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Additive Fertigungsverfahren ermöglichen die direkte, werkzeuglose und damit flexible Herstellung von dreidimensionalen Objekten auf Basis digitaler Informationen (Industrie 4.0). Produkte können nahezu beliebig komplexe geometrische und räumliche Strukturen aufweisen und auch bei kleinen Stückzahlen effizient produziert werden (individualisierte Fertigung).

Ziel des Projekts ist die weitere Verbesserung des Metallherstellungsprozesses beim selektiven Laserschmelzen (SLM) durch die Entwicklung fortschrittlicher Prozessüberwachungsverfahren. Diese sind notwendig, um ein hohes Maß an automatischer Prozesskontrolle zu erreichen. Zu diesem Zweck werden neue Ansätze zur Erkennung von Abweichungen untersucht, die sowohl auf Prozesssimulationen als auch auf maschinellen Lernverfahren basieren. Frühindikatoren für Fehler werden aus multimodalen Sensordaten des SLM-Prozesses extrahiert. Ziel ist es, ein hybrides Modell zu entwickeln, das vorhandenes Prozesswissen mit maschinellem Lernen kombiniert und für die Überwachung, Qualitätskontrolle und einen beschleunigten Ansatz zur modellbasierten dynamischen Prozesssteuerung verwendet werden kann.