Analyseschritt, der bisher oft Stunden bis Tage dauerte – inklusive Versand ins Labor, Messung, Auswertung – auf 30–60 Sekunden reduziert.
Konkrete Vorteile für die Industrie – von Kosten bis CO₂
Die Frage ist nicht, ob das spannend klingt, sondern ob es sich rechnet. Die Antwort ist ziemlich klar: Ja, und zwar auf mehreren Ebenen.
1. Weniger Materialverschwendung – mehr Pulver im Kreislauf
Ohne Analyse wird Gebrauchtpulver oft vorschnell aus dem Prozess genommen. Mit dem neuen Verfahren kann Pulver so lange genutzt werden, wie die messbare Qualität stimmt.
Direkter Effekt:
- höhere Zahl an Nutzungszyklen pro Pulvercharge
- spĂĽrbar weniger Entsorgungsaufwand
- reduzierter Bedarf an Frischpulver
Gerade bei teuren technischen Kunststoffen, wie sie in der Automobilindustrie verwendet werden, laufen hier schnell fünf- oder sechsstellige Einsparungen pro Jahr zusammen – pro Standort.
2. Stabilere Qualität und weniger Ausschuss
Defekte Bauteile durch ĂĽberaltertes Pulver sind teuer:
- Nacharbeit oder Nachdruck
- Maschinenstillstand
- im Worst Case: Rückruf oder Feldschäden
Durch die schnelle Pulverkontrolle vor jedem Baujob lässt sich das Risiko massiv senken. Unternehmen können klare Grenzwerte definieren:
- bis zu welchem Alterungsgrad Pulver noch fĂĽr sicherheitsrelevante Teile genutzt wird
- ab wann es nur noch fĂĽr Prototypen oder interne Funktionsmuster eingesetzt wird
Damit wird Qualität nicht „gefühlt“, sondern gemessen und dokumentiert – ein starkes Argument gegenüber OEMs und Auditoren.
3. Energie- und Zeiteinsparungen an der Maschine
Älteres Pulver braucht häufig andere Prozessparameter: höhere Temperaturen, angepasste Scangeschwindigkeiten, modifizierte Strategie. Unternehmen, die den Alterungszustand kennen, können:
- Parameter gezielt anpassen, statt auf Verdacht
- unnötige Testjobs und Versuchsbauten vermeiden
- den Energieeinsatz pro Bauteil senken
Gerade vor dem Hintergrund steigender Energiepreise und COâ‚‚-Bepreisung in Deutschland ist das mehr als ein netter Nebeneffekt.
Intelligente Baumischungen: Der Weg zur datengestĂĽtzten Pulvernutzung
Ein besonders spannender Einsatzbereich ist die Herstellung von Baumischungen für das Lasersintern. Heute laufen viele Mischprozesse nach Faustformel: zum Beispiel 50 % Neu-, 50 % Gebrauchtpulver. Ob das zur gewünschten Bauteilqualität passt, bleibt oft unklar.
Mit dem neuen Prüfverfahren lässt sich das deutlich smarter lösen.
Ziel: Definierter Pulverzustand statt fixer Mischquote
Statt „50/50 nach Gefühl“ kann die Industrie künftig sagen:
„Wir wollen für diese Bauteilserie einen definierten Zielzustand des Pulvers erreichen – etwa einen bestimmten Bereich der molaren Masse.“
Der Ablauf könnte aussehen wie folgt:
- Messung des Gebrauchtpulvers mit dem mobilen Raman-Spektrometer.
- Bewertung des Alterungszustands anhand hinterlegter Referenzdaten.
- Berechnung des benötigten Anteils Frischpulver, um das gewünschte Zielprofil zu erreichen.
- Protokollierung der Mischung in einem digitalen Pulverpass.
Das Ergebnis: reproduzierbare Pulverzustände, bessere Prozessstabilität und ein klarer Datenpfad – perfekt geeignet für eine spätere KI-Auswertung.
BrĂĽcke zur KI in der Automobilproduktion
Wer ĂĽber KI in der deutschen Automobilindustrie spricht, denkt oft sofort an autonome Fahrzeuge oder Predictive Maintenance in der Endmontage. Mindestens genauso spannend ist aber die KI-gestĂĽtzte Material- und Prozessoptimierung in der Fertigungskette.
Das mobile Raman-Spektrometer liefert dafĂĽr genau die Art von Daten, die viele Unternehmen bisher schmerzlich vermissen:
- zeitlich aufgelöste Informationen zum Pulveralterungszustand
- Verknüpfung mit Bauteilqualität, Ausschuss, Maßhaltigkeit
- Bezug zu Maschinenparametern und Energieverbrauch
Darauf lassen sich KI-Modelle aufsetzen, die etwa folgende Fragen beantworten:
- Welcher Pulverzustand liefert für ein bestimmtes Bauteil die beste Qualität?
- Ab wann steigen Ausschussquote oder Nacharbeitsaufwand ĂĽberproportional an?
- Wie lässt sich der Materialkreislauf so steuern, dass Kosten, CO₂ und Qualität gleichzeitig optimiert werden?
Wer heute anfängt, diese Daten zu sammeln, baut die Grundlage für wirklich intelligente, selbstoptimierende Additive-Fertigungszellen.
Praxisnah: Wie der Einstieg in die Sekundenanalyse gelingt
Viele Unternehmen fragen sich: „Klingt gut – aber wie fangen wir an, ohne gleich ein Großprojekt zu starten?“ Der Einstieg kann erstaunlich schlank sein.
Schritt 1: Use Case und Pilotbereich definieren
Sinnvoll ist ein ĂĽberschaubarer, aber wirtschaftlich relevanter Anwendungsfall, zum Beispiel:
- eine SLS-Anlage, die Bauteile fĂĽr den Innenraum von Fahrzeugen produziert
- eine Fertigungszelle fĂĽr Kleinserien oder Aftermarket-Bauteile
Dort wird systematisch gemessen:
- Alterungszustand vor dem Baujob
- Mischung aus Neu- und Gebrauchtpulver
- resultierende Bauteilqualität
Nach wenigen Wochen liegen oft schon solide Datengrundlagen vor.
Schritt 2: Klare Regeln fĂĽr Pulverkreislauf festlegen
Basierend auf den Messergebnissen können einfache, aber wirksame Regeln definiert werden, zum Beispiel:
- Grenzwerte fĂĽr den Einsatz in sicherheitsrelevanten Teilen
- definierte Zweitverwendung fĂĽr stark gealtertes Pulver (z.B. Prototypen)
- maximale Anzahl von Wiederaufbereitungszyklen
Wichtig ist, diese Regeln transparent zu dokumentieren – idealerweise in einem digitalen Pulverdatenblatt, das mit Produktions- und CAQ-Systemen verknüpft ist.
Schritt 3: Schrittweise Integration in das digitale Produktionssystem
Im nächsten Schritt wird die Pulverdatenwelt mit der restlichen Fabrik-IT verbunden:
- ERP/MES: Materialchargen, Kosten, Verbräuche
- CAQ: Reklamationen, PrĂĽfberichte, Messdaten
- Energiemonitoring: spezifischer Energieverbrauch pro Baujob
Auf dieser Basis können später KI- oder Advanced-Analytics-Modelle aufsetzen, ohne dass die Organisation überfordert wird.
Warum sich Unternehmen jetzt mit Sekundenmessung beschäftigen sollten
Deutschland diskutiert intensiv ĂĽber KI, Resilienz der Lieferketten und nachhaltige Produktion. Genau hier passt der mobile Pulversalztest des Fraunhofer IPA hervorragend hinein.
- Er reduziert Kosten und Risiken im laufenden Betrieb.
- Er verlängert Materialnutzungszyklen und unterstützt Kreislaufwirtschaft.
- Er schafft saubere Datengrundlagen fĂĽr zukĂĽnftige KI-Anwendungen.
Gerade für die Automobilindustrie, in der additive Fertigung zunehmend in die Serie rückt – etwa für individualisierte Interieurteile, Funktionsbauteile oder Ersatzteile on demand – ist der Schritt von „gefühlt okay“ zu „messbar geeignet“ beim Pulverzustand ein echter Wettbewerbsfaktor.
Die Realität ist dabei einfacher, als viele denken: Ein Messgerät in Smartphone-Größe, ein klar definiertes Vorgehen und die Bereitschaft, Entscheidungen künftig datenbasiert zu treffen – mehr braucht es für den Start kaum.
Wer heute beginnt, seinen Pulverkreislauf transparent zu machen, wird morgen deutlich entspannter ĂĽber KI in der Produktion sprechen. Denn die beste KI nĂĽtzt nichts, wenn die Eingangsdaten fehlen. Und genau diese LĂĽcke schlieĂźt die Sekundenmessung von Kunststoffpulvern.