Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA
KI in der Lackiertechnik: Selbstlernender Lackierprozess
In Kürze
Die Lackiertechnik gilt nach wie vor als ein komplexer und oft fehleranfälliger Prozess. Probleme wie nicht gleichmäßig aufgetragene Lackschichten, Anlagenausfälle und hohe Ausschussraten führen regelmäßig zu Nacharbeit und erhöhten Kosten. Genau hier setzt die KI in der Lackiertechnik an: Mit einem selbstlernenden Lackierprozess gehören diese Herausforderungen künftig der Vergangenheit an.
Im Detail
Ein Forschungsteam des Fraunhofer-Instituts für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA) arbeitet daran, den Lackierprozess durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) zu revolutionieren. Ihr Ziel: die Fehlerquote um 30 Prozent zu senken, Stillstandzeiten um 20 Prozent zu verringern und gleichzeitig den Lackverbrauch und die Anlaufzeiten neuer Farben um zehn Prozent zu reduzieren. Die datenbasierte Prozessoptimierung hilft bei der Erreichung dieser Ziele.
So funktioniert der selbstlernende Lackierprozess
Im Kern dieses innovativen Ansatzes steht die Kombination von Qualitätsdaten wie Lackierfehlern und Schichtdickenmessungen mit den Prozessdaten aus der Anlagensteuerung. Diese umfassenden Daten werden durch maschinelle Lernverfahren analysiert, um ein detailliertes Verhaltensmodell zu erstellen. Das Besondere: Die Algorithmen erkennen nicht nur frühzeitig drohende Qualitätsabweichungen, sondern identifizieren auch deren Ursachen. So kann der Lackierprozess kontinuierlich optimiert werden, ohne dass manuelle Eingriffe notwendig sind.
Dieser selbstlernende Lackierprozess bietet enorme Vorteile: weniger Ausschuss, geringere Nacharbeitskosten und eine gleichbleibend hohe Lackierqualität. Außerdem ermöglicht die KI, die Prozessparameter flexibel an neue Gegebenheiten anzupassen, was gerade bei der Einführung neuer Farben oder Materialien von Vorteil ist.
Vorteile der KI in der Lackiertechnik
- Weniger Fehler und Ausschuss: Durch frühzeitige Erkennung von Qualitätsproblemen wird die Fehlerquote signifikant reduziert.
- Optimierter Lackverbrauch: Die präzise Steuerung der Schichtdicke sorgt für eine optimale Materialnutzung und spart Kosten.
- Kürzere Stillstandszeiten: Die KI kann potenzielle Anlagenausfälle vorhersehen und präventive Maßnahmen vorschlagen, was die Produktionszeit verlängert.
- Flexibilität und Anpassungsfähigkeit: Neue Lacke und Beschichtungsmaterialien können schneller und effizienter in den Produktionsprozess integriert werden.
Die Integration von Künstlicher Intelligenz in die Lackiertechnik eröffnet völlig neue Möglichkeiten für eine zukunftsweisende, wirtschaftliche und ressourcenschonende Produktion. Unternehmen, die frühzeitig auf KI-gesteuerte Lackiertechnik setzen, verschaffen sich einen klaren Wettbewerbsvorteil und machen ihre Produktionsprozesse fit für die Industrie 4.0.
Einblicke ins Projekt
Mehrschichtige Vernetzung von Prozess- und Qualitätsdaten mittels selbstlernender Verhaltensmodelle (pAInt-Behaviour) ermöglicht Effizienzsteigerung von Lackierprozessen.
Hoher Automatisierungs- und Digitalisierungsgrad erlaubt Einsatz von KI
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.«