KI-optimierte Parameter beim Laserschneiden sorgen für bessere Schnittkanten, weniger Nacharbeit und mehr Präzision – ideal für Schweizer Automobilzulieferer.
KI-optimierte Schnittkanten: Präzision für Bleche
134 Milliarden Franken betrug 2024 der Exportwert der Schweizer MEM-Industrie. Ein Großteil davon hängt an einem einzigen Versprechen: Präzision. Genau hier entscheidet sich, ob ein Blechteil beim Premium-Automobilhersteller, im Medtech-Produkt oder in der Maschinenbauanlage verbaut wird – oder im Ausschuss landet.
Beim Laserschneiden von Blechen ist die Schnittkante die Visitenkarte des Prozesses. Grat, Schlacken, unruhige Kanten – das kostet Nacharbeit, Zeit und Reputation. Und noch zu oft hängt die Qualität an der Erfahrung einer einzelnen Fachkraft, die die Maschinenparameter von Hand einstellt.
In dieser Ausgabe unserer Reihe „KI in der Schweizer Industrie: Präzision mit Intelligenz“ schauen wir uns an, wie ein Ansatz aus der Zusammenarbeit von Fraunhofer IPA und Trumpf genau dieses Problem löst: KI-basierte Parameteroptimierung für das Laserschneiden. Und vor allem, was Schweizer Automobilzulieferer und Präzisionsfertiger konkret daraus machen können.
Warum manuelle Parametrierung zum Produktivitätsrisiko wird
Wer Bleche laserschneidet, kennt das Dilemma: Die Anlage könnte mehr – aber die Realität bremst.
Das Kernproblem in einem Satz
Manuell eingestellte Maschinenparameter sind zu langsam, zu subjektiv und zu teuer für die heutigen Qualitäts- und Kostenziele in der Blechfertigung.
Warum?
- Materialschwankungen: Chargenwechsel, unterschiedliche Lieferanten, spezielle Güten – jedes Blech verhält sich leicht anders.
- Know-how-Abhängigkeit: Einstellungen beruhen oft auf persönlicher Erfahrung. Fällt die Schlüsselfachkraft aus, sinkt die Qualität.
- Langsame Iteration: Testteile schneiden, begutachten, nachjustieren, wiederholen – das kostet Stunden und blockiert die Maschine.
- Intransparente Zusammenhänge: Parametervarianten, Schnittgeschwindigkeit, Gasdruck, Fokuslage, Materialgüte – das Zusammenspiel ist komplex.
Die Folgen:
- erhöhte Gratbildung und unruhige Schnittkanten
- mehr Nacharbeit durch Entgraten oder Nachschneiden
- unnötig hohe Produktionskosten
- Ausschuss und zusätzlicher Materialverbrauch
Gerade Schweizer Automobilzulieferer, die Blechteile in engen Toleranzen und mit klar definierten Rauheitswerten liefern müssen, spüren diesen Druck täglich. Wer hier weiter „nach Bauchgefühl“ parametriert, verliert mittelfristig Marge – oder Kunden.
Wie KI die Parametrierung beim Laserschneiden verändert
Die gute Nachricht: KI eignet sich hervorragend, um komplexe Prozessparameter automatisiert zu optimieren – und genau das wurde im Lab „Flexible Blechfertigung“ von Fraunhofer IPA und Trumpf praktisch demonstriert.
Grundprinzip: Von Trial & Error zu datengetriebener Optimierung
FrĂĽher lief es so:
- Maschine mit Standardparametern starten.
- Probeschnitt fahren.
- Schnittkante visuell bewerten.
- Parameter nach GefĂĽhl anpassen.
- Wiederholen, bis „gut genug“.
Mit KI verschiebt sich der Ansatz:
- Vorhandene Maschinendaten und Qualitätsbewertungen werden gesammelt.
- Ein Optimierungsalgorithmus lernt, welchen Einfluss Parameterkombinationen auf die Schnittqualität haben.
- Transfer Learning nutzt dieses Vorwissen fĂĽr neue Materialien oder Teile.
- Die KI schlägt gezielt neue Parameterkonfigurationen vor, die mit hoher Wahrscheinlichkeit zu besserer Qualität führen.
Das Entscheidende: Die Anzahl der notwendigen Iterationen sinkt massiv.
„Unserem entwickelten KI-Algorithmus gelingt es, Vorwissen aus bereits gesammelten Daten optimal zu nutzen und schnell neue Parameterkonfigurationen vorzuschlagen, die die Produktqualität im Vergleich zur manuellen Einstellung deutlich steigern können.“
– Philipp Wagner, Fraunhofer IPA
In der Praxis heißt das: Statt zehn oder mehr Versuchsreihen reichen oft wenige Iterationen, um die ideale Schnittkante zu erreichen – im Demonstrator waren es fünf Schritte von starkem Grat zur nahezu idealen Kante.
Transfer Learning – warum das für KMU interessant ist
Transfer Learning bedeutet vereinfacht: Ein Modell, das bereits auf einem Datensatz trainiert wurde, muss fĂĽr eine neue Aufgabe nicht bei null anfangen.
FĂĽr die Blechfertigung ist das spannend, weil:
- vorhandenes Wissen aus ähnlichen Materialien und Blechdicken genutzt werden kann,
- neue Materialgüten schneller „eingelernt“ werden,
- auch kleinere Betriebe ohne Millionen Datensätze profitieren.
Gerade fĂĽr Schweizer KMU mit hohem Variantenreichtum, aber begrenzten Datenmengen, ist das ein Hebel, um KI wirtschaftlich sinnvoll einzusetzen.
Vom Labor in die Produktion: Was im Versuch wirklich erreicht wurde
Fraunhofer IPA und Trumpf haben die Methode nicht nur theoretisch beschrieben, sondern direkt in der Produktion getestet – auf einer Laserflachbettmaschine beim Laserschneiden von Blechen.
Konkrete Ergebnisse aus der Praxis
Im Testaufbau wurde gezeigt, dass die KI-basierte Parameteroptimierung:
- die Gratbildung Schritt fĂĽr Schritt reduziert,
- innerhalb weniger Iterationen eine deutlich bessere Schnittflächenqualität erreicht,
- und das ohne zeitintensive manuelle Probeläufe.
Statt die Parameter an separaten Testteilen auszuprobieren, wird direkt am Kundenteil optimiert. Das bringt drei handfeste Vorteile:
- Kein zusätzliches Testmaterial mehr nötig.
- Keine Entsorgung von Probeschnitten.
- Schneller Serienanlauf, auch bei neuen Varianten.
Philipp Leube von Trumpf bringt es auf den Punkt:
„Durch unser neues Produkt kann die Optimierung direkt am Kundenteil erfolgen. Dies erspart die Optimierung an Testteilen, für die Material extra freigehalten oder zusätzlich aufgelegt und anschließend entsorgt werden muss.“
Für einen Schweizer Zulieferer mit z. B. 200 Materialvarianten im Jahr kann das schnell bedeuten:
- mehrere Tonnen weniger Testblech,
- entfallene RĂĽstzeiten im dreistelligen Stundenbereich,
- und ein messbar besserer OEE auf den Laserschneidanlagen.
Objektive Qualitätsbewertung per Bild statt Bauchgefühl
Ein zweiter, oft unterschätzter Aspekt: Die Bewertung der Schnittkantenqualität selbst wird automatisiert.
Statt „sieht gut aus“ oder „da ist zu viel Grat“ funktioniert der Ansatz so:
- Die Schnittkante wird mit einer Kamera aufgenommen.
- Eine KI bewertet das Bild anhand objektiver Kriterien.
- Auf Wunsch werden Normkriterien der DIN EN ISO 9013 in die Auswertung einbezogen.
Damit entsteht eine reproduzierbare, normorientierte Bewertung – perfekt für:
- auditsichere Qualitätsdokumentation,
- Vergleich von Schichten, Anlagen oder Standorten,
- Schulung neuer Mitarbeitender an klaren, messbaren Kriterien.
Gerade in der Automobilindustrie, in der OEMs zunehmend digitale Nachweise und Prozessdaten verlangen, ist das ein Wettbewerbsvorteil.
Was Schweizer Automobilzulieferer konkret gewinnen können
Die technische Idee ist überzeugend – aber lohnt sich das wirklich für ein Werk in der Ostschweiz oder im Mittelland? Meine klare Meinung: Ja, und zwar aus mindestens vier Gründen.
1. Weniger Nacharbeit, höhere Margen
Entgraten ist ein klassischer Margenkiller. Jede Minute Schleifen oder Bürsten an der Kante frisst Wertschöpfung.
Mit optimierten Parametern erreichen Sie:
- glattere Schnittkanten,
- weniger manuelle Nacharbeit,
- stabilere Taktzeiten in der Weiterverarbeitung.
Wer pro Teil im Schnitt nur 30 Sekunden Entgratarbeit einspart und 1 Million Teile im Jahr schneidet, gewinnt rund 8.300 Arbeitsstunden zurück – das entspricht etwa 4–5 Vollzeitstellen.
2. Weniger Ausschuss, mehr Nachhaltigkeit
Schweizer Industrieunternehmen stehen unter ökologischem und wirtschaftlichem Druck. Ausschuss tut in beiden Dimensionen weh.
KI-basierte Parameteroptimierung hilft,
- Schneidfehler beim Anfahren neuer Aufträge zu reduzieren,
- Testteile nahezu zu eliminieren,
- Material effizienter zu nutzen.
Das zahlt direkt auf Nachhaltigkeitsziele ein – ein Thema, das in Lieferantenaudits und ESG-Reporting immer prominenter wird.
3. Entlastung des Fachpersonals
Gute Einrichter und Laserbediener sind rar. Statt ihr Wissen im Trial-&-Error-Modus zu binden, können sie künftig:
- komplexere Aufträge planen,
- neue Produkte industrialisieren,
- Prozesse kontinuierlich verbessern.
Die KI wird nicht zur „Konkurrenz“, sondern zum digitalen Co-Piloten, der Routinearbeit übernimmt.
4. Höhere Prozesssicherheit bei Variantenvielfalt
Die Schweizer Automobil- und Zulieferindustrie ist geprägt von Kleinserien und kundenspezifischen Lösungen. Ständig neue Teile, ständig neue Anforderungen.
Ein KI-System, das aus vergangenen Jobs lernt und neue Parameter vorschlägt, ist ein idealer Baustein, um
- RĂĽstzeiten zu stabilisieren,
- Qualität über Varianten hinweg zu sichern,
- auch bei häufigen Materialwechseln zuverlässig zu produzieren.
Wie der Einstieg in KI-basierte Schnittkantenoptimierung gelingt
Der Weg zur KI-unterstĂĽtzten Laserschneidanlage muss kein Mammutprojekt sein. Wer strukturiert vorgeht, kann innerhalb weniger Monate sichtbare Effekte erzeugen.
Schritt 1: Prozess und Datenlage ehrlich bewerten
Starten Sie mit ein paar einfachen Fragen:
- Welche Laserschneidanlagen sind kritisch fĂĽr Umsatz und Liefertreue?
- Wie hoch ist heute der Anteil von Nacharbeit und Ausschuss beim Laserschneiden?
- Welche Prozessdaten werden bereits erfasst (Parameter, Materialchargen, Qualität)?
- Wie bewerten Sie aktuell die Schnittkantenqualität – subjektiv oder messbar?
Aus dieser Analyse ergibt sich schnell ein klarer Business Case.
Schritt 2: Pilotbereich definieren
Statt direkt die gesamte Fertigung auf KI umzustellen, empfiehlt sich ein fokussierter Pilot:
- eine oder zwei Anlagen,
- ausgewählte Materialfamilien (z. B. 3–10 mm Baustahl und Edelstahl),
- klar definierte Qualitätsziele (z. B. Grat < X mm, bestimmte Rauheitsklasse nach DIN EN ISO 9013).
So bleiben Kosten und Risiken überschaubar, und Sie können Erfahrungen sammeln.
Schritt 3: Technologie- und Implementationspartner wählen
Ob Sie mit Maschinenherstellern, Forschungspartnern oder spezialisierten KI-Anbietern zusammenarbeiten – wichtig ist:
- Zugriff auf Optimierungsalgorithmen und Transfer-Learning-Modelle,
- Erfahrung mit industriellen Bildverarbeitungssystemen,
- Praxis-Know-how in der Blechfertigung.
Besonders sinnvoll ist ein Ansatz, der sich in Ihr vorhandenes MES/ERP integrieren lässt und keine Insellösung bildet.
Schritt 4: Qualitative Bewertung und Normbezug definieren
Legen Sie vor Projektstart fest:
- nach welchen Kriterien eine „gute Schnittkante“ bewertet wird,
- wie Normanforderungen (z. B. DIN EN ISO 9013) integriert werden,
- wie die Ergebnisse dokumentiert und auditiert werden sollen.
Je klarer die Zieldefinition, desto zielgerichteter kann der KI-Algorithmus optimieren.
Blick nach vorn: Mehr als nur Laserschneiden
Die Lösung von Fraunhofer IPA und Trumpf ist bewusst so angelegt, dass sie nicht beim Laserschneiden stehenbleibt.
Das Muster ist übertragbar auf viele Prozesse der Schweizer Präzisionsindustrie:
- SpritzgieĂźen: Parametrierung von Werkzeugtemperatur, Einspritzdruck und Nachdruck zur Reduktion von Lunkern und Verzug.
- Automatisierte Kabelbaummontage: Optimierung von Taktzeiten und Zugkräften, um Fehlsteckungen und Kabelschäden zu minimieren.
- Batteriezellenproduktion: Feineinstellung von Beschichtungs- und Trocknungsparametern für gleichmäßige Elektrodenqualität.
Die Logik bleibt identisch:
Komplexer Prozess + viele Parameter + Qualitätsmerkmale, die bisher subjektiv bewertet wurden = ideales Einsatzfeld für KI-basierte Parameteroptimierung.
Wer heute mit dem Laserschneiden startet, schafft sich eine Blaupause fĂĽr weitere Schritte der KI-gestĂĽtzten Prozessoptimierung.
Fazit: Präzision bleibt – die Art, wie wir sie erreichen, ändert sich
Die Schweizer Industrie lebt von ihrer Fähigkeit, hochpräzise Produkte effizient und zuverlässig zu fertigen. Gleichzeitig steigen Anforderungen an Qualität, Nachhaltigkeit und Kostenkontrolle – besonders in der Automobilindustrie.
KI-basierte Parameteroptimierung beim Laserschneiden zeigt sehr konkret, wie sich diese Ziele verbinden lassen:
- bessere Schnittkanten,
- weniger Nacharbeit und Ausschuss,
- entlastete Fachkräfte,
- und ein nachvollziehbarer, datenbasierter Qualitätsnachweis.
Wer die eigene Blechfertigung fit für die nächsten Jahre machen will, sollte das Thema jetzt aktiv auf die Agenda setzen – nicht als ferner Zukunftstraum, sondern als konkretes Umsetzungsprojekt.
Die zentrale Frage lautet nicht mehr, ob KI in der Schweizer Präzisionsindustrie ankommt, sondern wo Sie anfangen möchten: an der Schnittkante, an der Spritzgießmaschine oder in der Batteriezelle.