SelbstSGMKI: Selbstanfahrende Spritzgießmaschine mit KI unterstützter Optimierungsphase unter Einbindung der Erfahrung der Maschinenbediener*innen

Hintergrund des Projekts

Das Spritzgießverfahren stellt das wichtigste Verarbeitungsverfahren für technische Produkte aus polymeren Werkstoffen in hohen Stückzahlen dar. Aufgrund der Komplexität des Spritzgießprozesses sind Zusammenhänge zwischen den erzielten Qualitäten nicht offensichtlich. Da die Endqualitäten (z.B. Endmaß durch Schwindung, mechanische Eigenschaften) erst nach mehreren Stunden bzw. Tagen erreicht werden, besteht die Gefahr, dass ein Verfehlen dieser Qualitäten zu spät erkannt wird und somit ein höherer Ausschuss entsteht.

Zum Beispiel werden die Endmaße nach Norm DIN 16 742 erst im Zeitraum von 16 h bis 72 h nach der Herstellung geprüft. Das Ziel der Kunststoffindustrie ist die Nullfehler-Produktion. Hierzu zählen insbesondere drei Aspekte:

Die Minimierung des Ausschusses bei der Inbetriebnahme neuer Werkzeuge sowie Materialien

Die zügige Ermittlung eines optimalen Betriebspunktes, welcher Prozessstabilität und optimale Qualität bietet

Die aktive Stabilisation des laufenden Prozesses hinsichtlich Umweltschwankungen und Schwankungen in den Rohstoffen (Chargenschwankungen)

Projektziel

Als Ziele des Projekts SelbstSGMKI stehen eine vollautomatischen Anfahrregelung sowie eine Bauteiloptimierung mittels künstlicher Intelligenz.

Projektablauf

In Zusammenarbeit mit Sumitomo Demag werden die Prozessdaten bei dem Einrichten sowie der Produktion und Optimierung gesammelt. Es werden Strategien zum Automatisieren des Einrichtprozesses erarbeitet, an der Spritzgießmaschine erprobt und ausgearbeitet. Zur Optimierung mittels künstlicher Intelligenz, werden KI-Modelle erstellt und diese mittels gesammelter Datensätze trainiert. Es werden synthetische Datensätze mittels eines digitalen Zwilling zum Vortrainieren sowie reale Datensätze zum Ausarbeiten der Modelle genutzt.

Innovation

Die Innovation des Vorhabens besteht in der Automatisierung des komplexen Spritzgießprozesses hinsichtlich der schnellstmöglichen Findung eines stabilen Prozesspunktes sowie in der anschließenden Optimierung hinsichtlich gewünschter Bauteilqualitäten mittels künstlicher Intelligenz.