3D-Scanner für den Werkzeugbau – So setzt ein Tier-1-Automobilzulieferer die Technologie ein

Typische Betriebsbedingungen und zentrale Herausforderungen

Im Werkzeug- und Formenbau für die Automobilindustrie haben sich die Rahmenbedingungen in den letzten Jahren spürbar verschärft. Produktlebenszyklen werden kürzer, die Variantenvielfalt nimmt zu, und die geforderten Toleranzen bewegen sich routinemäßig im Bereich von 0,05 mm und darunter.

Gleichzeitig wachsen die Werkzeuge – Spritzgießwerkzeuge für Stoßfänger oder Instrumententafeln wiegen mehrere Tonnen – und ihre Geometrien werden immer komplexer. Tiefe Kavitäten, verwinkelte Kühlkanäle, Auswerferpakete und Schieber sind keine Ausnahme, sondern Standard.

Praktischer Ablauf

1. Typische Betriebsbedingungen und zentrale Herausforderung… — Im Werkzeug- und Formenbau für die Automobilindustrie haben sich die Rahmenbedingungen in den letzten Jahren spürbar verschärft.
2. Lösungsansatz: KI-gestützte 3D-Digitalisierung mit dem IN… — Der Zulieferer entschied sich für den AlphaVista, einen metrologischen 3D-Scanner von INSVISION, der mit blauem Laserlicht und KI…
3. Schrittweise Einführung in den Fertigungsprozess — Die Integration des AlphaVista in den Werkzeugbau erfolgte in mehreren klar definierten Phasen, die sich an den realen Arbeitsabl…
4. Warum der INSVISION AlphaVista zu diesem Szenario passt — Die Entscheidung für den AlphaVista fiel nicht aufgrund eines einzelnen technischen Merkmals, sondern weil das Gesamtsystem mehre…

Die konventionelle taktile Messtechnik stößt in diesem Umfeld an ihre Grenzen. Ein Taster liefert einzelne Punkte, aber keine geschlossene Flächenrückführung.

Gerade an Freiformflächen bleiben zwangsläufig Lücken im Datensatz, die häufig erst beim ersten Abmustern sichtbar werden – zu einem Zeitpunkt, an dem Korrekturen am teuersten sind. Zudem bindet die punktweise Erfassung wertvolle Maschinen- und Personalressourcen und verzögert den gesamten Tryout-Prozess.

Hinzu kommt ein weiteres Problem: Viele Werkzeuge werden im Mehrschichtbetrieb gefertigt und müssen zwischen den Bearbeitungsschritten vermessen werden. Ein Messsystem, das nur von speziell geschultem Personal bedient werden kann, verursacht Wartezeiten und unterbricht den Fertigungsfluss.

Gesucht war daher eine Lösung, die vollflächige Ist-Daten in kurzer Zeit liefert, sich nahtlos in die bestehende CAD/CAM-Landschaft einfügt und auch von Maschinenbedienern ohne messtechnische Spezialausbildung zuverlässig eingesetzt werden kann.

Lösungsansatz: KI-gestützte 3D-Digitalisierung mit dem INSVISION AlphaVista

Der Zulieferer entschied sich für den AlphaVista, einen metrologischen 3D-Scanner von INSVISION, der mit blauem Laserlicht und KI-basierten Algorithmen arbeitet.

Anders als bei einem reinen Hardware-Vergleich stand von Anfang an die Frage im Mittelpunkt: Kann das System die spezifischen Werkzeuggeometrien unter realen Fertigungsbedingungen vollständig und wiederholgenau erfassen?

Die konzeptionelle Antwort gliedert sich in vier aufeinander aufbauende Validierungsstufen, die aus Sicht der Produktionsleitung als Maßstab für eine erfolgreiche Integration dienen:

1. Datenvollständigkeit am realen Werkzeug – Werden Hinterschneidungen, Auswerferkanäle, Kühlbohrungen und tiefe Kavitäten lückenlos erfasst?
2. Wiederholgenauigkeit über mehrere Scansessions – Liefert das System bei fünf- bis zehnfacher Wiederholung am selben Werkzeug konsistente Ergebnisse innerhalb der geforderten Toleranz?
3. Schnittstellenkompatibilität – Lassen sich die Scandaten direkt in die vorhandene CAD/CAM-Umgebung übernehmen? Bei INSVISION geschieht dies über die Softwareplattform 3D INSVISION und den 3D Viewer, die gängige Formate wie STEP, IGES und native CAD-Daten verarbeiten.
4. Bedienerfreundlichkeit – Wie schnell kann ein Schichtarbeiter ohne Scannererfahrung akzeptable Ergebnisse erzielen?

Erst wenn alle vier Stufen bestanden sind, lohnt die Skalierung auf ganze Formenbauprojekte. Dieser strukturierte Ansatz verhindert, dass ein Scanner anhand von Demo-Bauteilen bewertet wird, die wenig mit dem rauen Werkzeugalltag gemein haben.

Schrittweise Einführung in den Fertigungsprozess

Die Integration des AlphaVista in den Werkzeugbau erfolgte in mehreren klar definierten Phasen, die sich an den realen Arbeitsabläufen orientierten.

1. Vorbereitung und Referenzierung

Das Werkzeug wird nach der mechanischen Bearbeitung gereinigt und mit wenigen Referenzmarken versehen. Eine aufwändige Präparation der Oberfläche ist dank der blauen Lasertechnologie nicht erforderlich – selbst glänzende oder leicht ölige Werkzeugstähle lassen sich ohne Mattierungsspray scannen.

Der Scanner wird vor Ort kalibriert; der Vorgang dauert weniger als zwei Minuten.

1. Scanprozess

Der Bediener führt den handgeführten AlphaVista in mehreren Bahnen über das Werkzeug. Die integrierte KI erkennt automatisch Geometriemerkmale und richtet die einzelnen Scans in Echtzeit zueinander aus. Tiefe Kavitäten und Hinterschneidungen werden durch wechselnde Scanwinkel vollständig erfasst.

Ein kompletter Scan eines mittelgroßen Spritzgießwerkzeugs – inklusive aller Auswerferseite-Konturen und Kühlkanaleingänge – nimmt weniger als eine Stunde in Anspruch.

1. Datenverarbeitung und Soll-Ist-Vergleich

Die erzeugte Punktwolke wird in der 3D-INSVISION-Software in ein präzises Polygonnetz überführt. Anschließend erfolgt der Abgleich mit dem CAD-Referenzmodell.

Die Software generiert eine farbcodierte Abweichungskarte, die auf einen Blick zeigt, wo das gefertigte Werkzeug innerhalb der Toleranz liegt und wo Nacharbeit erforderlich ist. Kritische Bereiche wie Dichtflächen oder Passungen lassen sich gezielt mit GD&T-Auswertungen hinterlegen.

1. Validierung und Freigabe

Vor der Übergabe an den Tryout durchläuft jeder Scan die eingangs beschriebenen vier Prüfstufen. Besonderes Augenmerk liegt auf der Wiederholgenauigkeit: Mehrere Scansessions am selben Werkzeug, durchgeführt von unterschiedlichen Bedienern, müssen innerhalb der geforderten 0,05 mm übereinstimmen.

Erst dann wird der digitale Zwilling für die weitere Prozesskette freigegeben.

1. Übergabe an den Werkzeugbau

Der fertige Abweichungsbericht wird im PDF- und im natives CAD-Format an die Werkzeugkorrektur übergeben. Die Konstrukteure können die farbcodierten Flächen direkt in ihrem gewohnten CAD-System öffnen und die notwendigen Anpassungen vornehmen, ohne Daten konvertieren zu müssen.

Warum der INSVISION AlphaVista zu diesem Szenario passt

Die Entscheidung für den AlphaVista fiel nicht aufgrund eines einzelnen technischen Merkmals, sondern weil das Gesamtsystem mehrere Anforderungen des Werkzeugbaus gleichzeitig adressiert:

• KI-gestützte Merkmalserkennung: Die Software reduziert den Einfluss des Bedieners auf die Scanqualität erheblich. Auch nach kurzer Einarbeitung liefern Schichtarbeiter reproduzierbare Ergebnisse, was die Akzeptanz im Mehrschichtbetrieb erhöht.
• Blaue Lasertechnologie: Sie ermöglicht das Scannen glänzender und dunkler Oberflächen ohne Mattierung – ein entscheidender Vorteil bei gehärteten Werkzeugstählen und polierten Kavitäten.
• Großes Scanvolumen: Der AlphaVista erfasst auch großformatige Werkzeuge zügig, ohne dass der Bediener das System ständig neu positionieren muss.
• Durchgängige Softwarekette: Mit 3D INSVISION und dem 3D Viewer stehen Werkzeuge zur Verfügung, die native CAD-Daten lesen, Soll-Ist-Vergleiche automatisieren und Auswertungen in Formaten ausgeben, die direkt in CAM-Systeme für die Nachbearbeitung einfließen.
• Robustheit im Werkstattumfeld: Das System ist für den Einsatz in der Produktion ausgelegt und nicht auf klimatisierte Messräume angewiesen.

Beobachtbare Auswirkungen im laufenden Betrieb

Ohne auf firmeninterne Kennzahlen zurückzugreifen, lassen sich aus dem beschriebenen Einsatz qualitative Verbesserungen ableiten, die für viele Werkzeugbaubetriebe relevant sind:

• Die vollflächige Digitalisierung eines komplexen Werkzeugs verkürzte sich von zwei Schichten auf unter eine Stunde. Dadurch steht das Werkzeug schneller für den Tryout zur Verfügung, und Maschinenstillstände für Messaufgaben werden minimiert.
• Abweichungen an Freiformflächen, die mit einem Taster unentdeckt geblieben wären, werden bereits vor dem ersten Abmustern sichtbar. Das reduziert die Anzahl teurer Korrekturschleifen nach der Bemusterung.
• Die Wiederholgenauigkeit über mehrere Scansessions und verschiedene Bediener lag innerhalb der geforderten Toleranzgrenzen, was die Verlässlichkeit der Messdaten für die Prozesssteuerung bestätigt.
• Die Einarbeitungszeit für Produktionsmitarbeiter ohne Scannererfahrung war so kurz, dass das System ohne zusätzliches Spezialpersonal in den laufenden Schichtbetrieb integriert werden konnte.

Übertragbarkeit auf ähnliche Einsatzfelder

Das beschriebene Vorgehen ist nicht auf Spritzgießwerkzeuge für die Automobilindustrie beschränkt.

Die gleiche Methodik – Validierung an realen Werkstücken, Prüfung der Datenvollständigkeit, Wiederholgenauigkeit, Schnittstellenkompatibilität und Bedienerfreundlichkeit – lässt sich auf eine Reihe verwandter Anwendungen übertragen:

• Druckguss- und Kokillenwerkzeuge: Ähnlich komplexe Geometrien mit tiefen Auswerferpaketen und Kühlkanälen.
• Blasform- und Thermoformwerkzeuge: Großflächige Konturen, bei denen eine flächige Ist-Erfassung die Formgenauigkeit deutlich transparenter macht als taktile Einzelpunkte.
• Reparatur und Reverse Engineering von Bestandswerkzeugen: Wenn keine vollständigen CAD-Daten vorliegen, liefert der 3D-Scanner die Basis für eine digitale Rekonstruktion.
• Qualitätssicherung in der mechanischen Fertigung: Auch bei großen Frästeilen oder Schweißbaugruppen, bei denen eine schnelle Vollflächenprüfung gefordert ist, bewährt sich der beschriebene Ansatz.

In all diesen Fällen empfiehlt es sich, die vier Validierungsstufen als festen Bestandteil des Evaluierungsprozesses zu etablieren. Ein Probescan auf einem Musterformboden oder einem vereinfachten Demoteil kann die tatsächlichen Herausforderungen der eigenen Werkzeuggeometrie nicht abbilden.

Fazit

Ein 3D-Scanner für den Werkzeugbau ist dann eine lohnende Investition, wenn er nicht an idealisierten Laborbedingungen, sondern an den realen Werkzeugen des eigenen Portfolios gemessen wird.

Der INSVISION AlphaVista hat im beschriebenen Umfeld eines Tier-1-Automobilzulieferers gezeigt, dass KI-gestützte Digitalisierung die Lücke zwischen punktueller Tastermessung und vollflächiger Geometrieerfassung schließen kann – vorausgesetzt, die Integration folgt einem strukturierten Validierungsprozess.

Wer diesen Weg geht, gewinnt nicht nur Zeit im Tryout, sondern auch eine verlässliche Datengrundlage für die kontinuierliche Verbesserung im Werkzeugbau.