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KI soll Umformung von Faserhalbzeugen verbessern

Am Beispiel der Umformung von Faserhalbzeugen wollen Karlsruher Forscher zeigen, wie sich Produktionsprozesse mit Hilfe von KI schneller optimieren lassen.

Die Bearbeitung von Faserhalbzeugen will die Karlsruher Forschungsfabrik durch KI verbessern.

Ziel Karlsruher Forschungsfabrik für KI-integrierte Produktion des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) und der Fraunhofer Gesellschaft ist es, mittels Künstlicher Intelligenz (KI) die Zeit zu verkürzen, bis Produkte wie etwa Faserhalbzeuge auf den Markt kommen – und damit Kosten einsparen. Denn immer kürzere Produktlebenszyklen und volatile Märkte zwingen Unternehmen, qualitativ hochwertige Produkte schnell mit neuen, unreifen Prozessen herzustellen. Vergleichbar mit einer Software, die während der Anwendung durch Updates stetig weiterentwickelt wird, müssen die Produktionsprozesse dafür im laufenden Betrieb verbessert werden.

Früher zu Produkten mit hoher Qualität

„Wir betrachten zunächst den Prozess der Umformung von Faserhalbzeugen. Hier sind aktuell manuelle Nacharbeiten wie erneutes Erwärmen oder Umformen notwendig, bis die richtigen Prozessparameter und -schritte gefunden und eingestellt sind“, sagt Professor Jürgen Beyerer vom Institut für Anthropomatik und Robotik des KIT und Institutsleiter des Fraunhofer-Instituts für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB. „Ziel ist es, den Vorgang möglichst schnell zu verstehen, um auf dieser Basis den Prozess so regeln zu können, dass früher Produkte mit guter Qualität entstehen.“

Mahr Aktuatoren und Sensoren im Einsatz

Dafür stattet das Team den Produktionsvorgang mit erweiterter Aktuatorik und Sensorik aus – zum Beispiel mit Robotik und zusätzlichen Messinstrumenten. Dies nennt sich „überinstrumentieren“. Ziel ist es, möglichst viele Informationen wie Temperaturen, Drücke oder Kräfte zu erfassen. Je nach Vorhersage eines selbstlernenden Modells können dann die Größen identifiziert werden, die zur Prozesskontrolle benötigt werden. „Wir wollen die unreifen Prozesse systematisch so ausstatten, dass eine KI relativ schnell lernen kann, wie Prozessparameter und -ergebnis mit der Produktqualität zusammenhängen“, so Beyerer.

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KI gibt Empfehlungen für das Umformen von Faserhalbzeugen

Damit dieser Vorgang nicht für jeden einzelnen Prozess wiederholt werden muss, wollen die Forscher die Erkenntnisse verallgemeinern und einen Baukasten entwickeln, der für alle ähnlichen Prozesse verwendet werden kann. Mittels dynamischer Modellierung soll ein digitales Abbild des Prozesses datenbasiert erstellt werden, um schon vorab die Datenbasis testen zu können. „Der so entstehende Ansatz zur schnellen Reifmachung noch nicht vollständig ausspezifizierter Produktionsprozesse ermöglicht es zudem, die Erkenntnisse aus der Forschung schnell in die Industrie zu übertragen: Unternehmen erhalten sowohl eine Vorgehensweise, um ihre Prozesse schnell anzupassen, als auch Möglichkeiten, den Prozessreifegrad zu messen“, sagt Professor Jürgen Fleischer, Leiter des WBK Instituts für Produktionstechnik des KIT.

Gefördert von der Deutschen Forschungsgemeinschaft

Mit ihrem neuen Ansatz setzte sich die Forschungsgruppe der Karlsruher Forschungsfabrik in einem harten Wettbewerb durch: Die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) fördert sie als eine von acht Gruppen in der mit 90 Mio. EUR ausgestatteten strategischen Förderinitiative „Künstliche Intelligenz“ für vier Jahre mit 4,79 Mio. EUR. Nach einer erfolgreichen Begutachtung ist eine Verlängerung um weitere vier Jahre vorgesehen. Für das Vorhaben sollen Promotionsstellen in den Fachrichtungen Maschinenbau, Informatik, Mechatronik und Wirtschaftsingenieurwesen entstehen. Die Forschungsgruppe wird zum 1. Januar 2023 die Arbeit aufnehmen.

Künstliche Intelligenz wird in der Kunststoffverarbeitung bereits an vielen Stellen eingesetzt; so zum Beispiel nutzen Murrplastik und Freudenberg Home and Cleaning Solutions KI, um ihre Spritzgießprozesse zu optimieren. Und  Westeria optimiert mit KI Recyclinganlagen. sk

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