Modul 1: Prüf- und Testverfahren
Der richtige Einsatz eines Prüfverfahrens ist die Voraussetzung, um Komponenten und Bauteile hinsichtlich des geeigneten Werkstoffes und Einsatzzwecks auszulegen und zu überwachen. Werkstoffwissenschaftliche Kenntnisse sind dabei die unverzichtbare Grundlage, um Materialeigenschaften zu verstehen und das zur Aufgabenstellung passende Prüfverfahren auszuwählen. Das Pflichtmodul gibt dir dazu einen umfassenden und praxisnahen Überblick über die wichtigsten Prüfverfahren. Während des umfangreichen Praxisteils am 2. Tag wirst du selbstständig eine Ultraschallprüfung am Fraunhofer Institut für Zerstörungsfreie Prüfverfahren (IZFP) durchführen und auswerten.
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1 Tag 09:00- 17:00 | 2 Tag 08:30-16:30
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Die wichtigsten werkstoffwissenschaftlichen Grundlagen - Welche Typen von Phasendiagrammen gibt es?
- Eisen-Kohlenstoff-Diagramm mit seinen verschiedenen Phasen sowie deren Eigenschaften
- Was sind Versetzungen und welchen Einfluss haben diese auf die mechanischen Eigenschaften?
- Was sind Körner und Korngrenzen und welchen Einfluss haben diese auf die mechanischen Eigenschaften?
Grundübersicht über Prüf- und Testverfahren
Mechanisch-technologische Prüfverfahren
- Härteprüfung
- Zugversuch
- Zeitstandsversuch (Kriechen)
- Kerbschlag-Biege-Versuch
- Dauerschwingversuch und Wöhler-Diagramm
Zerstörungsfreie Prüfverfahren
- Sichtprüfung
- Farbeindringprüfung
- Magnetpulverprüfung
- Ultraschallprüfung
- Röntgendurchstrahlungsprüfung
- Wirbelstromprüfung
Zusammenfassung
- Wiederholung der Lehrinhalte
- Auswahl des optimalen Prüfverfahrens bei verschiedenen Anwendungsfällen
Großer Praxisteil am 2. Tag
- Durchführung und Auswertung von Versuchen im Fraunhofer Institut IZFP
- Gemeinsame Durchführung und Auswertung einer Ultraschallprüfung mit Fehlergrößenbewertung nach AVG-Diagramm
- Schallfeldvermessung eines Ultraschallsensors im Wasserbad
- FEM-Simulation des Ultraschallfelds und Vergleich mit der Messung
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Dr.-Ing. Thomas Waschkies arbeitet seit 2010 am Fraunhofer-Institut für Zerstörungsfreie Prüfverfahren in Saarbrücken. Zu seinen Arbeitsschwerpunkten zählen die Weiterentwicklung der Luftultraschallprüftechnik sowie die Entwicklung neuartiger zerstörungsfreier Prüfmethoden zur Werkstoff- und Bauteilcharakterisierung sowie deren industrielle Umsetzung. Dr. Waschkies studierte Material- und Werkstoffwissenschaften an der Universität des Saarlandes und hat seine Promotion 2009 im Fachbereich Maschinenbau an der Universität Karlsruhe (TH) im Gebiet der keramischen Formgebung absolviert. Nebenberuflich war Herr Dr. Waschkies 4 Jahre als Dozent für die Fächer Werkstoffkunde I und II an der Berufsakademie Saarland e.V. tätig. Aktuell verantwortet Dr. Waschkies die Bereiche 3D-Akustik und 3D-Ultraschall im Fraunhofer-Institut IZFP.
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Modul 2: Optimierung mit Verfahren der statistischen Versuchsplanung
Die statistische Versuchsplanung ist eine wertvolle und in vielen Bereichen der Industrie eingesetzte Methodik, um mit einem Minimum an Versuchen ein Maximum an Aussagen zu erzielen. Du lernst u. a., wie du mit mehreren Einflussgrößen die Auswirkungen auf unterschiedliche Zielgrößen untersuchen kannst. Mit geeigneter Software kannst du so Produkte und Prozesse gezielt ausgelegen und Wechselwirkungen zuverlässig erkennen.
Der Schwerpunkt des Moduls 2 „Optimierung mit Verfahren der statistischen Versuchsplanung“ liegt eindeutig auf der praxisnahen Umsetzung der statistischen Versuchsmethodik. Daher beinhaltet es einen umfangreichen Praxisteil mit anschaulichen Beispielen aus dem industriellen Alltag. Dieses Wissen versetzt dich in die Lage, die Prozesse in deinem Unternehmen besser in den Griff bekommen.
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1 Tag 09:00- 17:00 | 2 Tag 08:30-16:30
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Einführung in die statistische Versuchsmethodik - Vorteile von „Design of Experiments“ (DoE)
- Unterschiede zu herkömmlichen Versuchen (one factor at a time)
- Elementare statistische Grundlagen
Systematische Planung von Versuchen
- Systemanalyse zur Vorbereitung des Versuches
- Zielgrößen und Faktoren herausarbeiten und bewerten
- Bedeutung der Analyse der Messverfahren
- Vorgehensweise zur Durchführung einer Messprozessanalyse (R&R Studie): Planung, Durchführung, Kenngrößen, Auswertung und Optimierung
- Ablaufplanung
Versuchsstrategien
- Versuche mit mehreren Parametern (faktorielle Versuche)
- Versuche zur Ermittlung von Kennlinienfeldern (response surface)
Versuchsauswertung
- Berechnung von Effekten und Wechselwirkungen
- Beurteilung der Versuchsstreuung (Varianzanalyse)
Optimierung durch Modellbildung und Simulation zum Finden von optimalen Prozessfenstern
- Nutzung von Regressionsmodellen zum Finden von Prozessfenstern
- Optimierung mehrerer Zielgrößen
Strategien und statistische Tricks zur Reduzierung des Versuchsaufwandes
- Mit wenigen Daten viele Informationen gewinnen und so unnötige Versuche einsparen
- Teilfaktorielle Versuche
- Chancen und Risiken
- Praxiserprobte Strategien mit geringerem Risiko
Möglichkeiten der Rechnerunterstützung mit MiniTab
- Graphische Optimierung
- Erstellen von Kennfeldern
- Optimierung mehrerer Faktoren und Zielgrößen mit der Wunschfunktion
Praxisteil
- Gemeinsame Durchführung und Auswertung einer R&R Studie
- Optimierung am praktischen Beispiel in Gruppenarbeit
- Planung eines Versuches
- Berechnung der Kenngrößen
- Signifikanzermittlung
- Optimierung
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Dr.-Ing. Bernd Gimpel ist seit1997 Inhaber der „quality engineers“, die sich auf die Optimierung von Entwicklungsprozessen und die Lösung von Qualitätsproblemen spezialisiert haben. Davor hat er am Fraunhofer Institut für Produktionstechnologie (IPT) die „Qualitätsgerechte Optimierung von Fertigungsprozessen“ geleitet. Außerdem hat er in der Gesellschaft für Qualitätssicherung als Mitglied der Geschäftsführung den Bereich „Produkt- und Prozessoptimierung“ aufgebaut. Herr Dr. Gimpel verfügt über mehr als 25 Jahre praktische Erfahrung als Berater und externer Projektleiter in den unterschiedlichsten Branchen. Zum Interview mit Dr.-Ing. Bernd Gimpel
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Modul 3: Testdatenmanagement
Strukturierte Daten bilden einerseits die Grundlage, auf deren Basis Versuche durchgeführt werden, andererseits liefern Versuche eine Fülle von Daten, die erfasst, analysiert und ausgewertet werden müssen.
Daher vermittelt das Modul die Fähigkeit Grundbegriffe und Strukturen von Daten zu verstehen sowie deren Qualität und Integrität sicherzustellen, Du lernst verschiedene Datenformate kennen und erfährst, wie Standardisierung und Interoperabilität funktionieren, insbesondere im Kontext der FAIR-Prinzipien und des EU Data Acts. Zudem erhältst du Einblicke in moderne Datenbanken, Archivierungstechniken und den Aufbau von sicheren, regelkonformen Datenräumen. Abgerundet wird das Modul durch verschiedene Übungen und Anwendungsfälle des Gelernten.
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1 Tag 09:00- 17:00 | 2 Tag 08:30-16:30
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Datensätze & Informationen - Grundbegriffe
- Struktur und Qualität von Daten
- Datenerhebung
- Datenqualität und -integrität
Datenformate & Repräsentationen - Übersicht Datenformate
- Standardisierung von Modellen
- Technologien zur Dateninteroperabilität
- FAIR-Prinzip und EU Data Act
Datenbanken & Archivierung - Übersicht relevanter Technologien
- Zugriffs- & Sicherheitsaspekte
- Langfristige Archivierung
Datenräume - Aufbau von Datenräumen
- Data Governance
- Sicherheit & Compliance
Datenökosysteme - Akteure und Rollen im Datenökosystem
- Wertschöpfungsketten und Kreisläufe
- Kooperation
Übungen und Anwendung - Analyse fiktiver Datensätze
- Semantische Beschreibung von Datensätzen
- Diskussion zum individuellen Einfluss des EU Data Acts
- Erstellung von ER-Diagramme
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Frank Leinenbach ist seit 2015 als Wissenschaftler im Bereich der zerstörungsfreien Prüfverfahren und Datenökosysteme am Fraunhofer-Institut für Zerstörungsfreie Prüfverfahren in Saarbrücken tätig. Seine aktuellen Tätigkeiten umfassen die Leitung und fachliche Bearbeitung von Forschungsvorhaben mit Fokus auf Ontologie, digitalen Zwilling, Connectivity sowie die Integration von Sensorsystemen in Kommunikationsnetzwerke. Diese Themen verfolgt er auch in verschiedenen Arbeitsgruppen, darunter als Chairman der OPC UA Joint Working Group for Non-destructive Evaluation und als Leiter der Arbeitsgruppe „OPC UA“ sowie stellvertretender Leiter der Arbeitsgruppe „DICONDE“ im Fachausschuss „ZFP 4.0“ der DGZfP.
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Modul 4: Messunsicherheit und Erkennung von Einflussgrößen und Fehlern
Messungen unterliegen in der Regel immer auch Störeinflüssen, die zu einer Unsicherheit der erzielten Messdaten führen. Neben zufälligen Schwankungen können auch systematische oder grobe Fehler auftreten. Diese gilt es möglichst bereits im Vorfeld bei der Planung des Versuchs zu vermeiden. Nur so kannst du verlässliche Versuchsergebnisse erzielen und falsche Schlussfolgerungen auf Grund von mangelbehafteten Daten vermeiden. Das Pflichtmodul „Messunsicherheiten und Erkennung von Einflussgrößen und Fehlern“ erläutert die Hintergründe und zeigt, wie du Versuche mit Hilfe geeigneter Werkzeuge analysierst und bewertest.
Neben der Vermittlung der theoretischen Grundlagen stehen vor allem die praktischen Herausforderungen im Mittelpunkt des Seminars. Du lernst, während des umfangreichen Praxisteils am Fraunhofer IZFP, Messungen selbst durchzuführen, Messunsicherheiten zu bestimmen und Einflussgrößen zu identifizieren. Breiten Raum nimmt die Diskussion einfacher Beispiele und konkreter Aufgabenstellungen aus deinem beruflichen Alltag ein.
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1 Tag 09:00- 17:00 | 2 Tag 08:30-16:30
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Einführung in die Thematik und Grundlagen
Begrifflichkeiten zum Themenfeld
- Messen, Messunsicherheit, Fehler und Einflussgrößen
Mathematisch-statistische Grundlagen
- Normalverteilung
- Statistische Kenngrößen
- Hypothesentests etc.
Grundlegende Aspekte in Bezug auf ermittelte Messwerte
- Aussage von Messwerten
- Deuten die Messwerte daraufhin, dass sich zwei Gruppen hinsichtlich einer betrachteten Eigenschaft tatsächlich unterscheiden?
- Zufällige Unterschiede identifizieren
- Praktische Relevanz von Werten einordnen
Arten von Unsicherheiten und Fehlern
- Zufällige Unsicherheiten
- Systematische Abweichungen
- Grobe Fehler
- Ursachen erkennen und Vermeidbarkeit einschätzen
Messergebnisse
- Darstellung von Messergebnissen
- Zugehörige Messunsicherheiten angeben
Messunsicherheitsbestimmung
- Methodenauswahl
- Auf welcher Grundlage erfolgt die Bestimmung?
- Herausforderungen bei der Bestimmung von Unsicherheiten
- Vorgehensweise bei Messunsicherheiten
Fehler und relevante Einflüsse bei der Versuchsdurchführung
- Worauf sollte man bei der Durchführung eines Versuchs oder einer Messung achten?
- Werkzeuge zur Erkennung von Einfluss- bzw. Störgrößen sowie zur Eingrenzung/Erkennung von Fehlern (z.B. Ursache-Wirkungs-Diagramm/Ishikawa-Diagramm, FMEA)
- Fehler vermeiden
- Umgang mit Misserfolgen
Praxisteil
- Durchführung von Messungen und Bestimmung der Messunsicherheit im Fraunhofer-Institut IZFP
- Identifizierung der relevanten Einflussgrößen
- Ausführliche Diskussion der Beispiele mit dem Ziel der Sensibilisierung der Teilnehmenden
- Behandlung von praxisrelevanten Problemstellungen aus dem Alltag der Teilnehmenden
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Dr.-Ing. David Böttger ist seit 2017 als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fraunhofer-Institut für Zerstörungsfreie Prüfverfahren IZFP in Saarbrücken tätig. Seine Forschungsaktivitäten konzentrieren sich unter anderem auf die Weiterentwicklung und anwendungsorientierte Anpassung von fertigungsintegrierten Prüfverfahren zur Prozessüberwachung. Hierbei kommen akustische und mikromagnetische zerstörungsfreie Prüfmethoden in Kombination mit experimentellen und statistischen Ansätzen zum Einsatz. Darüber hinaus fungiert er seit 2024 als Referent der Institutsleitung und als Schnittstelle zum Lehrstuhl für Kognitive Sensorsysteme (LKS) der Universität des Saarlandes. Herr Böttger absolvierte ein Studium der Mechatronik und Sensortechnik an der Hochschule für Technik und Wirtschaft des Saarlandes. Im Zuge seiner Promotion im Bereich Materialwissenschaft und Werkstofftechnik an der Universität des Saarlandes lag ein wesentlicher Fokus auf der Datenauswertung unter Anwendung statistischer Methoden sowie der Berücksichtigung von Störgrößen und Messunsicherheiten.
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