Euler: Defekte im Metall 3D Druck vorhersagen mit vorhandener Kamera
Der isländische Softwareanbieter Euler will verhindern, ohne dafür neue Sensoren zu verbauen. Die Plattform wertet Schichtbilder aus, die moderne LPBF Maschinen (Laser Powder Bed Fusion, Laserschmelzen im Pulverbett) bei jedem Build ohnehin aufnehmen. Daraus soll eine Warnung entstehen, bevor ein Job verloren ist. Eine gemeinsame Studie mit dem Danish Technological Institute (DTI) liefert dazu Zahlen.
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Das Problem: Fehler fallen spät auf
Ein typisches Szenario: Ein LPBF Job läuft übers Wochenende durch und die Teile sehen gut aus. Zwei Wochen später zeigt die CT Prüfung eine verzogene Innengeometrie oder eine schlecht aufgeschmolzene Stelle ab etwa Layer 400. Maschinenstunden und Pulver sind dann bereits verbraucht.
Laut dem Bericht von 3D Printing Industry werden Defekte wie Warpage (Verzug), Powder Short Feed (zu wenig Pulverzufuhr) und Streaking (Streifenbildung) oft erst in der Nachbearbeitung oder Prüfung entdeckt. Dazwischen liegen Tage oder Wochen. In der Serienfertigung ist genau diese Lücke ein Kostenfaktor.
Der Ansatz: Software statt Nachrüstung
Dedizierte Überwachungssensoren lassen sich bei zwei Maschinen noch rechtfertigen. Bei einem ganzen Maschinenpark wird das schwieriger. Euler setzt deshalb auf eine reine Softwarelösung ohne Bindung an einen Hersteller. Die Kamerabilder liegen oft ungenutzt auf der Festplatte.
Euler gibt an, sich in unter fünf Minuten an ein bestehendes System anbinden zu können. Statt Fehler nur zu melden, wenn sie bereits passiert sind, soll eine zum Patent angemeldete Vorhersage frühe Anzeichen erkennen. Der Bediener bekommt dann eine Warnung vor dem wahrscheinlichen Ausfall. Wie gut das außerhalb der Studie funktioniert, lässt sich aus der Meldung nicht ableiten.
Die Studie mit dem DTI
Über 47 Tage überwachte Euler 54 Builds auf vier Nikon SLM Systemen beim DTI. Dabei kamen sechs Metalllegierungen zum Einsatz, darunter 316L (Edelstahl) und Ti6Al4V (Titan). Beteiligt war der Softwareanbieter selbst, die Studie ist also keine unabhängige Prüfung.
Das Ergebnis: 27,8 Prozent der gesamten Druckzeit entfielen auf Builds, die am Ende fehlschlugen. Von dieser verlorenen Zeit hätten sich 77 Prozent sparen lassen, wenn man am Punkt der Euler Vorhersage gestoppt hätte. Das entspricht etwa 10 Tagen Druckzeit.
Mit den Wohlers Report Werten von 75 US Dollar Betriebskosten pro Stunde für eine Maschine von einer Million Dollar rechnen die Autoren auf über 115.000 US Dollar mögliche Ersparnis pro Maschine und Jahr. Pulver, Personal und Nachbearbeitung sind darin noch nicht enthalten.
Ein Fall ist besonders anschaulich. Ein Produktionsbuild wurde nachträglich im Rahmen einer Qualitätsuntersuchung hochgeladen. Die manuelle Sichtung von knapp 14.000 Schichtbildern hatte das Problem nicht gefunden. Euler markierte die fehlerhaften Layer sofort. Ein früher Alarm hätte 38 Stunden und 43 Minuten Teildruck vor dem Ausschuss bewahrt und weitere 48 Stunden Druck nach dem Fehler verhindert.
Integrationen und Formnext
Für regulierte Branchen zählt neben der Erkennung der Betrieb. Euler bietet laut 3D Printing Industry On Premises Installationen und Private Cloud Optionen an, auch GovCloud. Das betrifft vor allem Luft und Raumfahrt oder Rüstung, wo Builddaten nicht in einen öffentlichen Dienst wandern dürfen.
Unterstützt werden unter anderem EOS, Nikon SLM und Renishaw. Euler arbeitet zudem mit Autodesk und Scanlab zusammen. Als Investoren nennt die Meldung Frumtak und Kvanted.
Auf der Formnext in Frankfurt (17. bis 20. November, Halle 11.0, Stand A32) zeigt das Team neue Anbindungen. Dazu gehören eine Integration über das Model Context Protocol (MCP) sowie Alarme per Slack und Microsoft Teams. Über MCP können Ingenieure ihre Builddaten aus KI Assistenten wie Claude oder ChatGPT abfragen, etwa welche Builds der Woche Defekte hatten. Außerdem gibt es einen kostenlosen Powder Bed Image Viewer, der im Browser läuft.
Wer sich für Pulverbettverfahren und Produktionssicherheit interessiert, findet einen Einstieg in Hintergründe zum Metall 3D Druck mit PBF. Zu einem weiteren Verfahren gibt es eine Einordnung des DMP Metalldruckverfahrens.
Persönliches Fazit
Aus meiner Sicht ist der Ansatz plausibel, weil Schichtbilder in vielen Maschinen schon vorhanden sind und selten systematisch genutzt werden. Bei meinen Kunden im Mittelstand wäre die Frage weniger die Technik als der Nachweis im eigenen Prozess. Die DTI Zahlen sind interessant, stammen aber aus einer Studie mit Beteiligung des Anbieters und aus einem Labor mit vier Maschinen. 27,8 Prozent Ausschusszeit sind ein hoher Wert, der je nach Betrieb deutlich niedriger liegen kann. Ich würde Euler zunächst auf historischen Builds testen und die Vorhersage mit eigenen CT Ergebnissen abgleichen. Erst danach lohnt es sich, Builds auf Basis einer Warnung abzubrechen.
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