Mit virtueller Sensorik zur automatisierten Maschinensteuerung
Entwicklung eines KI-basiertes Assistenzsystems für Erlenbach als Antwort auf Qualitätsschwankungen, den Fachkräftemangel sowie steigende Energiekosten
Herausforderung
Zunehmender Fachkräftemangel erschwert die Sicherstellung von Qualität, Durchsatz und Ressourcenoptimierung im komplexen Herstellungsprozess für Formteile aus Partikelschaumstoffen.
Einflussvariable
Der Schaumdruck ist die zentrale Einflussvariable für die Steuerung des Herstellungsprozesses. Seine Erfassung ist teuer, aufwändig und nicht bei jedem Formteil möglich.
Lösung
Entwicklung eines KI-basierten Assistenzsystems zur Maschinensteuerung auf Basis eines virtuellen Schaumdrucksensors.
Herausforderung
Die Erlenbach GmbH ist internationaler Technologieführer im Bereich der Herstellung von Verarbeitungsanlagen von Partikelschaumstoffen zum Beispiel für Dämmplatten oder Verpackungen.
Die Herstellung der Verpackungen und anderen Formteilen erfolgt im Dampfdruckverfahren. Die Maschinen bedampfen das kugelförmige Ausgangsmaterial bis es sich ausdehnt und die gewünschte Form optimal ausfüllt.
Die Komplexität des Herstellungsprozesses ergibt sich aus der Vielzahl an Einflussfaktoren und herzustellenden Formen mit ihren unterschiedlichen Eigenschaften. Zunehmende Lieferschwierigkeiten machen es darüber hinaus regelmäßig notwendig, unterschiedliche Materialien je nach Verfügbarkeit einzusetzen. Große Herausforderungen für die Erzielung einer konstant hohen Qualität des Outputs, auf die insbesondere die gewählte Bedampfungszeit einen enormen Einfluss hat.
In der Regel gilt: Eine längere Bedampfungszeit des Materials wirkt sich positiv auf die Qualität der gefertigten Formteile aus. Um den Durchsatz dennoch so hoch und die Energiekosten so niedrig wie möglich zu halten, gilt es immer wieder aufs Neue die optimale Bedampfungszeit zu ermitteln.
Erfahrene Bedienerinnen und -bediener sind in der Lage die Erlenbach-Maschinen so einzustellen, dass sie die Maschinen unter Berücksichtigung von Qualitätsanforderungen, Durchsatz und Energiekosten optimal fahren. In Zeiten des zunehmenden Fachkräftemangels werden diese erfahrenen Expertinnen und Experten aber immer seltener.
Ziel
Erlenbach möchte für seine Kundinnen und Kunden einen Lösungsbaustein schaffen, der ihnen hilft, diesen Herausforderungen besser begegnen zu können: Ein Assistenzsystem, welches es entscheidend erleichtert, die Erlenbach-Maschinen zu bedienen – auf Basis von Künstlicher Intelligenz.
Lösung
Für die Entwicklung des KI-basierten Assistenzsystems zur automatisierten Maschinensteuerung setzt Erlenbach auf die Data-Science-Experten von eoda.
Die zentrale Einflussvariable für die Schaffung eines Systems zur automatisierten Maschinensteuerung ist bei Erlenbach der Schaumdruck. Anhand der entstehenden Schaumdruckkurve lässt sich der Produktionsprozess auf der Maschine sehr gut steuern.
Um diese zu ermitteln, braucht es spezielle Sensoren, welche sehr kosten- und wartungsintensiv sind. Außerdem ist die Erfassung selbst sehr aufwändig und auch nicht bei jedem Formteil möglich.
Um an der Realisierung des KI-basierten Assistenzsystems dennoch festhalten zu können, haben die Datenexperten von eoda mit Erlenbach eine Alternative für die Ermittlung des Schaumdrucks geschaffen: Den virtuellen Schaumdrucksensor. Dieser ergibt sich aus der Verbindung anderer vorhandener Datenquellen aus dem gesamten Herstellungsprozess wie dem Kammerdruck oder der Kammertemperatur. Durch eine konsequente Modelloptimierung konnte ermittelt werden, welche Einflüsse sich wie auf den Schaumdruck auswirken. Bereits nach kurzer Zeit konnte der Schaumdruck somit sehr präzise prognostiziert werden.
Zudem konnten mit Erlenbach-internen Versuchsreihen gezielt weitere Trainingsdaten erzeugt werden, die es ermöglichen auch bei unterschiedlichen Materialien und Formteilen eine hohe Verlässlichkeit der Prognosen zu gewährleisten. Dieses Projekt ist damit auch ein Beispiel für viele KI-Anwendungsfälle in denen es nicht auf „Big Data“ ankommt, sondern es viel mehr um die Verfügbarkeit guter und variantenreicher Daten geht, um die unterschiedlichen Rahmenbedingungen in den Trainingsdaten abbilden zu können.
Die verlässliche virtuelle Prognose des Schaumdrucks ist Qualitätsindikator und das technische Herzstück für die Automatisierung der Maschinensteuerung und die Entlastung der Maschinenbedienerinnen und – bediener. Die Live Prediction kann wahlweise direkt in die Maschinensteuerung integriert oder in Form einer App bereitgestellt werden. Über diese können die Maschinenbedienerinnen und -bediener Informationen zu Material und Formteilen eingeben und erhalten mit der Prognose des Schaumdruckverlaufs konkrete Anhaltspunkte für die Optimierung des Produktionsprozesses.
Darüber hinaus bietet sich die Möglichkeit über die Schaumdruckkurve Anomalien und damit Probleme im Produktionsprozess oder an der Maschine frühzeitiger zu erkennen.
Prozess: KI in der Formteilherstellung
Ergebnis
Steigende Energiekosten, Fachkräftemangel, Wettbewerbsdruck: Erlenbach erschließt mit der automatisierten Maschinensteuerung Künstliche Intelligenz als Lösungsbaustein für die Herausforderungen der Gegenwart und Zukunft. Erlenbach schafft damit einen innovativen digitalen Service für seine Kundinnen und Kunden, der es ihnen ermöglicht, Energie- & Personalkosten einzusparen, den Ressourceneinsatz zu optimieren und gleichzeitig die Produktionsmenge und -qualität hochzuhalten.
Bemerkenswert dabei ist, dass dies gelungen ist, ohne dass bereits beim Projektstart große Datenmengen zur wichtigsten Einflussvariable verfügbar waren oder diese aufwändig und kostenintensiv mit neuer Sensorik erfasst werden mussten. Der Schlüssel für dieses Projekt: Der Aufbau eines virtuellen Sensors.
Methodische Umsetzung
GAM, Random Forest, XGBoost: Für den Projekterfolg haben die Data Scientists der eoda eine Vielzahl an unterschiedlichen Modellen erprobt und miteinander kombiniert – insbesondere auch, um die notwendige Geschwindigkeit der Prognosen für den Einsatz im Livebetrieb sicherstellen zu können.
Weitere Projektpartner
