Wie Software die Qualität in der Galvanik messbar verbessert

Ob eine galvanisch beschichtete Charge am Ende die geforderte Schichtdicke, Haftfestigkeit und Korrosionsbeständigkeit sowie die gewünschte Optik erreicht, hängt von einer ganzen Reihe physikalisch-chemischer Faktoren ab. Wer verstehen will, wie Software die Qualität in der Galvanik verbessern kann, muss deshalb zuerst eine einfachere Frage beantworten: Was bestimmt die Qualität einer galvanischen Beschichtung eigentlich?

Dieser Beitrag beantwortet diese Frage zunächst grundsätzlich und zeigt danach, an welcher Stelle Software tatsächlich ansetzt: nicht als Ersatz für die Chemie und Physik des Prozesses, sondern als Werkzeug, das aus Erfahrungswissen und Vermutungen belastbare Auswertungen macht.

Was die Qualität einer galvanischen Schicht bestimmt

Vier Ebenen bestimmen gemeinsam, ob eine Beschichtung am Ende die geforderte Qualität erreicht.

1. Elektrolyt und Prozessparameter. Der größte Einfluss geht von den unmittelbaren Prozessgrößen aus: Stromdichte und ihre Verteilung auf dem Warenträger, pH-Wert, Badtemperatur, die Konzentration der Metallionen im Bad sowie Zusatzstoffe wie Glanzbildner, Einebner, Netzmittel oder Komplexbildner. Auch die Hydrodynamik spielt eine große Rolle. Hinzu kommen der Verschmutzungsgrad des Bades, die Behandlungsdauer, der Abstand zwischen Anode und Kathode sowie das Flächenverhältnis der beiden Elektroden zueinander.

2. Die Vorbehandlung. Bevor die eigentliche Beschichtung beginnt, entscheidet die Vorbehandlung – Entfetten, Beizen, Dekapieren, bei Kunststoffen das Aktivieren der Oberfläche – darüber, ob das Grundmaterial überhaupt in der Lage ist, eine gleichmäßige und gut haftende Schicht aufzunehmen. Das Umweltbundesamt bezeichnet sie deshalb als notwendige Voraussetzung für eine qualitativ hochwertige Oberflächenbeschichtung.

3. Die Bauteilgeometrie. Auch die Konstruktion des Werkstücks spielt eine Rolle, die in der Praxis oft unterschätzt wird. Z. B. kann sich bei rundherum geschlossenen Geometrien mit sehr kleinen Öffnungen innerhalb des Werkstücks kein ausreichendes elektrisches Feld aufbauen. Auch die Werkstoffauswahl wirkt sich aus: Kohlenstoffreiche Stähle etwa können die Haftfestigkeit einer Schicht verschlechtern.

4. Das Zusammenspiel von Anlage und Prozess. Die vierte Ebene betrifft nicht einen einzelnen Faktor, sondern deren Zusammenspiel. Experten des Fraunhofer-Instituts für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA) betonen, dass Qualitätsprobleme in der Praxis häufig gerade an der Schnittstelle zwischen Verfahrenstechnik und Anlagentechnik entstehen – etwa wenn Transportzeiten, Kontaktierung oder Beckenwechsel nicht zum chemischen Prozess passen. Die Ursachenklärung erfordert deshalb Kompetenz in beiden Bereichen gleichermaßen.

Diese vier Ebenen erklären, warum sich Qualität in der Galvanik selten auf eine einzelne Stellschraube zurückführen lässt. Und sie zeigen bereits, wo Software ansetzen kann und wo nicht: An der Bauteilgeometrie und der grundsätzlichen chemischen Auslegung eines Prozesses ändert keine Steuerungssoftware etwas. Ihr eigentlicher Hebel liegt darin, die Prozessparameter präziser zu führen und zu überwachen und das Zusammenspiel von Anlage und Prozess überhaupt erst sichtbar zu machen.

Warum die Ursachensuche in der Praxis so schwer ist

In vielen Betrieben läuft die Fehlersuche noch heute so ab: Eine Charge weicht von den Spezifikationen ab – die Schicht ist zu dünn, die Haftung mangelhaft, das Bauteil zeigt Flecken. Die Bedienenden greifen auf ihre Erfahrung zurück und stellen Vermutungen an: Lag es an der Badtemperatur? War die Stromdichte zu hoch? Ist die letzte Nachdosierung zu spät erfolgt? Auf Basis dieser Vermutung wird ein Parameter angepasst, die nächste Charge beobachtet und gehofft, dass sich das Problem damit erledigt hat.

Dieses Vorgehen ist nicht falsch, hat aber eine Schwäche: Ob die Vermutung tatsächlich zutraf, lässt sich im Nachhinein oft nicht mehr belegen. Wenn Prozessparameter nicht systematisch und mit Bezug zur jeweiligen Charge dokumentiert wurden, bleibt unklar, welcher Wert zum Zeitpunkt der fehlerhaften Charge tatsächlich vorlag und ob die vorgenommene Korrektur die Ursache getroffen hat oder das Problem zufällig nicht wieder aufgetreten ist. Bei einzelnen, erfahrenen Mitarbeitenden mag das über Jahre gut funktionieren. Mit zunehmender Prozesskomplexität, mehreren Schichten und wachsenden Qualitäts- und Dokumentationsanforderungen wird es jedoch zum Risiko und zu einer Abhängigkeit von genau diesem Erfahrungswissen.

Hinzu kommt ein ganz praktisches Problem: Die relevanten Daten liegen selten an einem Ort vor. Die Chargenprotokolle der Anlagensteuerung enthalten üblicherweise Temperaturen und Zeiten; die zugehörigen Qualitätsdaten werden an anderer Stelle ermittelt und sind nicht direkt mit der Charge verknüpft – immerhin lassen sie sich meist nachträglich zuordnen, weil das Fehlerbild vorliegt. Die entscheidende Lücke ist der Elektrolyt: Wann nachdosiert wurde, ist wichtig. Wichtiger aber ist, welche Konzentrationen in dem Moment vorlagen, als ein bestimmtes Bauteil in einem bestimmten Bad war. Das lässt sich nur beantworten, wenn das Elektrolytmanagement digital abgebildet ist – mit einem digitalen Zwilling des Elektrolyten, der mit den Labordaten versorgt wird und chargenspezifisch die tatsächlichen Elektrolytwerte liefert. Genau das ist ein wesentlicher Schlüssel für die Analyse.

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Der Unterschied, den Prozessdaten machen: von der Vermutung zur Auswertung

Genau hier verschiebt sich mit einer softwaregestützten Prozessführung etwas Grundsätzliches. Wenn eine Anlagensteuerung kontinuierlich erfasst, welche Werte für Temperatur, Stromdichte, Behandlungszeit und Badzustand bei welcher Charge tatsächlich vorlagen, entsteht ein Vorher-Nachher-Vergleich, der ohne Vermutung auskommt: Weicht das Ergebnis einer Charge ab, lässt sich in den Daten nachvollziehen, welche Parameter sich gegenüber vergleichbaren, unauffälligen Chargen tatsächlich unterschieden haben.

Reproduzierbare Qualität lässt sich dabei auf drei ineinandergreifende Bausteine zurückführen: die exakte Einhaltung der festgelegten Prozesswerte, das rechtzeitige Eingreifen, sobald ein Parameter von diesen Werten abweicht, und – für den langfristigen Erkenntnisgewinn am wichtigsten – die Auswertung des Zusammenhangs zwischen den Ergebnissen der Qualitätskontrolle (etwa gemessene Schichtdicke, Haftfestigkeit oder erkannter Ausschuss) und den Prozessdaten, die zu diesem Ergebnis geführt haben. Erst wenn beide Datenreihen – was tatsächlich gemessen wurde und wie der Prozess dabei gefahren wurde – systematisch miteinander verknüpft sind, entsteht daraus belastbares Wissen darüber, wie sich eine bestimmte Qualität zuverlässig erzielen lässt.

Aus „könnte es an der Temperatur gelegen haben?" wird damit eine überprüfbare Aussage: Die Temperatur lag bei dieser Charge nachweislich über dem sonst üblichen Wert und bei Chargen mit vergleichbarer Abweichung zeigte die Qualitätskontrolle wiederholt dasselbe Fehlerbild. Diese Verschiebung von der Plausibilitätsvermutung zur belegbaren, aus Prozess- und Prüfdaten zusammengeführten Auswertung ist der eigentliche Qualitätsgewinn, den Software in die Galvanik bringt: nicht weil sie den Prozess grundsätzlich anders steuert, als ein erfahrener Mitarbeiter es täte, sondern weil sie jede Entscheidung im Nachhinein überprüfbar macht.

Der nächste Schritt: Wenn KI nicht nur auswertet, sondern Maßnahmen ableitet

Diese Verknüpfung von Prozess- und Qualitätskontrolldaten ist auch die Voraussetzung für einen Schritt, der in der Galvanotechnik gerade erst beginnt: die KI-gestützte Auswertung von Prozesszusammenhängen. Ein Beispiel liefert das BMFTR-geförderte Verbundprojekt DigiChrom, das im Rahmen der ZVO-Oberflächentage 2026 vorgestellt wird und an dem DiTEC selbst als Partner beteiligt ist. Mittels einer datenbasierten Auswertung ließen sich dort bereits signifikante Effekte des pH-Werts auf die Schichteigenschaften nachweisen und zeigen, dass Fremdionen im Elektrolyten die Farbwerte abgeschiedener Chrom(III)-Schichten nachteilig beeinflussen.

DiTEC übernimmt in DigiChrom die Datenseite: Wir stellen die Datenerfassungssysteme und Datenstrukturen bereit, in denen die Prozessdaten aus der Anlagensteuerung maschinen- und KI-lesbar erfasst werden. Darin integriert sind die Elektrolytdaten – die Zusammensetzung des Elektrolyten, ergänzt um ein Berechnungsmodell, das die Veränderung der Konzentrationen zwischen zwei Laboranalysen prognostiziert – sowie eine Qualitätsdatenerfassung. Erst dadurch kommen die zuvor beschriebenen Datenreihen für die Chromschichten so zusammen, dass sie sich tatsächlich auswerten lassen.

Der nächste konsequente Schritt wäre, aus solchen erkannten Zusammenhängen nicht nur eine Auswertung, sondern eine konkrete Handlungsempfehlung abzuleiten – etwa: pH-Wert um einen bestimmten Betrag senken, um eine Farbabweichung zu vermeiden.

Entscheidend dabei: Keines dieser Verfahren funktioniert ohne eine Voraussetzung: historische, konsistent erfasste Prozess- und Qualitätskontrolldaten in ausreichender Menge, und zwar so miteinander verknüpft, dass sich Ursache und Wirkung zuordnen lassen. Ein KI-Modell kann nur Zusammenhänge erkennen, die in den Daten überhaupt enthalten sind.

Betriebe, die heute noch keine Prozess- und Prüfdaten strukturiert erfassen und verknüpfen, werden in einigen Jahren keine Grundlage haben, um von einer solchen Auswertung zu profitieren – unabhängig davon, wie ausgereift die Verfahren bis dahin sind. Auch das ist ein Kern des DigiChrom-Projekts: Dort entsteht eine Ontologie – vereinfacht gesagt eine Datenstruktur, die Prozess-, Elektrolyt- und Qualitätsdaten maschinenlesbar und in sinnvoller Weise miteinander verknüpft erfasst. Wer die eigene Anlage auf eine datenbasierte Qualitätssicherung vorbereiten will, sollte deshalb schon jetzt mit der systematischen Erfassung und Bereitstellung dieser Daten beginnen, auch wenn die eigentliche KI-gestützte Auswertung erst später folgt.

Im Praxisbeispiel Aurolia Technologies zeigte sich dieser Zusammenhang bereits in einfacherer Form: Eine bessere Prozessführung und -dokumentation erhöhte dort zunächst vor allem die Transparenz – und führte als messbaren Nebeneffekt zu rund 20 Prozent mehr Output und verbesserter Qualität durch die exakte Einhaltung der Prozesszeiten mit der ProGal Anlagensteuerung.

Software-Funktionen, die Qualität in der Galvanik konkret sichern

Auf Basis der beschriebenen Zusammenhänge lassen sich die Softwarefunktionen benennen, die zur Qualitätssicherung in der Galvanik heute tatsächlich beitragen:

• Ablaufprogramme: zentral hinterlegte, eindeutig einem Produkt oder Auftrag zugeordnete Prozessparameter, die Bedienfehler und Abweichungen von der vorgesehenen Prozessfolge reduzieren.
• Prozesstreue: Exakte Einhaltung von Prozesszeiten durch einen automatisierten Prozess verhindert Bedienfehler.
• Chargenprotokoll und Rückverfolgbarkeit: automatische Dokumentation aller relevanten Werte je Charge, sodass sich Ergebnisse der Qualitätskontrolle im Nachhinein den tatsächlichen Prozessdaten zuordnen lassen.
• Grenzwertüberwachung und digitale Badpflege: automatische Berechnung von Nachdosiermengen und frühzeitige Meldung, wenn sich ein Parameter den Eingriffsgrenzen nähert (Details dazu im Beitrag zur [digitalen Badpflege](/blog/digitale-badpflege-oberflaechentechnik)).
• Anbindung an ERP-, MES- und Qualitätssysteme: strukturierte Bereitstellung der Prozessdaten für Freigabeentscheidungen und Audits, statt manueller Zusammenstellung aus mehreren Quellen.

Keine dieser Funktionen ersetzt das Verständnis der galvanischen Grundlagen. Sie sorgen aber dafür, dass dieses Verständnis nicht nur bei einzelnen erfahrenen Mitarbeitenden liegt, sondern in Form von Daten für den gesamten Betrieb verfügbar wird – und damit überprüfbar, wiederholbar und langfristig auch auswertbar. Gerade erfahrene Mitarbeitende profitieren davon: Mit den richtigen Daten zur Hand treffen sie schneller fundierte Entscheidungen und können ihr Fachwissen gezielt einsetzen. Und ungelernte Kräfte werden bestmöglich durch klare Vorgaben unterstützt.

Wir zeigen Ihnen gerne, wie sich gleichbleibende Qualität in Ihrer Anlage reproduzierbar sichern lässt und wie Sie mit der schrittweisen Erfassung Ihrer Prozessdaten schon heute die Grundlage für die datenbasierte Qualitätssicherung von morgen legen. Lassen Sie uns sprechen. Kontakt aufnehmen