Zwei KI-Genies für die Stahlkontrolle
18. März 2026 | Lesedauer: 9 Minuten
Ob Oberflächenfehler oder innere Eigenschaften: Der Salzgitter-Konzern setzt Künstliche Intelligenz (KI) ein, um Stahl noch genauer zu prüfen – für weniger Ausschuss und noch mehr Qualität in der Stahlherstellung.
Die Walzstraße im Mannesmannröhren-Werk in Zeithain dröhnt und wummert. Hier, am sächsischen Standort der Tochtergesellschaft des Salzgitter-Konzerns, formen die Anlagen Stahlblöcke zu Luppen. Die langen Rohrrohlinge werden später zu Stahlröhren und -zylindern weiterverarbeitet. Alle zwanzig Sekunden rattert eine Luppe vom Ofen über den Rollgang in Richtung Kühlbett. Die Fachleute vor Ort prüfen die Luppen stichprobenartig auf Oberflächenfehler, bevor sie in anderen Werken des Konzerns zu Präzisrohren weiterverarbeitet werden.
„Bei der Warmumformung von Luppen ist es völlig normal, dass manche Teile Fehler aufweisen. Deshalb kontrollieren wir sie gründlich. Aber selbst die besten Fachleute können nicht alle Fehler erkennen – vor allem aufgrund der Menge der produzierten Luppen“, sagt Fabian Spiegel, Data Scientist bei der Salzgitter Mannesmann Forschung GmbH. Die fertigen Rohre durchlaufen später einen Ultraschall-Scan, der die Qualität und Sicherheit der Teile sicherstellt. „Dennoch wollen wir vermeiden, dass fehlerhafte Luppen die kostenintensive Weiterverarbeitung durchlaufen“, sagt Spiegel. Der Forscher und sein Team suchten deshalb nach einer Lösung, um mangelhafte Luppen direkt und zielsicher auszusortieren.
KI-basierte Qualitätsprüfung
Der Durchbruch gelang mit einem Kamerasystem auf Basis Künstlicher Intelligenz (KI). Die KI steckt dabei in einem neuronalen Netz – einem Algorithmus, der besonders gut darin ist, in ungeordneten Datenmengen Muster zu erkennen. „Wir haben das Netz mit typischen Fehlerbildern von Luppen trainiert, die das System nun automatisch erkennt“, sagt Spiegel. Eine Kamera scannt die linke, eine zweite die rechte Seite jeder einzelnen Luppe. Die Objektive erfassen mit sieben Bildern pro Sekunde die gesamte Oberfläche. Das neuronale Netz sucht die Fotos nach typischen Fehlern wie Schalen oder Kaliberschneiden ab. Erkennt die KI auf einer Luppe einen Materialfehler, überträgt sie das Fehlerbild auf einen Bildschirm an der Maschine.
„Anfangs hat die KI hin und wieder Wassertröpfchen auf den Luppen fälschlicherweise als Fehler eingestuft. Deshalb ist es wichtig, dass das Fachpersonal im Röhrenwerk jede Meldung des Systems überprüft, bevor es eine Luppe aussortiert“, sagt Spiegel. „Das neuronale Netz ließ sich aber ohne großen Aufwand anpassen, indem wir es mit zusätzlichen Bildern trainiert haben.“
Fehler werden frühzeitig
in der Lieferkette erkannt
Mit Erfolg: Das Zeithainer Werk hat mithilfe des KI-Systems eine aufwändige und monotone Aufgabe automatisiert, das Fachpersonal deutlich entlastet und den vormaterialbedingten Ausschuss in den Griff bekommen. Darüber hinaus liefert die Anwendung dem Qualitätsmanagement vor Ort fortlaufend statistische Daten, die helfen, gängige Fehlerursachen zu identifizieren und Produktionsschritte gezielt anzupassen. Sie bilden die Grundlage für das Datamining, mit dem das Zeithainer Team gemeinsam mit dem Lieferanten HKM Verbesserungsmaßnahmen ableitet.
Fabian Spiegel, Data Scientist
bei der Salzgitter Mannesmann Forschung GmbH
Gefüge-Genie analysiert
Bestandteile in wenigen Sekunden
Aber nicht nur die Oberflächen von Luppen analysiert der Salzgitter-Konzern mithilfe von KI. Auch wenn es darum geht, die Bestandteile des Stahls zu überprüfen, setzt der Konzern auf Künstliche Intelligenz. Eine zentrale Rolle spielt dabei die Gefügeanalyse – also die Auswertung der Mikrostruktur, die für die Materialeigenschaften entscheidend ist. Am Ende des Walzprozesses, wenn der Stahl bereits als aufgewickeltes Coil vorliegt, entnehmen Fachleute aus dem Qualitätsmanagement Proben und untersuchen sie mikroskopisch im Labor. Traditionell analysieren erfahrene Metallographen diese Gefügebilder von Hand: Sie bestimmen die Anteile von Ferrit, Perlit und weitere Phasenanteile sowie mögliche Ausscheidungen und dokumentieren alle Details aufwendig. Diese Gefügeanalysen dienen als Grundlage für Freigaben, Weiterentwicklungen oder Prozessoptimierungen.
Hier kommt das „Gefüge-Genie“ ins Spiel, eine spezielle KI-Anwendung, die Lars Schemmann, Fachexperte Gefügeanalyse bei der Salzgitter Mannesmann Forschung GmbH, zusammen mit Fabian Spiegel entwickelt hat. Das System nutzt digitale Mikroskopbilder der Proben, die in die Prüfsoftware geladen werden. Kernstück ist auch hier ein neuronales Netz, das darauf trainiert wurde, Phasenanteile und Strukturen präzise zu erkennen und zu klassifizieren. So analysiert das Gefüge-Genie beispielsweise, wie hoch der Perlit- oder Ferritanteil im Material ist oder wertet spezielle Ausscheidungen wie Titancarbonitride aus.
DER MIKROSTRUKTUR VON
GRÜNEM STAHL AUF DER SPUR
„Im Unterschied zur klassischen Handanalyse benötigt unser Gefüge-Genie nur wenige Sekunden pro Bild und liefert sofort statistisch belastbare, objektive und verlässliche Ergebnisse“, sagt Schemmann. Die Gefügeanalysen dienen als Grundlage für Freigaben, Weiterentwicklungen oder Prozessoptimierungen.
Gerade im Rahmen des Transformationsprogramms SALCOS®, bei dem Salzgitter den Wandel hin zur CO2-armen Stahlherstellung vollzieht, wird das Gefüge-Genie immer wichtiger. Neue Herstellungsrouten und veränderte Einsatzstoffe wie ein höherer Schrottanteil wirken sich direkt auf die Mikrostruktur des Stahls aus. Mit dem Gefüge-Genie könnten die Fachleute Veränderungen im Gefüge schnell erfassen und die Daten nutzen, um Prozesse präzise anzupassen. „In der Stahlproduktion spielen Daten und KI eine immer größere Rolle“, sagt Schemmann. „Sie optimieren nicht nur bewährte Abläufe, sondern sind auch ein Schlüssel für zukunftsfähige Entwicklungen wie die Herstellung CO2-armer Stahlsorten.“
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