{"id":29587,"date":"2022-01-14T09:43:43","date_gmt":"2022-01-14T08:43:43","guid":{"rendered":"https:\/\/php8.plastv.de\/?p=29587"},"modified":"2022-01-13T15:27:53","modified_gmt":"2022-01-13T14:27:53","slug":"maschinen-herstelleruebergreifend-voneinander-lernen-lassen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/plas.tv\/?p=29587","title":{"rendered":"Maschinen hersteller\u00fcbergreifend voneinander lernen lassen"},"content":{"rendered":"

Forschungsprojekt DarWIN \u2013plus10 und Sumitomo (SHI) Demag arbeiten an der Zukunft des Spritzgie\u00dfens<\/strong> <\/span><\/span><\/p>\n

Das Fraunhofer Spin-Off plus10 forscht anwendungsnah zusammen mit dem s\u00fcddeutschen Kunststoff-Zentrum SKZ im Rahmen des Projekts DarWIN an neuen KI-basierten Optimierungstools f\u00fcr Spritzgie\u00dfmaschinen. Ziel ist es, kontinuierlich lernende Modelle praxisnah zu entwickeln, die eine h\u00f6here Qualit\u00e4t bei k\u00fcrzeren Zykluszeiten rund um die Uhr adaptiv erm\u00f6glichen. Daf\u00fcr werden Maschinen von verschiedenen Herstellern einbezogen und Verallgemeinerungsstrategien f\u00fcr \u00fcbergreifende Lernphasen konzipiert. Nun wurde auch eine finale Versuchsreihe auf Maschinen des Unternehmens Sumitomo (SHI) Demag durchgef\u00fchrt.<\/span><\/span><\/p>\n

Seit Mitte 2020 laufen die Forschungs-und Entwicklungsarbeiten sowie seit 2021 auch die Versuchsreihen des Fraunhofer Spin-Offs plus10 und des Kunststoffzentrums SKZ f\u00fcr das Forschungsprojekt DarWIN. Mit diesem KI-Projekt werden detaillierte Verhaltensmodelle von Spritzgie\u00dfmaschinen auf Basis hochfrequenter Maschinendaten erlernt. Durch die \u00dcbertragbarkeit von vortrainierten Machine Learning Modellen k\u00f6nnen einzelne Maschinen voneinander lernen. Das bedeutet, dass Verhaltensmodelle einer spezifischen Maschine nicht jedes Mal komplett neu gelernt werden m\u00fcssen, sondern nur in einer kleinen Anpassungsphase auf die Maschine und das gerade laufende Produkt adaptiert werden. Diese Verhaltensmodelle schlagen optimierte Prozessparameter f\u00fcr den n\u00e4chsten Maschinenzyklus vor, um unter den gerade herrschenden Randbedingungen, wie Rohmaterialcharakteristik und Umgebungsbedingungen, in k\u00fcrzester Zykluszeit und ohne Ausschuss produzieren zu k\u00f6nnen. Das Besondere am Projekt DarWIN ist, dass Maschinen von verschiedenen Herstellern voneinander lernen. Die Verhaltensmodelle sind also herstellerunabh\u00e4ngig \u00fcbertragbar auf Maschinen \u00e4hnlicher Baugr\u00f6\u00dfe und Technologie.<\/span><\/span><\/p>\n

KI-Versuche an Sumitomo (SHI) Demag-MaschinenK\u00fcrzlich f\u00fchrten plus10 und das SKZ diese Versuchsreihen auch an Sumitomo (SHI) Demag-Maschinen durch. Die hochfrequente Maschinenkonnektivit\u00e4t der Sumitomo (SHI) Demag-Maschinen erm\u00f6glicht es, plus10-Algorithmen an den Maschinen anzutrainieren. Dadurch k\u00f6nnen die Anlagen kontinuierlich mitlernen, Ausschuss vermieden und die Maschinen stets maximal produktiv betrieben werden. Ein Vorteil der Sumitomo (SHI) Demag-Maschinen ist hierbei, dass deren Steuerungen eine hochfrequenteund echtzeitnahe Kommunikation im Millisekunden-Bereich erm\u00f6glicht. Die kontinuierlich lernenden KI-basierten Optimierungstools k\u00f6nnen so in die Anlagen einfach implementiert und genutzt werden; die Maschinen sind sozusagen \u201eAI-ready\u201c. <\/span><\/span><\/p>\n

Die Versuchsreihen im Sumitomo (SHI) Demag Technikum tragen nicht nur zur Optimierung von Spritzgie\u00dfmaschinen bei, sondern dienen gleichzeitig auch der Schnittstellenentwicklung und kontinuierlichen Pr\u00fcfung und Weiterentwicklung KI-basierter Softwaretools. Mitder Bereitstellung einer realen Testumgebung greift Sumitomo (SHI) Demag pro-aktiv innovative Themen und Ideen f\u00fcr ihre Maschinen auf und gestaltet aktiv die Zukunft des Spritzgie\u00dfens mit.<\/span><\/span><\/p>\n

Forschungsergebnisse relevant f\u00fcr nachhaltige KunststoffwirtschaftDie Ergebnisse des Forschungsprojekts sind au\u00dferdem von gro\u00dfer Bedeutung f\u00fcr eine nachhaltige Kunststoffverarbeitung. Die plus10 Technologie erm\u00f6glicht es, selbst sensible bzw. heterogene Materialien, wie zum Beispiel thermoplastische Post-Consumer-Rezyklate oder schnell vernetzende Elastomere, prozessstabil zu verarbeiten. Die Erkenntnisse unterst\u00fctzen somit eine funktionierende Kreislaufwirtschaft in der Kunststoffverarbeitung.<\/span><\/span><\/p>\n

Das Forschungsprojekt \u201eDarWIN\u201c (BMBF-F\u00f6rderkennzeichen 01IS20066) wird vom Bundesministerium f\u00fcr Bildung und Forschung (BMBF) gef\u00f6rdert und endete am 31.12.2021. Aktuell werden die gewonnenen Ergebnisse aufbereitet und flie\u00dfen plus10-intern in die Softwareentwicklung ein. F\u00fcr Ende des Jahres 2022 ist die Ver\u00f6ffentlichung der finalen Ergebnisse geplant sowie zusammen mit dem SKZ weitere Aktivit\u00e4ten und Live-Demonstrationen der Entwicklungsergebnisse bei Fachveranstaltungen wie dem Treffen \u201eDigitales Spritzgie\u00dfen\u201c am SKZ in W\u00fcrzburg.<\/span><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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