Qualität und Effizienz steigern mit künstlicher Intelligenz
Ein Forschungsteam vom Fraunhofer IPA will die Lackierung von Kunststoffteilen im Automobil- und Nutzfahrzeugbau mit Hilfe von künstlicher Intelligenz effizienter gestalten. Intelligente Algorithmen sollen dabei sämtliche Daten, die während des Lackierprozesses anfallen, auswerten. Damit kann frühzeitig vor Fehlern gewarnt werden.
Die Lackierung von Kunststoffteilen für den Automobilbau ist komplex. Mehr noch: Sie gilt bis heute als ein nicht durchgängig beherrschbarer Prozess. Ausschuss, Anlagenausfälle und Nacharbeit sind zum Leidwesen der Hersteller immer noch zu häufig, weil zum Beispiel die vorgegebene Lackschichtdicke nicht überall eingehalten werden kann. Ein Forschungsteam des Fraunhofer-Instituts für Produktionstechnik und Automation IPA hat sich nun vorgenommen, Qualität und Effizienz gleichermassen zu steigern: Die Anzahl Fehler soll um 30 Prozent und Stillstandszeiten um 20 Prozent gesenkt werden. Zudem soll der Lackverbrauch um 10 Prozent reduziert werden, so ein weiteres Ziel der Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler.
Mehr Qualität und Effizienz
Erreicht werden soll dies, indem die Qualitätsdaten, also etwa sichtbare Lackierfehler oder die Messdaten der Lackschichtdicke, mit den Prozessdaten aus der Anlagensteuerung zusammengeführt werden. Aus den Daten soll dann ein feingranulares Verhaltensmodell entstehen, das mit einem maschinellen Lernverfahren ausgewertet wird. Die Algorithmen sollen frühzeitig drohende Qualitätsabweichungen erkennen und auch gleich auf deren Ursache hinweisen.
Vielversprechende KI dank hohem Automatisierungs- und Digitalisierungsgrad
Konzentrieren wollen sich die Forscherinnen und Forscher dabei auf die Lackierung von Stoßfängern, Rückspiegeln, Türgriffen und anderen Anbauteilen aus Kunststoff im Automobil- und Nutzfahrzeugsektor. „In dieser Branche besteht ein grosses Produktvolumen und damit auch ein lebhaftes Interesse an Effizienzsteigerungen“, sagt Oliver Tiedje, Leiter der Gruppe Nassapplikations- und Simulationstechnik am Fraunhofer IPA. „Ausserdem liegt in Lackierprozessanlagen ein sehr hoher Automatisierungs- und Digitalisierungsgrad vor, was den Einsatz von KI erfolgversprechend macht.“
Projektlaufzeit bis 2024
Das Forschungsprojekt „Effizienzsteigerung von Lackierprozessen durch mehrschichtige Vernetzung von Prozess- und Qualitätsdaten mittels selbstlernender Verhaltensmodule“ (pAInt-Behaviour) läuft noch bis 31. Mai 2024 und wird vom deutschen Bundesministerium für Bildung und Forschung mit knapp 1,3 Millionen Euro unterstützt. Projektpartner sind neben dem Fraunhofer IPA die b+m surface systems GmbH, die AOM Systems GmbH, das Helmut Fischer GmbH Institut für elektronische Messtechnik (HFI) sowie die SMP Automotive GmbH.
Quelle: Fraunhofer IPA
