Projekt: Mit Künstlicher Intelligenz Produktionsausschuss reduzieren
Bei der Herstellung von Carbonfasern wird aufgrund der stattfindenden chemischen Prozesse Wärme freigesetzt. Ist die Faser beschädigt, kann das die Wärmeverteilung beeinflussen. Ist das Material beispielsweise dünner oder poröser, entsteht mehr Wärme. Unentdeckte Fehler können auf diese Weise nicht nur zu Fehlproduktionen und Ausschussware führen. Gravierendere Probleme sind Anlagenausfälle oder gar Brände.
Die Carboscreen GmbH entwickelt und vertreibt Sensorsysteme, die sowohl chemische als auch mechanische Faserdefekte frühzeitig im Herstellungsprozess erkennen. Fehlerhafte Fasern werden damit effizient aussortiert und schwere Schäden vermieden. Aber nicht nur Faserhersteller, auch die Verarbeiter von Carbonfasern möchten ihre Produkte während oder vor dem Produktionsprozess überprüfen. Daher plant das Unternehmen, sein Angebot auf diese Zielgruppe auszuweiten. Insbesondere bei der Verarbeitung der Carbonfasern zu Geweben können unabhängig von der Faserqualität, prozessspezifische Fehler wie Verdrehungen, Flusen oder Verzug entstehen.
Zurzeit gibt es keine zufriedenstellenden Sensorsysteme für die Aufgabe. Zur Verfügung stehende Angebote sind nicht bedienerfreundlich, lassen sich nur mangelhaft an verschiedene Fasern anpassen und erkennen Fehler eher unzureichend. Um den Markt dennoch zu adressieren, benötigt das KMU Unterstützung vom Mittelstand-Digital Zentrum Smarte Kreisläufe. Es hat dessen Partner, das Institut für Textiltechnik der RWTH Aachen University (ITA) dafür angesprochen.
Das vom ITA geplante Konzept sieht vor, ein bereits im Unternehmen vorhandenes System anzupassen und zukünftig mithilfe eines KI-Algorithmus den Herstellungsprozess von Carbonfaser-Geweben zu überwachen. Im Rahmen des Projekts möchte das Projekt-Team anhand eines Modells aufzeigen, dass der verwendete Sensor, eine sogenannte Line-Scan-Bar, grundsätzlich dafür geeignet ist. Mithilfe eines Faserantriebssystems sollen die Gewebe an der Bar vorbeigeführt werden. Ähnlich wie ein Barcode-Scanner nimmt diese Bilder von einem schmalen Streifen des Gewebes auf und untersucht die jeweiligen Abschnitte auf Anomalien. Mit den Bildern wird in einem weiteren Schritt der Algorithmus angelernt, um zukünftig Fehler automatisiert zu erkennen und anschließend zu klassifizieren. Das System wird so ausgelegt, dass es mittelfristig im Prozess der Gewebeherstellung und als Wareneingangskontrolle bei den Verarbeitern der CF-Gewebe eingesetzt werden kann.
Die geplanten Systeme von CarboScreen lassen sich auch sehr gut auf andere Gewebehersteller übertragen. Diese können fehlerhafte Produkte sehr früh in der Prozesskette aussortieren und auf diese Weise nicht nur Ressourcen schonen. Auch wirtschaftlich werden Herstellungsprozesse effizienter.
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