Am 29. und 30.01.2025 veranstaltet das Kunststoff-Zentrum in Leipzig (KUZ) die Fachtagung Kunststoff trifft Medizintechnik. Wir sprachen mit Felix Müller, einem der Vortragenden. Der CEO und Co-Founder, Plus10, beantwortet folgende Fragen: Wie unterscheiden sich live lernende KI-Tools von herkömmlichen Ansätzen zur Prozessüberwachung und -optimierung beim Spritzgießen und in der Montage von Medical Devices, insbesondere hinsichtlich der Anpassungsfähigkeit an variierende Produktionsbedingungen? Welche spezifischen Datenquellen und Algorithmen kommen bei der Implementierung Ihrer KI-Tools zum Einsatz, um kritische Parameter wie Produktqualität und Taktzeiten in Echtzeit zu optimieren? Wie gewährleistet Plus10 die Zuverlässigkeit und Validität der KI-generierten Optimierungsvorschläge in einem hochregulierten Umfeld wie der Medizintechnik, wo Fehlerfreiheit oberste Priorität hat?

Felix Müller, CEO und Co-Founder von Plus 10. (Bild: Plus 10)

Herr Müller, wie unterscheiden sich live lernende KI-Tools von herkömmlichen Ansätzen zur Prozessüberwachung und -optimierung beim Spritzgießen und in der Montage von Medical Devices, insbesondere hinsichtlich der Anpassungsfähigkeit an variierende Produktionsbedingungen?

Felix Müller: Ähnlich wie bei menschlichen Experten ist ein Einbeziehen der vergangenen, aber auch gerade der im Moment der Verarbeitung vorliegenden, Randbedingungen möglich, wir Menschen lernen ja auch mit jedem neuen Problem dazu (hoffentlich). Hierzu gehören unter anderem Informationen zu Rohmaterialchargen, Temperatur und Feuchte des Granulats nach dem Trocknen oder der Werkzeugzustand. In klassischen Machine-Learning-Systemen würde erlerntes Systemverhalten aus der Vergangenheit eingebracht werden und aktuelle Datensätze kämen hinzu, die Systeme lernen jedoch nicht weiter. Dies stellt sich beim „Dynamic Learning“ anders dar.

Welche spezifischen Datenquellen und Algorithmen kommen bei der Implementierung Ihrer KI-Tools zum Einsatz, um kritische Parameter wie Produktqualität und Taktzeiten in Echtzeit zu optimieren?

Müller: Wir haben als Fraunhofer KI-Ausgründung viel Zeit in sehr spezifische Algorithmen-Entwicklung investiert, vieles wieder verworfen und einzelne Aspekte unterschiedlicher Modelle kombiniert. Somit gibt es hier nicht „das eine Modell“ oder „den einen Algorithmus“. Es handelt sich um eine Kombination, um zum Ziel zu kommen, gerade bei solch komplexen Prozessen wie dem Spritzgießen mit hochgradig nichtlinearen Prozessverhalten. Es werden Datenquellen vom Prozess (Hochfrequente Maschinendaten), Kontextdaten zur Charakterisierung des Rohmaterials sowie Umgebungsbedingungen herangezogen und miteinander verknüpft. Diese Verknüpfung stellt häufig die größte Herausforderung dar.

Wie gewährleistet Plus 10 die Zuverlässigkeit und Validität der KI-generierten Optimierungsvorschläge in einem hochregulierten Umfeld wie der Medizintechnik, wo Fehlerfreiheit oberste Priorität hat?

Müller: Wir hatten den Aspekt der Qualifizierung unserer Algorithmen und Systeme von Anfang an auf dem Schirm. Es gibt hier verschiedene Facetten, von einer einfachen Einhaltung validierter Prozessfenster, in denen solch ein Tool operieren darf, bis hin zur Algorithmen-Qualifizierung. Wir arbeiten hier auch in globalen Arbeitsgruppen zur Standardisierung solcher Qualifizierungsansätze mit, da sich in diesem Kontext gewissermaßen ein Henne-Ei-Problem ergibt: Erst ein reales Beispiel für ein solch komplexes und autonom arbeitendes System ruft einen entsprechenden Bedarf an Qualifizierungs-Frameworks auf den Plan. Wer sich einen Eindruck verschaffen will, wie das in der Realität aussieht, kann sich das hier als Video von einer realen 2K-Maschine von Arburg gern tun oder – noch besser – zur KUZ-Tagung kommen und mitdiskutieren.

Der PLASTVERARBEITER auf Instagram

QR-Code, der zum offiziellen PLASTVERARBEITER-Instagram-Account führt.
(Bild: Redaktion)

 

Interesse an mehr bewegenden und bewegten Bildern?

Dann folgen Sie uns einfach auf Instagram:

Der PLASTVERARBEITER-Kanal bietet Ihnen regelmäßigen – und mitunter exklusiven – Inhalt sowie ein stetig wachsendes Netzwerk.

Mit dem QR-Code gelangen Sie direkt zu unserem Kanal.

Sie möchten gerne weiterlesen?