Mit Migal.Co Schweißprozesse messen, verstehen und absichern

Migal.Co Sensorbox Vorder- und Rückseite mit den Anschlüssen für Schweißstrom, Schweißspannung, Draht- und Gassensor, sowie dem Netzwerkanschluß.

In der industriellen Schweißtechnik entscheidet nicht selten „das kleine Delta“ über Gutteil oder Nacharbeit: ein minimal anderer Drahtvorschub, eine leicht abweichende Lichtbogenspannung, ein Gasfluss außerhalb der optimalen Zone – und schon ändern sich Einbrand, Nahtgeometrie, Spritzerverhalten oder Porenanfälligkeit. Gleichzeitig steigt der Druck auf Unternehmen, Prozesse nachweisbar zu beherrschen: Dokumentation, Rückverfolgbarkeit, Auditfähigkeit und stabile Serienqualität sind längst nicht mehr nur Themen für Großserien, sondern betreffen auch Mittelstand und Zulieferketten.

Damit rückt ein Punkt in den Mittelpunkt, der früher oft „mitlief“: die exakte, zeitlich saubere Erfassung der Schweißparameter – nicht als grobe Maschinenanzeige, sondern als belastbare Prozessmessung, die sich auswerten, vergleichen und automatisiert überwachen lässt. Genau hier setzt die Migal.Co Sensorbox an: als robuste Mess- und Kommunikationsplattform, die Schweißprozessdaten synchron erfasst, vorverarbeitet und über gängige Industrie- und Datenprotokolle bereitstellt.

Oszilloskopansicht eines MIG-Impulsprozesses.

Warum genaue Schweißparameter so wichtig sind

Wärmeeinbringung, t8/5 und hochfeste Stähle: „zu kalt“ ist genauso kritisch wie „zu heiß“. Gerade bei hochfesten (Feinkorn-)Stählen ist die Wärmeführung entscheidend. Die Temperatur-Zeit-Verläufe und insbesondere die Abkühlzeit t8/5 (Abkühlung von 800 °C auf 500 °C) haben maßgeblichen Einfluss auf Gefüge und mechanische Eigenschaften im Schweißgut und in der Wärmeeinflusszone (WEZ). Diese Temperaturzyklen hängen wiederum direkt von den Schweißbedingungen ab – u. a. von Strom, Spannung und Schweißgeschwindigkeit.

In der Praxis wird das Thema oft als „Wärmeeinbringung/Streckenenergie“ greifbar: Für bestimmte Werkstoffe und Festigkeitsklassen sind zulässige Bereiche definiert bzw. werden im Rahmen von Verfahrensprüfungen eingegrenzt. Werkstoffhersteller geben dazu praxisnahe Empfehlungen: Bei hochfesten Grobblechen wird t8/5 häufig explizit als Steuergröße genannt, die primär von Wärmeeintrag, Vorwärmung und Zwischenlagentemperatur beeinflusst wird.

Konsequenz für den Praktiker: Wer Wärmeeintrag, Stabilität und Wiederholbarkeit beherrschen will, braucht verlässliche Prozessdaten. Und zwar so, dass sie nicht nur „irgendwie“ aufgezeichnet, sondern auch zeitlich korrekt und vergleichbar sind – zwischen Schweißnähten, Jobs, Anlagen und Schichten.

Strom-Spannungs Dichtediagramm eines MIG-Impulsprozesses.

Vom Bauchgefühl zur belastbaren Nachweisführung

Qualitätssicherung im Schweißen bedeutet heute oft: Parameter nicht nur einstellen, sondern nachweisen – insbesondere, wenn Bauteile sicherheitsrelevant sind oder in geregelten Branchen (z. B. Bahn, Druckgeräte, Stahlbau) gefertigt werden. Dazu gehört, Prozesse zu überwachen, Abweichungen zu erkennen und Aufzeichnungen sauber zu archivieren. Ein wesentlicher Hebel ist eine Messkette, die reproduzierbar ist – inklusive Plausibilitäts- und Diagnoseinformationen („war die Messung gültig?“).

Prozessfenster verstehen statt nur „Ergebnisse prüfen“

In Entwicklung und Anwendungstechnik sind präzise Messdaten mindestens genauso wertvoll: Prozessfenster werden aufgebaut, Kennlinien verglichen, Stromquellen oder Parameter-Sets bewertet. Wer Versuche effizient fahren will, benötigt Daten, die sich ohne Interpretationsspielraum auswerten lassen – idealerweise mit Rohdaten, um auch dynamische Effekte (Kurzschlussphasen, Instabilitäten, Störsignaturen) sichtbar zu machen.

Ohne saubere Daten kein belastbares Modell

Der Einsatz von KI in der Schweißtechnik, etwa zur Anomalieerkennung oder Fehlerklassifikation, hängt maßgeblich von der Qualität der verfügbaren Daten ab. Modelle wie Autoencoder profitieren insbesondere von stabilen und synchron erfassten Messkanälen für Strom, Spannung, Draht und Gas, von sauberen Zeitstempeln, klar definierten Messfenstern sowie von Meta- und Qualitätskennzeichnungen, die Messprobleme wie Overruns, Timeouts oder fehlende Synchronisation eindeutig markieren. Genau an dieser Schnittstelle zwischen „Prozess“ und „Datenwelt“ positioniert sich die Sensorbox.

Synchron messen, vorverarbeiten, sicher übertragen

Die Sensorbox ist eine modulare, mikrocontrollerbasierte Mess- und Kommunikationsplattform zur hochauflösenden Erfassung und Weiterleitung von Schweißprozessdaten. Sie wurde für den rauen Industrieeinsatz konzipiert und dient als Basis für Prozessüberwachung, datenbasierte Analyse und perspektivisch KI-gestützte Fehlererkennung. Im Zentrum steht die zeitlich synchronisierte Multisensorik: Strom, Spannung, Drahtvorschub und Gasdurchfluss werden mit gemeinsamer Zeitbasis erfasst.

Dual-Core-Architektur: Messung bleibt stabil, auch wenn Kommunikation „arbeitet“

In der Sensorbox arbeitet ein STM32H7 Dual-Core (Cortex-M7 + Cortex-M4) mit klarer Aufgabenverteilung: der M4 übernimmt die zeitkritische Messung, während der M7 sich um Datenaufbereitung, Protokolle, Netzwerk und Systemsteuerung kümmert. Der Datenaustausch erfolgt über OpenAMP/RPMsg – mit strukturierter Sequenzierung und geringer Latenz. Das ist aus Praktikersicht ein wichtiger Punkt: Netzwerkverkehr, Dashboard oder hohe Client-Last sollen die Messung nicht „verwässern“. Die Messseite bleibt deterministisch.

Was wird gemessen – und wie werden praxisnahe Kennwerte daraus?

Die Sensorbox erfasst die zeitabhängigen Spannungs- und Stromsignale u(t) und i(t) mit einer Abtastrate von 5 kHz, wodurch Frequenzanteile bis etwa 2,5 kHz gemäß dem Nyquist-Kriterium eindeutig erfasst werden. Dies ist für Schweißprozesse mit typischen Impulsfrequenzen von 30 bis 300 Hz vollkommen ausreichend. Aus den Rohdaten werden direkt auf dem Gerät Kennwerte berechnet, darunter die Effektivwerte von Spannung und Strom (RMS), die auch bei nicht sinusförmigen Signalen robust sind, die Wirkleistung als gemitteltes Produkt aus u und i innerhalb des Messfensters sowie zusätzliche Statistik- und Diagnoseinformationen zur Validierung der Messdaten.

Drahtvorschub wird über einen Encoder erfasst (typ. 0–20 m/min, Drahtbereich 0,8–1,6 mm; größer auf Anfrage), Gasfluss im Bereich 0,5–50 l/min. Zusätzlich ist eine Kalibrierung vorgesehen (Nullpunkt, Verstärkung, Messradumfang), und ein Korrekturfaktor für beliebige Gasmischungen (aus Ar/He/O₂/H₂/N₂) kann berechnet werden – wichtig, weil „Gasfluss ist nicht gleich Gasfluss“, wenn Mischungen und Randbedingungen variieren.

Konfigurieren, beobachten, aktualisieren – ohne Zusatzsoftware

Die Sensorbox bringt ein Web-Dashboard zur Konfiguration, Live-Anzeige und Firmware-Update mit. In der Praxis bedeutet das: Anschließen, IP (DHCP oder statisch) setzen, Sensorik prüfen, Kalibrierwerte hinterlegen, Firmware sauber pflegen – alles über die integrierte Weboberfläche.

Einfache Integration in Auswertung, Datenbanken und Cloud

Für viele Anwender ist MQTT der schnellste Weg in vorhandene Datenwelten. Die Sensorbox sendet Mess- und Statusdaten als kompaktes JSON – jeder Datensatz ist ein zeitlich eindeutig zuordenbarer Snapshot inklusive Sequenznummer und Statusflags. MQTT läuft verschlüsselt mit TLS 1.3; die Nachrichtenfrequenz ist typischerweise 0,1 bis 5 pro Sekunde (je nach Einstellung).

In der Praxis lassen sich die erfassten Daten vielfältig nutzen. So können Zeitreihen beispielsweise in Datenbanken wie InfluxDB gespeichert, übersichtliche Dashboards für Trends, Grenzwertverletzungen oder OEE-nahe Kennzahlen aufgebaut und verschiedene Schweißjobs miteinander verglichen werden, um Parameterdrifts frühzeitig zu erkennen. Zusätzlich ermöglicht die Übertragung von Statusflags wie ADC-Overruns, Encoder-Timeouts oder NTP-Synchronisationsmeldungen eine effiziente Remote-Diagnose.

Industrie-Integration ohne proprietäre Gateways

Für klassische Automatisierungs- und Leitsysteme stellt die Sensorbox einen OPC UA Server (opc.tcp) bereit. Damit lassen sich die zentralen Kennwerte herstellerneutral in SCADA/MES/IIoT integrieren. Exponiert werden fünf Read-Only Variablen (Namespace ns=1): Strom, Spannung, Leistung, Gasfluss und Drahtgeschwindigkeit – ideal für Live-Monitoring und Datenlogging. (Je nach Client erfolgt das typischerweise per Subscription mit Sampling-/Publishing-Intervallen; OPC UA definiert diese Mechanik im Subscription-Modell.)

Wenn man den Prozess „sehen“ will

Für hochauflösende Analyse sendet die Sensorbox zusätzlich einen High-Speed UDP Rohdatenstream: binär/CSV-ähnlich, mit Header (Timestamp, Sequenznummer, Samplecount, Meta-Infos wie Gas/Draht, Status-Bitmaske) und anschließendem Block an ADC-Rohsamples für Spannung und Strom. Die technische Auslegung ist auf Live-Visualisierung optimiert: 50 Frames à 256 Werte pro Sekunde (Rohdaten), geringe Latenz, Sequenznummern zur Paketverlust-Erkennung. Das ist bewusst getrennt vom „langsamen“ Telemetriekanal: MQTT/JSON für robuste Speicherung und Auswertung, UDP für Echtzeit-Ansicht und experimentelle Analysen.

Vergleichbarkeit über Schweißplätze hinweg

Für Mehrplatz-Setups und saubere Zeitreihenanalyse unterstützt die Sensorbox NTP/SNTP: Messwerte tragen absolute Zeitstempel – hilfreich für Korrelation mehrerer Boxen/Arbeitsplätze und konsistente Auswertung in Datenpipelines.

Live-Analyse für Praktiker – von „Signal“ zu „Insight“

Die Software RoboScope für Windows und macOS ist als Live-Analysewerkzeug für den UDP-Rohdatenstream ausgelegt und bietet unter anderem eine Oszilloskopdarstellung der Spannungs- und Stromverläufe u(t) und i(t), FFT-basierte Spektral- und Wasserfalldarstellungen, Histogramme sowie U-I-Diagramme und U-I-Dichteanalysen. Damit wird aus „Zahlen im Log“ ein direkt interpretierbares Bild: Instabilitäten, Wiederholmuster, Störungen oder Prozesssprünge sind sofort sichtbar – besonders wertvoll in F&E, Inbetriebnahme und bei Fehlersuche.

Weniger Blindflug, mehr Prozesssicherheit – plus Zukunftssicherheit

Für Fertigung und Qualität entsteht ein deutlicher Mehrwert, da Transparenz nicht nur auf Maschinenebene, sondern pro Naht, Job und Arbeitsplatz geschaffen wird. Abweichungen etwa bei Drahtvorschub, Gasfluss oder im Leistungsfenster lassen sich frühzeitig erkennen, während strukturierte Zeitstempel und Diagnoseflags eine bessere Dokumentation und Rückverfolgbarkeit ermöglichen. Zudem erlaubt die Unterstützung von MQTT und OPC UA eine einfache Einbindung in bestehende IT- und OT-Strukturen.

Für F&E und Anwendungstechnik

Für Forschung & Entwicklung sowie die Anwendungstechnik bietet der Rohdatenstream eine fundierte Grundlage für eine echte Prozessanalyse, die über reine Mittelwertbetrachtungen hinausgeht. Reproduzierbare Messfenster und Sequenznummern ermöglichen eine saubere Versuchsauswertung, während die schnelle Kennwertbildung bereits direkt im Gerät durch sogenannte On-Device-Features erfolgt.

Ausblick: Warum die Datenbasis entscheidend ist

Die Sensorbox ist so ausgelegt, dass sie nicht nur „misst“, sondern eine datenfähige Prozessschnittstelle bildet. Das ist die Voraussetzung, um KI-Modelle sinnvoll zu integrieren: Autoencoder-Ansätze zur Anomalieerkennung profitieren von stabilen, synchronen Eingangsdaten, sauberen Zeitbezügen und klaren Qualitätskennzeichen. Genau diese Eigenschaften – Rohdaten + Kennwerte + Statusflags + NTP-Zeit – schaffen die Grundlage, Prozesszustände zu „lernen“ und Abweichungen frühzeitig zu detektieren, ohne dass jedes Fehlerbild im Vorfeld manuell klassifiziert werden muss.

Kurz gesagt: Die Migal.Co Sensorbox verbindet Schweißtechnik und Datenwelt so, dass Praktiker sofort Nutzen haben – und gleichzeitig die Tür für die nächste Stufe (KI-gestützte Prozessüberwachung) offen bleibt.