schwarze Limousine

Intelligente Algorithmen sollen sämtliche Daten, die während des Lackierprozesses der Kunststoffanbauteile anfallen, auswerten und frühzeitig vor Fehlern warnen. (Bild: Cla78)

Die Lackierung gilt bis heute als ein nicht durchgängig beherrschbarer Prozess. Es drohen Ausschuss, Anlagenausfälle und Nacharbeit, weil zum Beispiel sehr häufig die vorgegebene Lackschichtdicke nicht überall eingehalten werden kann. Umso ambitionierter klingt da, was sich ein Forschungsteam vom Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA vorgenommen hat: Sie wollen die Anzahl der Fehler um 30 % und die Stillstandszeiten um 20 % senken. Außerdem sollen der jährliche Lackverbrauch und die Anlaufzeit neuer Farben um jeweils 10 % verringert werden.

Ablaufschema
(Bild: Fraunhofer IPA)

Erreichen wollen das die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler, indem sie zunächst die Qualitätsdaten, also zum Beispiel sichtbare Lackierfehler oder die Messdaten der Lackschichtdicke, mit den Prozessdaten aus der Anlagensteuerung zusammenführen. 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.

KI bei hohem Automatisierungs- und Digitalisierungsgrad möglich

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."

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 Bundesministerium für Bildung und Forschung mit knapp 1,3 Mio. Euro unterstützt. Projektpartner sind neben dem Fraunhofer IPA b+m surface systems, AOM Systems , Helmut Fischer Institut für elektronische Messtechnik (HFI) sowie SMP Automotive.

Quelle: Fraunhofer IPA

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