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Herstellung von Sandwichelementen optimiert

Das ReSaMon-Projekt entwickelt eine Methode zur frühzeitigen Erkennung von Materialschwächen in Sandwichelementen, reduziert Reklamationen und CO2-Emissionen.

Von ABZ
Projekt ReSaMon
Erfolgreicher Abschuss: Das interdisziplinäre »ReSaMon«-Projektteam freut sich über die erzielten Ergebnisse. Die neue Technologie verspricht eine signifikante Verbesserung der Qualitätssicherung in der Bauindustrie. | Foto: Covestro Deutschland

Berlin (ABZ). – Ein interdisziplinäres Forschungsteam hat im Rahmen des Projekts "ReSaMon" eine Methode entwickelt, mit der Materialschwächen bei Sandwichelementen bereits während der Produktion erkannt werden können. Durch den Einsatz moderner Sensorik und Machine Learning soll die Qualitätssicherung verbessert und die Zahl der Reklamationen reduziert werden, heißt es.

In Deutschland werden nach Angaben der Projektbeteiligten jährlich mehr als 20 Millionen Quadratmeter Sandwichelemente hergestellt. Diese bestehen aus zwei metallischen Deckschichten und einem Kern aus Polyurethan-Hartschaum. Die Konstruktion ermöglicht eine hohe Tragfähigkeit bei geringem Gewicht, was sie besonders für den Leichtbau, etwa bei Fassaden von Industriehallen und Kühlhäusern, attraktiv macht.

Ein häufiges Problem bei diesen Bauelementen ist die Blasenbildung, die zu Kundenreklamationen führt. Dies verursacht nicht nur Kosten, sondern auch zusätzliche CO2-Emissionen durch Neuproduktion und Austausch der schadhaften Elemente.

Das Projekt "ReSaMon" (Ressourceneffiziente Sandwichelemente durch zerstörungsfreies Monitoring für den Leichtbau) wurde vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) gefördert. Beteiligt waren Industrieunternehmen, Experten für Sandwichelemente, Messtechnik-Spezialisten und Simulationsexperten.

Ziel des Projekts war die Entwicklung eines zerstörungsfreien und berührungslosen Verfahrens, mit dem Schwachstellen noch während des Produktionsprozesses identifiziert werden können. Die eingesetzte Technologie kombiniert moderne Sensoren mit Methoden des maschinellen Lernens.

Durch die frühzeitige Erkennung von Qualitätsmängeln können fehlerhafte Elemente aussortiert werden, bevor sie an Baustellen geliefert werden. Dies verspricht eine deutliche Verringerung von Reklamationen und den damit verbundenen Kosten für Austausch und Neuproduktion.

Das Projektteam sieht in der entwickelten Methode einen wichtigen Beitrag zur Nachhaltigkeit in der Bauindustrie, da durch die Vermeidung von Ausschuss und Nachproduktion auch die CO2-Bilanz verbessert werden kann.

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