KI-optimierte Laserparameter liefern bessere Schnittkanten, weniger Ausschuss und stabilere Qualität – ideal für die Schweizer Präzisionsindustrie.
Warum KI beim Blechschneiden plötzlich ein Wettbewerbsfaktor ist
Bei vielen Blechfertigern hängt die Schnittqualität immer noch stark von einer einzelnen Person ab: der Einrichterin oder dem erfahrenen Maschinenbediener. Trifft sie die Parameter nicht perfekt, entstehen Grate, Nacharbeit – und Kosten. In Spitzenzeiten bleibt dann oft keine Zeit, das sauber zu korrigieren.
Genau hier setzt ein Ansatz an, der perfekt in unsere Serie „KI in der Schweizer Industrie: Präzision mit Intelligenz“ passt: KI-basierte Parameteroptimierung beim laserbasierten Blechschneiden. Das Fraunhofer IPA und Trumpf haben gezeigt, wie sich Schnittkantenqualität systematisch verbessern lässt – mit deutlich weniger Versuchen und ohne endlose Testreihen.
Für Schweizer Präzisionsbetriebe – von der Automobil-Zulieferindustrie über den Maschinenbau bis zur Medizintechnik – ist das hochrelevant. Wer teure Materialien verarbeitet, kurze Lieferzeiten verspricht und gleichzeitig Fachkräfteengpässe spürt, braucht reproduzierbare Qualität statt Bauchgefühl.
In diesem Beitrag geht es darum, wie KI-gestützte Parameteroptimierung funktioniert, welche Effekte auf Qualität, Produktivität und Nachhaltigkeit realistisch sind und wie sich ein solcher Ansatz in einer typischen Schweizer Blech- oder Präzisionsfertigung einführen lässt.
Das Grundproblem: Manuelle Parametrierung limitiert Qualität und Produktivität
Der Kern des Problems ist einfach: Manuelle Parametrierung skaliert nicht.
Beim Laserschneiden hängen Schnittkantenqualität, Gratbildung und Schnittgeschwindigkeit von etlichen Parametern ab:
- Laserleistung
- Schneidgeschwindigkeit
- Gasdruck und Gasart
- Fokuslage
- DĂĽsenabstand
- MaterialgĂĽte und -dicke
In der Praxis läuft es oft so:
- Eine erfahrene Fachkraft wählt „bewährte“ Standardparameter.
- Wenn das Material abweicht oder neue BlechgĂĽten dazukommen, wird live an der Maschine nachjustiert.
- Die Optima bleiben im Kopf derjenigen Person, die eingestellt hat – dokumentiert wird selten sauber.
Das fĂĽhrt zu mehreren Schwachstellen:
- Qualität schwankt, vor allem bei Materialschwankungen oder neuen Lieferanten.
- Anlagen laufen zu lange suboptimal, weil niemand Zeit hat, „nur für die Parameter“ zu stoppen.
- Know-how hängt an einzelnen Köpfen – ein Risiko bei Krankheit, Pensionierung oder Fluktuation.
- Kosten steigen: Nacharbeit, Ausschuss, langsamere Schneidgeschwindigkeiten als nötig.
Gerade in der Schweizer Industrie, wo Stundenansätze hoch sind und Losgrössen kleiner werden, ist das schlicht zu teuer.
Wie KI-basierte Parameteroptimierung funktioniert
KI löst das Problem, indem sie aus vorhandenen Maschinendaten systematisch lernt, welche Parameter zu welcher Qualität führen – und dieses Wissen auf neue Fälle überträgt.
Schritt 1: Datenbasis mit Qualitätsbewertung
Zuerst werden Schneidprozesse mit unterschiedlichen Parametern gefahren und die Qualität objektiv bewertet. Beim Ansatz von Fraunhofer IPA und Trumpf passiert das über:
- Bildaufnahmen der Schnittkanten (z. B. Kamerasystem an der Maschine)
- KI-basierte Bildauswertung, die Kriterien aus der Norm DIN EN ISO 9013 berĂĽcksichtigt, etwa:
- Rauheit der Schnittfläche
- Gratbildung
- Schnittfugenbreite
Ergebnis: Jede Parameterkombination erhält eine qualitative Kennzahl, statt nur subjektiver „sieht gut aus“-Einschätzung.
Schritt 2: Maschinelle Optimierungsalgorithmen
Auf Basis dieser Daten wird ein Algorithmus trainiert, der zwei Dinge beherrscht:
- Vorwissen nutzen: Aus bisherigen Schneidprozessen lernen, welche Parameterbereiche tendenziell gute Ergebnisse liefern.
- Neue Kombinationen vorschlagen: Auf Basis des Gelernten automatisiert Parameterkonfigurationen empfehlen, die mit hoher Wahrscheinlichkeit die Qualität verbessern.
Statt 20 oder 30 Versuche braucht man dann nur noch einige wenige iterative Schritte, um von Standardparametern zu optimalen Einstellungen zu kommen.
Schritt 3: Transfer Learning – Wissen übertragen statt neu lernen
Das eigentliche Highlight ist der Einsatz von Transfer Learning:
Einmal erlerntes Wissen aus frĂĽheren Schneidaufgaben wird auf neue Materialien oder Blechdicken ĂĽbertragen.
Das bedeutet fĂĽr die Praxis:
- Für ein neues Material X muss nicht komplett neu „angelernt“ werden.
- Die KI startet nicht bei Null, sondern nutzt vorhandene Muster, z. B. wie sich Parameteränderungen bei ähnlichen Güten auswirken.
- Dadurch sinkt die Anzahl nötiger Iterationen spürbar.
Gerade für Fertiger mit hohem Variantenreichtum – typisch für die Schweizer Industrie – ist das der entscheidende Hebel.
Praxisbeispiel: Von starkem Grat zur idealen Schnittkante in fĂĽnf Iterationen
In der Produktion von Trumpf wurde die Methode direkt erprobt – und zwar auf einer Laserflachbettmaschine im realen Umfeld.
Die Ausgangslage:
- Standardparameter fĂĽhren bei einer bestimmten MaterialgĂĽte zu starkem Grat.
- Klassische Reaktion: Bediener reduziert Geschwindigkeit, ändert Gasdruck, probiert – manchmal minuten- oder stundenlang.
Mit der KI-basierten Optimierung lief es anders:
- Start mit Standardparametern – Qualität wird per Kamera erfasst und bewertet.
- KI schlägt neue Parameterkombination vor – auf Basis des bisher gelernten Vorwissens.
- Schneiden – Bewerten – Anpassen – dieser Zyklus wird nur einige Male durchlaufen.
Nach fünf Iterationen war die Schnittkantenqualität so, dass der Grat praktisch verschwunden war und die Oberfläche die definierten Qualitätskriterien erfüllte.
Die Effekte im Versuchsumfeld:
- Deutliche Qualitätssteigerung gegenüber manueller Einstellung
- Weniger Iterationen als bei klassischem Trial-and-Error
- Kein zusätzliches Testmaterial nötig, da direkt am Kundenteil optimiert werden kann
Philipp Leube von Trumpf bringt es auf den Punkt: Die Optimierung direkt am Kundenteil spart Material, Zeit und Entsorgungskosten. Und sie ist viel näher an der Realität als Versuche auf irgendwelchen Musterblechen.
Nutzen für die Schweizer Präzisionsindustrie: Qualität, Kosten, Nachhaltigkeit
FĂĽr Schweizer Fertigungsbetriebe ist KI-basierte Parameteroptimierung kein akademisches Spielzeug, sondern ein handfestes Werkzeug. Drei Bereiche stechen heraus.
1. Stabilere Qualität bei schwankenden Materialien
Viele Unternehmen kennen das Problem: Neuer Blechlieferant, neue Charge, leicht andere Materialgüte – und plötzlich passt die eingestellte Technologie nicht mehr.
Mit KI-gestützter Optimierung können Sie:
- Qualität objektiv messen statt sich auf subjektive Sichtprüfungen zu verlassen.
- Schnell nachziehen, wenn sich Materialverhalten ändert.
- Kundenspezifische Qualitätsniveaus reproduzierbar einhalten, z. B. für Automotive oder Medizintechnik.
Das passt ideal zu Schweizer Stärken: Präzision, Prozesssicherheit und Nachweisbarkeit.
2. Produktivität und OEE verbessern
Wer Parameter nicht ständig „per Gefühl“ korrigieren muss, sondern strukturiert optimiert, gewinnt Zeit und Anlageneffizienz.
Mögliche Effekte:
- Weniger Stillstände wegen „Nachstellen“
- Höhere Schneidgeschwindigkeiten bei gleichzeitig guter Schnittqualität
- Reduzierte Nacharbeit in Entgratung und Finish
Das wirkt direkt auf Kennzahlen wie OEE, Durchlaufzeit und Stückkosten – genau das, was in Business Cases zählt.
3. Nachhaltigkeit messbar unterstĂĽtzen
Für Schweizer Unternehmen, die sich klare Nachhaltigkeitsziele gesetzt haben, liefert KI-basierte Prozessoptimierung harte Beiträge:
- Weniger Ausschuss: Optimierung direkt am Kundenteil, keine zusätzlichen Testbleche
- Weniger Energie- und Gasverbrauch pro gutem Teil
- Längere Werkzeugstandzeiten, weil Parameter nicht „überzogen“ werden
Nachhaltigkeit wird so nicht zur Zusatzaufgabe, sondern zum Nebeneffekt besserer Prozesse.
Mehr als Blech: Ăśbertragbarkeit auf andere Prozesse in der Schweizer Industrie
Spannend an dem vom Fraunhofer IPA beschriebenen Ansatz ist, dass er nicht auf das Laserschneiden beschränkt ist. Das zugrunde liegende Prinzip – datenbasierte Qualitätsbewertung + Optimierungsalgorithmus + Transfer Learning – lässt sich auf viele Prozesse in der Schweizer Industrie übertragen.
Mögliche Einsatzfelder:
- Spritzgiessen: Optimierung von Temperatur, Einspritzdruck, Nachdruckprofilen und Zykluszeiten für Oberflächenqualität und Masshaltigkeit.
- Automatisierte Kabelbaummontage: Parametrierung von Crimpkraft, Abisolierlänge, Taktzeiten zur Sicherstellung der Kontaktqualität.
- Batteriezellen- oder Modulproduktion: Prozessfenster fĂĽr Laserschweissen, Trocknungsprozesse oder Beschichtungen optimieren.
- Hochpräzise Zerspanung: KI-gestützte Anpassung von Schnittwerten in Abhängigkeit von Werkzeugzustand und Materialchargen.
Wer jetzt mit einem „kleinen“ KI-Projekt im Blechschneiden startet, baut bereits Strukturen auf, die später in anderen Fertigungsbereichen nutzbar sind:
- Datenerfassung und -haltung
- Qualitätssensorik (z. B. Kameras, Inline-Messungen)
- Zusammenarbeit zwischen Fertigung, IT und Datenanalyse
Genau diese Entwicklung ist das Herz unserer Serie „KI in der Schweizer Industrie: Präzision mit Intelligenz“: Weg von isolierten Piloten, hin zu skalierbaren, produktionsnahen KI-Lösungen.
Wie Schweizer Betriebe konkret einsteigen können
Der Einstieg muss nicht gross, teuer und riskant sein. Sinnvoll ist ein schrittweises Vorgehen.
1. Geeigneten Use Case auswählen
Gute Kriterien fĂĽr den Start:
- Klar messbare Qualität (z. B. Grat, Rauheit, Masshaltigkeit)
- Relevanter Materialeinsatz oder Nacharbeitsaufwand
- Bereits vorhandene oder leicht nachrüstbare Sensorik (Kamera, Messgerät)
In vielen Fällen ist eine Laserschneidanlage ein idealer Pilot – sie ist zentral, gut zugänglich und meist hoch ausgelastet.
2. Daten und Qualitätskennzahlen definieren
Statt „wir sammeln mal alles“ hat sich bewährt:
- 3–5 zentrale Qualitätsmerkmale definieren
- Mess- oder Bewertungsverfahren festlegen (idealerweise automatisch)
- Datenschnittstellen an der Maschine klären
Die Erfahrung zeigt: Klar definierte Qualitätskennzahlen sind wichtiger als riesige Datenmengen.
3. Pilotprojekt mit klaren Zielen aufsetzen
Ein praxistauglicher Rahmen könnte so aussehen:
- Laufzeit: 3–6 Monate
- Ziel: z. B. 30–50 % weniger Nacharbeit, 20 % weniger Ausschuss oder stabile Qualität bei zwei neuen Materialgüten
- Umfang: 1 Maschine, 1–2 Hauptmaterialien, definierte Bauteilfamilie
Wichtig ist, von Anfang an sowohl Produktion als auch IT/Daten einzubinden – sonst bleibt die Lösung im Labor stecken.
4. Fachkräfte mitnehmen statt ersetzen
Ein Punkt, der gerade im Schweizer Umfeld entscheidend ist: KI ersetzt nicht die Fachkraft, sie wird zum Werkzeug in ihrer Hand.
Gute Praxis ist aus meiner Sicht:
- Bedienerinnen und Einrichter frĂĽh einbeziehen
- Transparenz schaffen, welche Parameter wie verändert werden
- Know-how gleichzeitig dokumentieren und standardisieren
So bleibt Erfahrung nicht auf der Strecke, sondern fliesst systematisch in das KI-Modell ein.
Ausblick: Präzision bleibt, Intelligenz kommt dazu
Der Trend ist klar: Wer Blech bearbeitet oder andere variantenreiche Präzisionsprozesse fährt, wird sich in den nächsten Jahren ohne KI-basierte Prozessoptimierung schwer tun, wettbewerbsfähig zu bleiben.
Die gute Nachricht: Der Einstieg ist heute technisch machbar, praxisnah erprobt (wie das Beispiel von Fraunhofer IPA und Trumpf zeigt) und wirtschaftlich argumentierbar. Besonders für die Schweizer Industrie bietet sich die Chance, die eigene Kernstärke – Präzision – mit datengetriebener Intelligenz zu verbinden.
Wenn Sie intern gerade über KI in der Fertigung diskutieren, lohnt sich eine einfache Frage: An welcher Maschine wäre es spürbar, wenn wir in fünf Iterationen von „starkem Grat“ zu „ideal sauberer Schnittkante“ kommen würden?
Genau dort sollte Ihr erstes Projekt starten.