Mobiles Raman-Spektrometer misst den Alterungszustand von SLS-Kunststoffpulver in Sekunden. So sinken Materialkosten, Ausschuss und COâ‚‚-FuĂźabdruck in der Produktion.
Warum der Zustand Ihres 3D-Druck-Pulvers ĂĽber Gewinn oder Verlust entscheidet
Viele Fertiger in Deutschland fahren ihre Lasersinter-Anlagen aktuell nicht wegen mangelnder Nachfrage langsamer, sondern wegen Unsicherheit beim Material. Gebrauchtpulver wird vorsorglich entsorgt, weil niemand genau weiß, wie stark es gealtert ist – und ob der nächste Baujob schiefgeht. Das kostet bares Geld und bremst jede Skalierung additiver Serienfertigung.
Genau hier setzt ein neues Prüfverfahren des Fraunhofer IPA an: Ein mobiles Raman-Spektrometer bewertet den Alterungszustand von Kunststoffpulver in wenigen Sekunden – direkt an der Maschine. Für Betreiber von Lasersinter-Anlagen, insbesondere in der Automobilindustrie, ist das ein hochspannender Hebel für Kosten, Qualität und Nachhaltigkeit.
In diesem Beitrag zeige ich, warum Pulveralterung so kritisch ist, wie das neue Verfahren funktioniert und wie Sie damit Ihre Materialstrategie im 3D-Druck massiv verbessern können.
Pulveralterung im Lasersintern: das unterschätzte Risiko
Pulver für das Selektive Lasersintern (SLS) sieht nach dem ersten Baujob meistens aus wie neu. Die Realität ist eine andere: Thermische Belastung über mehrere Stunden bei deutlich über 100 °C verändert die Polymerstruktur nachhaltig.
Was im Pulverbett wirklich passiert
Beim SLS-Prozess wird:
- das Pulver schichtweise aufgetragen,
- auf eine hohe Prozesstemperatur aufgeheizt,
- lokal mit einem Laser aufgeschmolzen und verfestigt,
- und anschlieĂźend wieder auf Raumtemperatur abgekĂĽhlt.
Auch das nicht aufgeschmolzene Pulverbett liegt die ganze Zeit auf erhöhter Temperatur. Dort läuft überwiegend die sogenannte Festphasen-Nachkondensation ab: Polymerketten verknüpfen sich, werden länger und schwerer.
Die Folgen sind klar messbar:
- Schmelztemperatur steigt
- Schmelzviskosität nimmt zu
- FlieĂźverhalten verschlechtert sich
Das Ergebnis im Bauraum: verlängerte Bauzeiten, höherer Energieeinsatz und im schlimmsten Fall Ausschuss.
Warum „Baumischung nach Gefühl“ nicht mehr reicht
Der gängige Ansatz in der Industrie: Gebrauchtpulver wird mit Frischpulver gemischt, typischerweise mit festen Mischungsverhältnissen (z. B. 50:50 oder 70:30). Das reduziert zwar die Risiken, löst sie aber nicht.
Denn:
- Der Alterungsgrad des RĂĽckfĂĽhrungspulvers schwankt von Baujob zu Baujob.
- Statische Mischungsverhältnisse ignorieren diese Schwankungen.
- Bauteile können plötzlich maßlich aus dem Fenster laufen, Oberflächen rauer werden oder Poren und Bindefehler zeigen.
Unternehmen kompensieren diese Unsicherheit, indem sie:
- Gebrauchtpulver früher als nötig ausmustern,
- Prozessfenster extrem konservativ einstellen,
- oder auf sicherheitshalber viel Frischpulver setzen.
Alle drei Varianten sind teuer – und im Sinne von Nachhaltigkeit und CO₂-Bilanz schlicht nicht mehr zeitgemäß.
Die Lösung: mobile Raman-Analyse in Sekunden
Der entscheidende Schritt nach vorn kommt jetzt aus Stuttgart: Ein mobiles Raman-Spektrometer, das direkt am Pulver in wenigen Sekunden den Alterungszustand misst. Entwickelt wurde das Verfahren von Marc Gabaldón González am Fraunhofer IPA.
Wie Raman-Spektroskopie das „Alter“ sichtbar macht
Raman-Spektrometer kennt man heute eher vom Zoll oder aus der Kriminaltechnik: Drogen, Sprengstoffe, Chemikalien – alles wird berührungslos identifiziert. Genau dieses Prinzip lässt sich auch auf 3D-Druck-Pulver übertragen.
Der Ablauf ist verblĂĽffend simpel:
- Pulverprobe entnehmen (z. B. aus dem Overspill oder Pulvertank)
- Mobiles Raman-Spektrometer auf das Pulver richten
- Messung starten – nach wenigen Sekunden erscheint ein Spektrum auf dem Display
Dieses Spektrum korreliert mit der molarer Masse der Polymerketten, also mit deren „Länge“.
Je größer die molare Masse, desto älter das Pulver – und desto stärker die Auswirkungen auf Schmelztemperatur und Viskosität.
Durch den Abgleich mit hinterlegten Referenzkurven wird sofort klar, in welchem Alterungszustand sich das Pulver befindet. Die Messung ist zerstörungsfrei und erfordert kein Labor.
Vom Laborgerät zum Shopfloor-Tool
Der Clou: Statt großer, teurer Labor-Spektrometer kommt ein handliches, mobiles Gerät zum Einsatz – kaum größer als ein Smartphone und deutlich günstiger als ein stationäres Raman-Spektrometer oder ein Rheometer.
Das macht einen echten Unterschied in der Praxis:
- Einsatz direkt in der Produktion – keine Probenlogistik, keine Wartezeiten
- Sekundenschnelle Ergebnisse – Messung z. B. beim Umrüsten oder Pulverwechsel
- Einfache Bedienung – kein Promovierter Chemiker nötig, wenn Workflows klug hinterlegt sind
Für Unternehmen, die SLS nicht nur als Prototyping, sondern als Serienfertigung nutzen, ist das ein massiver Produktivitätshebel.
Konkrete Vorteile fĂĽr Automobilindustrie und Serienfertiger
Die spannende Frage lautet: Was bringt das im Alltag einer Fertigungslinie wirklich? Aus meiner Sicht sind es drei zentrale Hebel: Kosten, Qualität und Nachhaltigkeit.
1. Weniger Materialkosten durch gezielte Wiederverwendung
Mit der Raman-Analyse muss Pulver nicht mehr „auf Verdacht“ entsorgt werden. Stattdessen lässt sich für jeden Batch fundiert entscheiden:
- Ist das Pulver noch vollständig nutzbar?
- Eignet es sich nur noch fĂĽr bestimmte Anwendungen (z. B. nicht sicherheitsrelevante Bauteile)?
- Muss es tatsächlich ausgesondert werden?
Je nach aktuellem Pulversalden, Materialpreis und Anlagenflotte ergibt sich schnell ein spĂĽrbarer Spareffekt:
- Geringere Frischpulver-Bedarfe
- Längere Nutzungsdauer von Rückführungspulver
- Klare Entscheidungsbasis fĂĽr Materialfreigabe
Gerade in der Automobilindustrie, wo Pulvermengen pro Jahr schnell in den mehrstelligen Tonnenbereich gehen, reden wir hier nicht über Peanuts, sondern über fünf- bis sechsstellige Beträge pro Werk und Jahr.
2. Höhere Bauteilqualität und stabilere Prozesse
Wer den Pulverzustand kennt, kann den Prozess proaktiv steuern.
Mögliche Ansätze:
- Dynamische Baumischungen: Mischverhältnis von Neu- und Gebrauchtpulver wird abhängig vom gemessenen Alterungszustand geregelt.
- Anpassung der Prozessparameter: Laserleistung, Scan-Geschwindigkeit oder Bett-Temperatur können gezielt innerhalb des Prozessfensters verschoben werden.
- Freigabestrategien nach Bauteilklasse: Sicherheitsrelevante oder funktionskritische Komponenten werden nur mit Pulver innerhalb definierter Spannbreiten gefahren.
Für QS-Teams ist die Raman-Kurve damit ein weiterer prozessnaher Qualitätsindikator, der sich z. B. mit CT-Scans, Zugversuchen oder Bauteil-Rückverfolgbarkeit verknüpfen lässt.
3. Nachhaltigkeit und COâ‚‚-Ziele glaubwĂĽrdig erreichen
OEMs in Deutschland stehen unter massivem Druck, ihre Scope-3-Emissionen zu senken und ressourcenschonende Produktion nachzuweisen. Additive Fertigung wird gerne als „ressourceneffizient“ vermarktet – solange aber Pulver frühzeitig entsorgt wird, bleibt das ein Marketingversprechen.
Die mobile Pulveranalyse ermöglicht:
- Mehr Rezyklatanteil in der Baumischung, ohne Qualität zu opfern
- Dokumentierte Schonung von Ressourcen
- Eine klare Datenbasis fĂĽr Nachhaltigkeitsberichte und Audits
Gerade in der automobilen Lieferkette können Zulieferer so messbare Vorteile nachweisen und sich in Ausschreibungen besser positionieren.
So integrieren Sie die Pulveranalyse in Ihre Produktion
Theorie ist gut, praxistaugliche Umsetzung besser. Wer das mobile Raman-Verfahren nutzen will, sollte strukturiert vorgehen.
Schritt 1: Referenzdaten und Materialcharakterisierung aufbauen
Am Anfang steht immer die Frage: Was ist für unser Material „jung“, „mittel“ und „zu alt“?
Dazu braucht es:
- Referenzmessungen von Frischpulver
- Definierte Testreihen mit Pulver nach z. B. 1, 3, 5, 8 Baujobs
- VerknĂĽpfung mit mechanischen Bauteileigenschaften (Zugfestigkeit, Bruchdehnung, Dichte)
Diese Phase lässt sich gut in Zusammenarbeit mit einem Forschungsinstitut oder einem erfahrenen Technologiepartner gestalten. Das Ziel ist eine verlässliche Zuordnung: Raman-Spektrum → Pulveralterung → Bauteilperformance.
Schritt 2: Messpunkte im Prozess definieren
Sinnvolle Messstellen sind typischerweise:
- Nach jedem Baujob im Overspill bzw. im Prozesspulver
- Beim Mischen von Neu- und Gebrauchtpulver
- Vor Start eines kritischen Bauauftrags (z. B. sicherheitsrelevante Bauteile)
Eine einfache, praxistaugliche Regel kann so aussehen:
- GrĂĽner Bereich: Pulver voll freigegeben, Standardprozessparameter
- Gelber Bereich: Pulver nur fĂĽr bestimmte Bauteilklassen oder mit angepassten Parametern
- Roter Bereich: Pulver wird nicht mehr fĂĽr Serienbauteile genutzt
Schritt 3: Daten integrieren und automatisieren
Der eigentliche Hebel entsteht, wenn die Raman-Daten nicht isoliert bleiben, sondern in Ihre digitale Infrastruktur einflieĂźen:
- Anbindung an MES oder Produktionsleitsysteme
- Hinterlegung von Materialzuständen in der Bauteil-Rückverfolgbarkeit
- VerknĂĽpfung mit Parametern aus der Maschinensteuerung
Langfristig lassen sich daraus KI-Modelle trainieren, die z. B. automatisch Vorschläge für Baumischungen und Prozessparameter machen – auf Basis von realen Pulverdaten, nicht nur Erfahrungswerten.
Ausblick: Was als Pulvertool startet, verändert komplette Prozessketten
Der Einsatz mobiler Raman-Spektrometer zur Pulveranalyse ist mehr als ein nettes Add-on fĂĽr Laborfreaks. Er ist ein Schritt hin zu datengetriebener, KI-unterstĂĽtzter additiver Serienproduktion.
Wer heute damit startet,
- senkt kurzfristig Materialkosten,
- stabilisiert Qualität,
- und schafft gleichzeitig die Datenbasis für die nächste Ausbaustufe: adaptive, selbstoptimierende AM-Prozesse.
Die Frage ist weniger, ob sich das lohnt, sondern wann der Wettbewerbsdruck hoch genug wird, um nicht mehr darauf verzichten zu können. In der deutschen Automobilindustrie, die additive Fertigung zunehmend in ihre Plattformstrategien integriert, dürfte dieser Punkt schneller kommen, als vielen lieb ist.
Wenn Sie SLS-Anlagen im Einsatz haben und bisher „nach Gefühl“ entscheiden, wann Pulver aussortiert wird, ist das der ideale Zeitpunkt, sich mit mobiler Raman-Analyse zu beschäftigen – bevor Ihre Ausschussquote oder Ihr Pulver-Einkaufsetat den nächsten unangenehmen Hinweis liefern.
Häufige Fragen kurz beantwortet
Wie schnell ist die Messung wirklich?
Die beschriebenen mobilen Geräte liefern in der Regel innerhalb weniger Sekunden ein aussagekräftiges Spektrum – geeignet für den Einsatz direkt am Shopfloor.
Brauche ich dafĂĽr Laborpersonal?
Nein. Die Idee ist explizit, ein bedienerfreundliches, mobiles System zu nutzen. Die komplexe Auswertung steckt in der hinterlegten Referenzdatenbank und der Software.
FĂĽr welche Kunststoffe eignet sich das?
Im Fokus stehen aktuell thermoplastische Pulver für das Selektive Lasersintern, wie sie in der Automobilindustrie weit verbreitet sind. Das Verfahren lässt sich prinzipiell auf verschiedene Pulvertypen adaptieren, sofern Referenzdaten vorliegen.
Wie fĂĽgt sich das in eine KI-Strategie ein?
Raman-Daten liefern einen sauberen, quantitativen Input für KI-Modelle, die Prozessparameter, Baumischungen oder Wartungszyklen optimieren. Ohne solche prozessnahen Messdaten bleiben viele KI-Ansätze im Additive Manufacturing theoretisch.