Durch KI die Lackierqualität verbessern

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.

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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

Die wichtigsten Industrieroboter-Hersteller nach Umsatz

Platz 7: Dürr mit einem Umsatz von 593 Mio. Euro. Das deutsche Unternehmen entwickelt Robotertechnologien für den automatischen Auftrag von Lack sowie Dicht- und Klebstoffen. (Bild: Dürr AG)

Platz 6: Kuka mit einem Robotik-Umsatz von 1.159 Mio. Euro. Die Robotik-Sparte des Unternehmens baut Roboter für verschiedenste Anwendungen, zum Beispiel auch für die robotische Fertigung in der Architektur, wie im Bild zu sehen. (Bild: Kuka)

Platz 5: Yaskawa mit einem Robotik-Umsatz von 1.277 Mio. Euro. Der Hersteller baut vor allem Roboter, die auf das Schweißen optimiert sind. Jedes Jahr produziert der Konzern 25.000 Roboter. Auf dem Foto zu sehen ist ein Teil des Produktportfolios. (Bild: Nördinger)

Platz 4: Kawasaki mit einem Robotik-Umsatz von 1.358 Mio. Euro. Seit mehr als 50 Jahren entwickelt das Unternehmen Roboter für einen weiten Bereich von Anwendungen: von Robotern fürs Punktschweißen über Handhabungsroboter für Reinräume hin zu Robotern für übergroße Traglasten. (Bild: Kawasaki)

Platz 3: Fanuc mit einem Robotik-Umsatz von 1.749 Mio. Euro. Auf dem Foto zu sehen ist ein Teil der Produktrange im Bereich kollaborierender Roboter. Insgesamt hat Fanuc über 100 Roboter-Modelle im Sortiment. (Bild: Fanuc)

Platz 2: ABB Robotics mit einem Robotik-Umsatz von 5.727 Mio. Euro. Das Unternehmen aus der Schweiz hat bereits über 300.000 Roboter installiert. (Bild: ABB)

Platz 1: Mitsubishi Electric mit einem Robotik-Umsatz von 11.348 Mio. Euro. Die Roboter des Unternehmens sind unter anderem geeignet für Montagearbeiten und Microhandling. (Bild: Mitsubishi Electric)

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