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FusionTool-AI: KI-gestützte Werkzeugoptimierung in der Umformtechnik

Im Forschungsprojekt FusionTool-AI entwickelt die RISC Software GmbH gemeinsam mit ihren Partner*innen ein KI-gestütztes Tool, das über Weiterbetrieb, Regeneration oder Ersatz von Umformwerkzeugen entscheidet.

C Mark Metallwarenfabrik GmbH

Datengetriebene Entscheidungen statt Erfahrungswerte

Die metalltechnische Industrie ist Österreichs stärkste Exportbranche. Über 1.200 überwiegend mittelständische Betriebe arbeiten mit verschleißintensiven Fertigungsprozessen, in denen Werkzeuge rund 8 bis 15 % der Fertigungskosten ausmachen. Ob ein Werkzeug weiterbetrieben, repariert oder ersetzt wird, entscheiden Fachkräfte heute meist auf Basis ihrer Erfahrung. Fehlentscheidungen verursachen erhöhten Materialverschleiß, längere Stillstandszeiten und vermeidbare CO₂-Emissionen. Eine standardisierte, wissenschaftlich validierte Methodik zur Entscheidungsunterstützung gibt es für dieses Segment bislang nicht.

Verschleiß im Mikrometerbereich messbar machen

Der funktionsrelevante Verschleiß der Hartstoffbeschichtungen an Aktiv-Werkzeugelementen beim mehrstufigen Tiefziehen liegt im Bereich von 1 bis 9 µm. Konventionelle Prüfmethoden erfassen diese Veränderungen unter realen Shopfloor-Bedingungen nicht zuverlässig. FusionTool-AI setzt deshalb auf Messtechnologie im Sub-Mikrometerbereich und schafft damit eine objektive Grundlage für jede weitere Bewertung.

Heterogene Daten intelligent verknüpfen

Anlagendaten, CAM/CAW-Geometriedaten, Metrologiemessungen und Beobachtungen der Bediener*innen liegen heute in getrennten Systemen. FusionTool-AI führt diese Quellen zu einer semantisch verknüpften Datenbasis zusammen. Multimodale KI-Verfahren leiten daraus physikalisch begründete Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge ab und unterscheiden echte Verschleißursachen von statistischen Scheinkorrelationen. Das Ergebnis ist eine konkrete Handlungsempfehlung: Weiterbetrieb, laserbasierte Regeneration oder wirtschaftlich begründete Neubeschaffung.

Hybride Laserverfahren für die Regeneration

Parallel qualifiziert das Projektteam hybride Laserverfahren (EHLA, LBDED) werkstoffwissenschaftlich für hochlegierte Kaltarbeitsstähle. So entsteht eine fundierte Alternative zur Neuanschaffung verschlissener Werkzeuge.

Erwarteter Nutzen

Das Projektteam validiert einen funktionsfähigen KI-Prototyp auf zwei Pilotlinien im laufenden Produktionsbetrieb bei MARK. Bei vollständigem Rollout soll das System die Werkzeugneubeschaffung um 30 % und die Instandsetzungskosten um über 40 % senken sowie jährlich rund 23 Tonnen CO₂-Äquivalente einsparen. Die Methodik ist als übertragbarer Prototyp konzipiert und steht damit grundsätzlich über 1.200 Betrieben der österreichischen Metallindustrie offen.

Das Projekt wird im Rahmen der Basisprogramm-Ausschreibung 2026 von der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft (FFG) gefördert.

Projektpartner*innen

Details zum Projekt

  • Projekt-Kurztitel: FusionTool-AI
  • Projekt-Langtitel: Präskriptive Werkzeugoptimierung in der Umformtechnik durch KI-Datenfusion und hybride Laserverfahren
  • Ausschreibung: FFG Basisprogramm, Ausschreibung 2026 (IWI 24/26)
  • Projektpartner*innen:
    • Mark Metallwarenfabrik GmbH (Konsortialleitung)
    • FH OÖ Forschungs & Entwicklungs GmbH
    • RISC Software GmbH
  • Gesamtbudget: 571.888 Euro
  • Laufzeit: 06/2026–05/2027 (12 Monate)
FFG Projektdatenbank

Ansprechperson

Name(erforderlich)

Projektleitung

Dr. Roxana Holom, MSc

Data Science Project Manager & Researcher