KICarbon – KI‐Assistenzsystem zur schnellen Kostenprognose von komplexen Leichtbau‐Komponenten auf Basis von 3D‐Bauteilgeometrien

Projektbeschreibung

Die hohe Komplexität der Fertigung von Faserverbundwerkstoffen bindet höchstqualifizierte Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter unnötigerweise in der Akquise. Zudem erlauben die hohen lokalen Lohnstrukturen kaum Fehlkalkulationen, die die erfolgskritische Zeit von der Anfrage bis zur Angebotserstellung nochmals erhöhen. Somit stehen kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) insbesondere bei Anfragen für Prototypen und Kleinserien vor der Herausforderung, schnell und möglichst präzise Fertigungsaufwände und damit einhergehende Produktionskosten einzuschätzen – und dieses dann in Form eines Angebots an den Auftraggeber abzugeben, um schnell auf Kundenanfragen reagieren zu können und so wettbewerbsfähig zu bleiben. 

Folgende Faktoren erschweren die schnelle, präzise und nachvollziehbare Kalkulation von Faserverbundbauteilen:

• Notwendige parallele Kalkulation von Laminierwerkzeug und -prozess 
• Abhängigkeit der Laminierzeit von der Komplexität und von versteckten Kostentreibern 
• Abhängigkeit der Kosten von gewählter Prozessroutine 
• Aufwendige oder intransparente Kalkulation auf Excel- oder Erfahrungsbasis

Ziel des Forschungsprojekts KICarbon ist es daher, ein für KMU intuitiv nutzbares, Kl-basiertes Assistenzsystem zur schnellen Kostenprognose für komplexe Faserverbundbauteile auf Basis von 3D-Bauteilgeometrien zu entwickeln. 

Die benötigte Zeit zur Preisidentifikation, die aktuell mehrere Tage Zeit in Anspruch nehmen kann, soll dadurch minimiert werden. Dazu werden im Projekt folgende Fragestellungen behandelt: 

• Wie können Fertigungskosten von Faserverbundbauteilen auf Basis einer 3D-Geometrie des zu fertigenden Bauteils mithilfe von KI-Methoden automatisiert und präzise geschätzt werden? 
• Wie lassen sich die von den KI-Methoden erzielten Ergebnisse nachvollziehbar darstellen? 
• Wie zuverlässig und genau sind die Kl-basierten Kalkulationsmethoden? Wie können sich Kl- und regelbasierte Methoden ideal ergänzen?