Wie Augmented Reality zur Ausbildung der nächsten Generation von Schweißern eingesetzt wird

In diesem Augmented-Reality-Aufbau zum Metall-Lichtbogenschweißen legt ein Student eine virtuelle Schweißnaht auf.

Es ist eine schwarze Kunst. Das habe ich auf Fab-Shop-Touren oft gehört – ein Code für etwas, dessen Erlernen Jahre dauerte und das nur die wenigen Talentierten wirklich beherrschten. Warum genau? Manchmal hing es mit der Art der Fertigkeit und der taktilen und visuellen Erfahrung des Arbeiters beim Schweißen eines Werkstücks zusammen. Wenn etwas schiefging, versuchten sie es noch einmal. Und wieder. Und wieder. Jahrelang.

Angesichts des akuten Arbeitskräftemangels hat die Branche einfach nicht so viel Zeit. Es muss eine Möglichkeit gegeben werden, diesen Schulungszyklus zu verkürzen, ohne dabei an den Prozessgrundlagen zu sparen, damit die Schüler wissen, was in welcher Situation funktioniert und warum. Sie kommen nicht einfach in die Werkstatt, erlernen eine Reihe von Fertigkeiten (diesen Knopf drücken, diese Verbindung schweißen) und machen sich an die Arbeit. Sie befolgen die Verfahren, wissen aber auch, warum diese Verfahren so gut funktionieren.

Hier könnte Augmented Reality (AR) einen Bedarf decken, insbesondere für einen der praktischsten Prozesse in der Fertigungshalle: das Schweißen.

„Wir sind seit acht Jahren im Augmented-Reality-Bereich tätig und es wird immer besser. Wir versuchen, der Realität so nahe wie möglich zu kommen, einschließlich visueller, akustischer und taktiler Elemente. Unsere Fähigkeit, ein genaues Schweißbad per Software zu erstellen, hat in den letzten Jahren große Fortschritte gemacht.“

Das war Steve Hidden, nationaler Account Manager für Schweißausbildung und Personalentwicklung bei Miller Electric Mfg. LLC in Appleton, Wisconsin. Das Unternehmen bietet sein Augmented-Reality-Schweißsystem AugmentedArc® an, eine Technologie, die das visuelle, akustische und taktile Schweißerlebnis vereint – die Pistole, das Werkstück, das Summen, die visuellen Hinweise – mit einer Software, die simuliert, wie eine Perle fließt, je nachdem, wie die Schweißung ausgeführt wird.

Die Schüler können eine Gas-Metall-Lichtbogenschweißpistole (GMAW), einen Stinger für das Schutzgasschweißen (SMAW) oder einen Gas-Wolfram-Lichtbogenschweißbrenner (GTAW) verwenden. Das Erlebnis ist kein Videospiel. Mithilfe einer Kombination von Sensoren, die die Position strategisch platzierter QR-Codes auf der Schweißpistole oder dem Brenner und dem Werkstück lesen, verfolgt der AR-Ansatz für die Schweißausbildung die Bewegungen der Schüler während des gesamten Prozesses.

Stellen Sie sich vor, wie ein Schüler zum ersten Mal die Schweißpistole ergreift und eine Schweißraupe auf eine Platte legt. Er schlägt den Bogen, zögert und bewegt sich dann zu schnell. Er versucht es erneut und brennt durch. Spritzer landen überall und ein Coupon nach dem anderen landet im Papierkorb. Der Student übt weiter, verbraucht Schutzgas und Schweißdraht und setzt die Pistolendüse und andere Verschleißteile allen möglichen Misshandlungen aus. Es ist kein schöner Standort und – wie jeder weiß, der in einer technischen Schule oder einem Fab-Shop mit interner Ausbildung arbeitet – kann es ziemlich teuer werden.

Stellen Sie sich nun vor, dass derselbe Student einen Schweißhelm aufsetzt, nur dass er dieses Mal einen seltsam aussehenden GTAW-Brenner und Füllstab manipuliert, jeweils mit QR-Codes. Stattdessen lesen Sensoren im Helm des Schülers diese Codes, um zu bestimmen, wie genau der Schüler die „Wolfram“-Spitze entlang einer Überlappungsverbindung manipuliert und so eine virtuelle Verrundung auf einem Werkstück erzeugt, die wiederum mit strategisch platzierten Codes bedeckt ist, die alle unsichtbar werden wenn der Schüler den Schweißhelm aufsetzt. Mit aufgesetztem Helm sieht er ein metallisches Werkstück, das zum Fügen bereit ist. Während des gesamten Vorgangs drückt er das Fußpedal, aber es entstehen keine Lichtbögen, keine Spritzer, überhaupt kein Metall.

Ein Student neben ihm schwingt ein weiteres seltsam aussehendes Gerät, dieses Mal einen Stachel für den SMAW-Prozess mit einem mit Code bedeckten „Würfel“ am Ende – wiederum alles unsichtbar durch den Schweißhelm. Sie manipuliert den Stachel vorsichtig in einer vertikalen Rillenverbindung. Neben ihr sitzt ein anderer Student, der die Düse einer MSG-„Pistole“ um ein Rohr manipuliert, um eine Flanschschweißnaht zu erzeugen.

Alle drei schweißen in AR. Sie sehen, wie der Lichtbogen, das Schweißzusatzwerkstoff und die Schweißnaht aufgetragen werden, und sie hören sogar das „Summen“ der Schweißnaht, so wie es ein Schweißer in einer realen Anwendung tun würde. Wenn der Student, der GTAW übt, zu viel Schweißdraht auf einmal eintaucht, reagiert das Schweißbad. Wenn der Schüler beim MSG-Schweißen zu schnell fährt, reagiert wiederum das Schweißbad. Nach Abschluss der Übungsverbindung behalten alle drei Studenten ihre Schweißhelme auf, um ihre fertige, virtuelle Schweißnaht einschließlich aller Mängel zu betrachten.

Durch den Schweißhelm kann der Schüler eine virtuelle Darstellung des Schweißlichtbogens sowie bestimmte Markierungen sehen, die die ideale Arbeitsposition, den idealen Weg und den idealen Abstand für eine bestimmte Lektion anzeigen.

Die Software zeigt genau an, wo und wie diese Fehler aufgetreten sind. Die Bogenlänge war hier zu lang. Der Winkel des Füllstabs stimmte hier nicht. Ihre Arbeits- und Reiseperspektiven waren falsch. Darüber hinaus zeigt die Software, wie diese Winkel hätten sein sollen und wie sie genau korrigiert werden können.

Beim nächsten Versuch schaltet der Lehrer der Schüler visuelle Hilfsmittel ein, die sie durch den Schweißhelm sehen und die zeigen, welche Elemente wo sein sollten. „Ich nenne sie ‚Stützräder‘“, sagte Hidden. „Sind sie zu nah? Sind sie zu weit weg?“

Die visuellen Hilfsmittel sind dynamisch und ändern sich je nach Bedarf, um den Schüler anzuleiten. Beispielsweise könnte ein visueller Hinweis dem Schüler zeigen, wo sich die Schweißpistole zu einem bestimmten Zeitpunkt während des Schweißprogramms befinden sollte; Wenn der Schüler „aufholt“, ändert sich das Stichwort.

„Wir geben dem Ausbilder auch die Möglichkeit, den Schülern die Möglichkeit zu geben, ihre eigenen Fehler zu machen“, sagte Hidden und fügte hinzu, dass die Software ihnen nicht sagen muss, dass beispielsweise ihre Gaseinstellung falsch ist, dass die Spannung zu hoch eingestellt ist oder irgendetwas anderes . Die Software simuliert möglicherweise nicht genau, was passiert, wenn etwas schief geht, wie zum Beispiel ein tatsächliches Durchbrennen des Materials. Aber es kann grafisch zeigen, dass etwas nicht stimmt, und es den Schülern überlassen, selbst herauszufinden, wo das Problem liegt. Alternativ können Lehrer das System so einrichten, dass es genau benachrichtigt, was falsch ist.

„Lehrer können ihre eigenen Aufgaben erstellen“, sagte Hidden und fügte hinzu, dass sie festlegen können, welche „Trainingsrad“-Symbole wann angezeigt werden sollen. Der Schlüssel liegt darin, zu wissen, wann man mit der Hilfeleistung aufhören und die Schüler alleine fliegen lassen sollte. Es hängt alles von den Bedürfnissen der Schüler ab und davon, wo sie sich auf ihrer Ausbildungsreise befinden.

„[AR] dient als Übergangsphase zwischen Theorie und praktischen Anwendungen“, sagte Patricia Carr, nationale Managerin für Bildung und Personalentwicklung bei Miller, und fügte hinzu, dass die Technologie Schülern geholfen hat, die sich mit Lichtbögen und Funken unwohl fühlen, darunter auch Menschen mit Behinderungen , gewinnen Sie Selbstvertrauen, bevor Sie die eigentliche Sache üben, und erweitern Sie so effektiv das Rekrutierungsnetz.

Das AR-System wurde speziell für die Bedürfnisse von Pädagogen entwickelt. Im Laufe der Jahre haben erfahrene Schweißer und Schweißingenieure innerhalb und außerhalb von Miller mit Softwareentwicklern zusammengearbeitet, um das Erlebnis immer realistischer zu gestalten. Die Schüler können jetzt die gesamte Dynamik der Pfütze sehen, wobei geschmolzenes Metall die Verbindungsseitenwände benetzt. Sie stellen Störungen im Schweißbad fest, die auf Hinterschneidungen oder Porosität, unvollständige Durchdringung sowie übermäßige Schweißpraktiken hinweisen könnten, die zu übermäßigem und kostspieligem Schleifen führen könnten.

All dies wirft die Frage auf: Könnte AR zur Zertifizierung von Schweißern eingesetzt werden? Hidden kicherte ein wenig. „Heute nicht“, sagte er. „Bei diesem Tool dreht sich alles um die Vorbereitung. AR könnte es Schweißern ermöglichen, ihre Technik zu verfeinern und ihr Muskelgedächtnis zu verbessern, bevor sie im Labor üben und den Zertifizierungstest ablegen.“

Dieses Muskelgedächtnis wiederzugewinnen, kann eine außerordentliche Herausforderung sein, vor allem, wenn unsachgemäße Technik zu chaotischen Situationen führen kann – etwa beim Stabschweißen über Kopf, beim Halten eines übermäßig langen Lichtbogens und beim Einfangen in einem Regenschauer heißer Funken.

Mithilfe von AR kann ein Schüler das Werkstück dort platzieren, wo es benötigt wird, um mit dem Üben dieser anspruchsvollen Schweißpositionen zu beginnen. „Wir haben sieben Coupons für alle Positionen“, sagte Hidden, „einschließlich Flat und Overhead. Und das Schöne an AR ist, dass ich meinen Teil [Gutschein] nehmen, doppeltes Klebeband darauf kleben und ihn unter den Tisch legen kann. Die Schüler können unter den Tisch kriechen und ihn schweißen.“

Durch den Blick durch den Schweißhelm kann ein Schüler seine Schweißnaht inspizieren und erhält konkretes Feedback.

Wiederholungen stärken das Muskelgedächtnis und das Selbstvertrauen und bereiten die Schüler auf die reale Welt des Überkopfschweißens vor. Sobald sie tatsächlich einen Lichtbogen zünden, ist es wahrscheinlicher, dass sie die richtige Schweißtechnik beibehalten und eine saubere Schweißnaht erzeugen, ohne dass eine Unmenge an Funken herabregnet.

Studenten und Fachleute, die das AR-System verwenden, können jede gewünschte Technik üben, aber wie Hidden erklärte, muss Software um eine bestimmte Technik herum aufgebaut werden, um sie zu „bewerten“ – das heißt, die Fähigkeit aufzubauen, die Position der Schweißnaht und der Verbrauchsmaterialien zu verfolgen , vergleichen Sie es mit einem Ideal, bewerten Sie es anhand dieses Vergleichs und ermitteln Sie Bereiche mit Verbesserungspotenzial. Studenten, die GTAW praktizieren, möchten beispielsweise möglicherweise über eine bestimmte Gelenkgeometrie „mit dem Becher laufen“. Sie können die Bewegungen ausführen, um das Muskelgedächtnis zu verbessern, aber das System wird nicht in der Lage sein, umfassendes Feedback zu geben, zumindest noch nicht.

Allerdings wird natürlich ständig neue Software geschrieben und verbessert. Wie Carr erklärte, folgte Miller der Voice-of-the-Customer-Methodik und entwickelte Software, die von der Mehrheit der aktuellen und potenziellen Nutzer der Technologie nachgefragt wurde.

Selbst im aktuellen Zustand hilft AR dabei, einen missverstandenen, undurchsichtigen Prozess zu entmystifizieren, indem es genau identifiziert, was eine gute Schweißnaht ausmacht und was nicht. Qualifizierte Menschen gehen viele Wege, um eine qualitativ hochwertige Schweißnaht zu erzielen. Wenn Sie also nicht genau die Anweisungen des AR-Systems befolgen, ist dies kein Garant für ein Scheitern. Doch in Zukunft werden diejenigen, die ihre Fähigkeiten erlernen und perfektionieren – und vielleicht sogar erfahrene Schweißprofis – AR immer mehr als eine Art Kompass betrachten, etwas, an dem sie sich orientieren können, um sicherzustellen, dass ihre Grundlagen vorhanden sind und sie auf dem richtigen Weg sind die richtige Richtung. Und es gibt noch einen zusätzlichen Vorteil: Sie müssen dabei keine Verbrauchsmaterialien und Testcoupons verschwenden.