MAINTENANCE
Durch die gezielte Kontrolle von Cube- und Goss-Anteilen im Gefüge lässt sich die Lebensdauer von Edelstahl- Komponenten deutlich verlängern.
Nutzen für Maintenance und Betrieb Für Betreiber ergeben sich aus der Studie mehrere Vorteile. So lassen sich Inspektionspläne künftig genauer anpassen, da Hochrisikozonen im Material klarer identifiziert werden können. Anstelle pauschaler Prüfungen ist es möglich, Ressourcen gezielt dort einzusetzen, wo die Mikrostruktur tatsächlich Risiken birgt. Auch die Berechnung der Restlebensdauer gewinnt an Präzision. Anstatt mit großen Sicherheitsaufschlägen zu arbeiten, liefern die Modelle eine engere Annäherung an die Realität. Dadurch werden Stillstandszeiten reduziert und ein wirtschaftlicherer Betrieb ermöglicht. Darüber hinaus bietet der Ansatz die Chance, Schweißprozesse bereits in der Fertigung zu optimieren. So können Gefügedaten bewertet und gesteuert werden, bevor Bauteile in Betrieb gehen. Damit steigt die Sicherheit in allen Bereichen, in denen Edelstahl unter hoher Belastung zum Einsatz kommt.
Ausblick Noch handelt es sich um ein Forschungsprojekt. Die Ergebnisse verdeutlichen jedoch bereits jetzt die künftige Rolle von Predictive Maintenance. Dabei rückt nicht allein Sensorik oder Big Data, sondern auch die Simulation innerer Werkstoffprozesse in den Mittelpunkt. Für Betreiber hochbelasteter Anlagen bedeutet das mehr Sicherheit, geringere Kosten und eine nachhaltigere Nutzung von Edelstahl.
316L unter der Lupe
• Werkstoff: Austenitischer Edelstahl 316L, häufig in Kerntechnik, Chemie- und Pharmaindustrie
• Herausforderung: Mikrostrukturelle Unterschiede in Schweißnähten treiben Korrosion, Ermüdung und Rissbildung
• Studie( Mai 2025): Kombination aus EBSD-Daten, CPFE-Simulationen und Machine Learning
• Kernaussage: Cube- und Goss-Texturen sind die entscheidenden Treiber für frühe Schädigung
• Nutzen: Schnellere, genauere Prognosen für Wartung, Inspektion und Lebensdauerplanung
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