Projekt ProQuaOpt
Das IMMS entwickelt eine KI-basierte Regelung zur Online-Optimierung von Spritzgießprozessen hinsichtlich der Ressourceneffizienz.
Beim manuellen Einrichten von Maschinen kaum Zeit für Prozessoptimierungen
Spritzgießen ist das verbreitetste Verfahren, um Kunststoffteile für praktisch alle Anwendungsgebiete herzustellen. Dabei ist ein hoher Durchsatz und die Vermeidung von fehlerhaften Ausschussteilen wichtig, um als Hersteller am Markt bestehen zu können. Dazu werden üblicherweise die Maschinen durch Fachpersonal so eingestellt, dass sie gute Teile produzieren.
Das geschieht allerdings einmalig zum Start der Fertigung eines Teils und die Maschine läuft anschließend mit konstanten Parametern. Ändern sich jedoch die Umgebungsbedingungen (z.B. die Umgebungstemperatur durch offene Tore), kann momentan keine Reaktion erfolgen und das Risiko für Fehlteile steigt. Außerdem werden die Einstellungen auf Basis von Erfahrungswerten vorgenommen. Ob diese dem optimalen Betriebspunkt hinsichtlich des Ressourcenverbrauchs bei guter Produktqualität entsprechen, ist im laufenden Betrieb unklar.
Ziel ist die Optimierung des Spritzgießprozesses durch KI
Ziel des Projektes ProQuaOpt ist es, KI-Methoden für die automatisierte Produktivitäts- und Qualitätsoptimierung des Spritzgießprozesses einsetzbar zu machen. Dafür wird ein Produkt-Prozess-Qualitätsregelkreis entwickelt, der aus einer Regelstrecke an der Spritzgießmaschine, einem Messglied zur Qualitätsprüfung und einem KI-basierten Regler bestehen wird.
Der Regelkreis ermöglicht neben der Reaktion auf veränderte Umgebungsbedingungen auch die kontinuierliche Optimierung des Prozesses in Bezug auf Ressourceneffizienz. Der Regler gibt, wenn nötig, kleine Anpassungen vor, die den Prozess am optimalen Betriebspunkt halten sollen. Über die Qualitätsprüfung wird ein internes Feedback an den Regler zurückgegeben. Die Anpassungen orientieren sich dabei stark an Schritten, die auch ein Experte durchführen würde.
IMMS entwickelt KI-basierte Regelung
Im Projekt ProQuaOpt wird das IMMS seine Kompetenzen im Bereich der Signalerfassung und -aufbereitung für KI-Anwendungen sowie die Entwicklung KI-basierter Vorhersagemodelle kombinieren, um eine inline sowie autonom den Prozess optimierende Regelung zu entwickeln.
Die Regelung wird je nach Eingabeparametern die Spritzgießmaschine optimal einstellen, ohne die Qualität zu beeinträchtigen, und kann auch auf externe Störungen reagieren. Dadurch wird der Spritzgießprozess effizienter und es fällt weniger Ausschuss an.
Akronym / Name:
ProQuaOpt / Produktivitäts- und Qualitätsoptimierung für Kunststoffspritzgieß-Verfahren mit KI-MethodenLaufzeit:2022 – 2025
Anwendung:
|SpritzgießprozessForschungsfeld:Intelligente vernetzte Mess- und Testsysteme
Zugehörige Inhalte
Veranstaltung,
8. Thüringer Maschinenbautag
Herausforderung Arbeitskräftemangel: Was können Unternehmen tun? Best Practice und neue Wege.
Kontakt
Kontakt
Dr.-Ing. Tino Hutschenreuther
Leiter System Design
tino.hutschenreuther(at)imms.de+49 (0) 3677 874 93 40
Dr. Tino Hutschenreuther beantwortet Ihre Fragen zum Forschungsfeld Intelligente vernetzte Mess- und Testsysteme und den zugehörigen Kernthemen Analyse von verteilten IoT-Systemen, Eingebettete KI, Echtzeit-Datenverarbeitung und -kommunikation, zu den Leitanwendungen Adaptive Edge-KI-Systeme für industrielle Anwendungen und IoT-Systeme für kooperatives Umwelt-Monitoring sowie zum Dienstleistungsangebot für die Entwicklung eingebetteter Systeme.
Förderung
Das diesem Bericht zugrunde liegende Vorhaben ProQuaOpt wurde mit Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung unter dem Förderkennzeichen 01|S22019E gefördert. Die Verantwortung für den Inhalt dieser Veröffentlichung liegt bei der Autorin/beim Autor.