Kunststoffverarbeitung Digitalisierung und KI als Helfer in der Kunststoffwelt

Im Rahmen des 31. Internationalen Kolloquium Kunststofftechnik präsentieren IKV-Experten am 7. und 8. September die Zukunft der Kunststoffverarbeitung in Aachen.

Digitalisierung und Künstliche Intelligenz eröffnen speziell für die Kunststoffindustrie, wie das IKV erklärt, zahlreiche neue Möglichkeiten, um Prozesse zu optimieren, die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern, und um die Nachhaltigkeitsziele zu erreichen. Bisher fänden jedoch nur wenige der Erkenntnisse und Möglichkeiten den Weg in die betriebliche Praxis. Das IKV erforscht deshalb in mehreren Projekten, die zum zum Teil interdisziplinär mit Partnern betreut werden, wo KI und Digitalisierung in der Kunststoffverarbeitung besonders nützlich sind. Einige Ergebnisse werden auf dem Kolloquium vorgestellt.

Die virtuelle Assistenz ist ein Gewinn für Spritzgießer

Die Wissenschaftler des IKV werden mit einer vollelektrischen Spritzgießmaschine ihre Projektergebnisse zur digital unterstützten Prozesseinrichtung präsentieren. Die Ergebnisse wurden unter anderem in Forschungsprojekten des DFG-geförderten Exzellenzclusters „Internet of Production“ der RWTH Aachen und im vom BMBF geförderten internationalen Forschungsprojekt „CoSiMa“ erzielt, wie es weiter heißt. Im Fokus steht die Beantwortung von Fragen zur Verschmelzung von virtueller und realer Produktion. So werde gezeigt, welchen Mehrwert die Integration virtueller Assets, wie Spritzgießsimulationen oder datenbasierte Prozessmodelle, zur initialen Prozesseinstellung und weitergehenden Prozesssteuerung bietet.

Im Forschungsprojekt „CoSiMa“ wird das maschinenspezifische Prozessverhalten in der Prozesssimulation berücksichtigt, sodass simulierte Einstellungen besser in die Realität übertragen werden können. Dazu wird das Maschinenverhalten über die OPC-UA-Datenerfassung der Spritzgießmaschine charakterisiert. Kenne man ihr Antwortverhalten, könne man es auf einen durch Simulation bestimmten Sollvolumenstrom anwenden. So ließen sich die Einstellwerte der Maschine in der Art berechnen, dass der reale Volumenstrom dem simulierten Idealfall möglichst nahekommt. Alle Infos über die eingesetzte Maschine, das Kunststoffmaterial und auch zum das Bauteil selbst werden dabei miteinander verknüpft und dem Bediener an der Maschine transparent bereitgestellt.

Prozessinformationen multipel nutzbar machen

Die Forschungsarbeiten am IKV berücksichtigen einen weiteren wichtigen Aspekt, der zu einem effizienten und verbreiteteren Einsatz von KI in der betrieblichen Praxis beitragen kann: das sogenannte Transferlernen. Mit ihm könnten Prozessinformationen intelligent von einem Prozess auf andere Prozesse übertragen werden. Derzeit wird etwa ein identifizierter Einstellparametersatz in der Praxis meist ausschließlich für einen einzelnen Prozess eingesetzt. Das Wissen über den optimierten Prozesspunkt und insbesondere die Daten, die während der iterativen Prozessexploration und Bauteilvermessung erzeugt werden, kann jedoch auch für weitere Prozesse nutzbar gemacht werden, wie die Experten betonen.

Im Exzellenzcluster „Internet of Production“ erforscht man deshalb interdisziplinär, wie Daten einmal eingerichteter Prozesse durch Transferlernen zur effizienteren Einrichtung von Prozessen mit anderen Materialien oder zur Produktion anderer Bauteile genutzt werden können. Mithilfe intelligenter Übertragung von Prozessinformationen die zur Prozesscharakterisierung dienen, könne nämlich die neu zu erhebende Anzahl an Daten erheblich reduziert werden. Ein aus den Forschungserkenntnissen abgeleitetes und praxistauglich gestaltetes Assistenzsystem bietet Anwendern die Möglichkeit, die Phase der Prozesseinrichtung und -vorbereitung zur Serienproduktion zu verkürzen und zusätzliches Prozesswissen zu gewinnen.

Das gibt`s beim 31. Kolloquium der Kunststofftechnik noch

Bei IKV-360°-Forschung live demonstrieren die wissenschaftlichen Mitarbeiter an verschiedenen Stationen anschaulich das Potenzial der Kunststoffindustrie 4.0. Folgendes kann erlebt werden:

• „Industrie 4.0 beim Thermoformen“

• „Machine Learning beim Spritzgießen“

• „Tracking in der Produktion“

• „Autonome Produktionsplanung“

• „Smart Factory Infrastruktur“

Hinter diesem Link finden Sie noch mehr Informationen.

(ID:48440627)