【盈拓展览】2028年德国纽伦堡国际压铸展：压铸质量检测新工具

压铸企业正面临日益严峻的挑战。铸件结构日趋复杂，质量要求不断提高，客户期待稳定的生产流程和更短的交货周期。与此同时，铸件尺寸、功能集成度和材料要求也在持续提升。此外，波动的能源价格、成本压力以及劳动力市场上经验丰富的人员越来越难招聘，进一步加剧了行业困境。为应对这些挑战，奥地利AIT技术研究院在“零缺陷数字化制造”的旗帜下推行了一套综合性解决方案。

该方案的核心技术包括利用半固态铸造生产复杂铸件、质量检测以及通过以人为本的辅助系统进行故障排查。在2026年德国纽伦堡国际压铸展览会上，AIT展示了这些解决方案，引起了专业观众的浓厚兴趣。这些技术专门针对工业现实设计：适用于现有压铸单元、节拍驱动的生产环境以及经济可行的实施需求。

及早识别缺陷成因。许多铸造缺陷只有在铸件脱模并经过机加工后才能被发现。然而，气孔、氧化物夹杂、浇不足和尺寸偏差等问题通常更早地源于工艺过程：例如熔体状态、模具填充、温度控制、排气、润滑或由模具磨损引起的参数漂移。AIT研究工程师弗洛里安·勒策指出：“废品并非产生于生产线的末端，而是源于工艺过程本身。关键在于及早识别相关影响因素，得出正确结论并将其转化为具体措施。如果我不知道影响因素，就无法监控它们。如果我得出错误结论，就无法有效消除缺陷。”

灵活的半固态铸造满足高质量要求。AIT的重点领域之一是“MELcon半固态铸造”。该工艺由AIT下属的LKR兰斯霍芬轻金属技术研究所开发，目前正由MELTEC公司在工业环境中实施。该工艺直接在定量室内将熔体转化为含有液相和固相的半固态状态。这种经过处理的材料表现出与完全液态熔体不同的流变特性，从而改善模具填充行为。初级研究工程师埃利亚斯·里格勒表示：“MELcon半固态系统通过对现有压铸单元进行简单改造，就能生产满足最高质量要求的铸件，同时保持最大灵活性。与其他流变铸造技术不同，它无需修改模具几何形状。”据AIT介绍，该系统在名义固相分数为5%至10%的条件下运行，足以减少填充过程中的湍流，而无需根本改变工艺窗口。该技术专为集成到现有高压压铸设备中设计，可实现传统压铸和半固态操作。

交互式缺陷标注连接人与数字化

AIT正在开发用于检测过程中缺陷标注和分类的交互式辅助系统。这包括基于仪表板的界面和基于笔的系统，后者可直接在物理铸件上进行精确标注。缺陷被标记、分类，并连同位置信息一起数字化存储。基于笔的方法尤其允许在工件上进行直接交互，减少在物理铸件与其数字表示之间切换的需要。这使得检测更加直观和符合人体工程学，同时确保结构化的文档记录。研究工程师迈赫迪·埃尔-姆纳斯里解释说：“我们的目标不是将人从检测过程中移除，而是用数字工具支持他们，并减轻他们的特定任务负担。”对于行业而言，由此产生的质量数据为根本原因分析、可追溯性和未来AI模型的开发提供了基础。因此，交互式缺陷标注支持数据驱动的质量保证，并为可扩展的自动化创造了条件。

基于CAD数据的机器人检测取代手动示教

自动化检测单元的调试通常是一个主要瓶颈。新铸件、变体和几何变化通常需要大量手动编程。因此，AIT正在开发基于CAD数据的机器人检测规划。其目标是建立一个灵活的框架，可跨不同的机器人单元和传感器系统移植。据AIT介绍，有两种操作模式：用于几何重建和数字孪生生成的完整表面采集，或针对关键区域进行优化节拍时间的定向检测。AIT科学家瓦内萨·斯塔德里尼指出：“通过基于CAD的检测规划，我们用自动化的、基于模型的工作流程取代了耗时的手动示教。系统直接从铸件几何形状中推导出检测位置和方式，同时考虑传感器特性和机器人运动学。”该框架的一个主要优势在于其多功能性。它不依赖于特定的铸件、机器人或传感器。只要拥有铸件的几何模型、传感器模型和机器人系统的运动学描述，该框架就能为各种应用生成优化的检测姿态和路径。这有助于加快调试速度、实现可重复的检测质量，并在异构机器人单元中灵活部署。

辅助系统应对手册未涵盖的问题

许多压铸缺陷无法用单一参数解释。飞边可能与模具状态、锁模力、温度分布或脱模剂有关。气孔可能由排气、填充行为、熔体处理或残留水分引起。经验丰富的员工通常能迅速识别这些模式，而经验较少的人员则难以做到。为支持故障排查，AIT正在开发一种以人为本的辅助系统，可直接在压铸单元上使用。它结合了知识库、工艺数据、数学模型、相关性、人工智能和直观的交互概念。操作员被系统地引导进行根本原因分析，并获得有效纠正措施的建议。其实际效益在轮班生产中尤为明显。即使经验丰富的人员和专业知识无法立即到位，也能更透明地做出复杂决策，缩短反应时间，减少升级处理，并最大限度地减少停机时间。

具有工业深度的研究

AIT汇集了多个研究领域的专业知识。视觉、自动化与控制中心开发图像处理、自动化、控制工程、数字化和人工智能领域的解决方案。LKR兰斯霍芬轻金属技术研究所提供从合金开发和铸造技术到回收利用的整个轻金属价值链的专业知识。技术体验中心则增加了人机交互方面的知识。

对于压铸企业而言，决定性的因素是生产指标：废品率是否下降？节拍时间是否稳定？模具寿命是否延长？知识能否更有效地传递？新铸件能否更快地投入批量生产？高级研究工程师兼项目经理斯蒂芬·斯特龙默强调：“数字化不再仅仅是一种赋能手段，它是竞争力的基本前提。关键在于持续获取和连接特定铸件的工艺与元数据，同时系统地将专家知识数字化，在技术工人短缺的时代，这正成为关键的生产要素。”只有数据和知识的整合才能实现情境化的可视化，在整个价值链中创造真正的透明度，并系统地揭示优化潜力。

他总结道：“鉴于人工智能呈指数级的发展速度，有一点是明确的：不主动塑造这一转型的企业将被甩在后面。与此同时，巨型压铸和闭环回收系统等技术正在定义高效和可持续生产的下一阶段。”

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下届展会时间：2028年01月18号~01月20号