Stärkeschaumfolie – Produktentwicklung Extrusion

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Stärkeschaumfolie – Entwicklung einer flexiblen, stärkebasierten Schaumfolie für Verpackungs- und Bauanwendungen

Projektrahmen: Förderprogramm „Nachwachsende Rohstoffe“ des Bundesministeriums für Ernährung, Landwirtschaft und Verbraucherschutz (BMELV)

Projektpartner: SHS plus GmbH, Loick Biowertstoff GmbH, Fraunhofer-Institut für Umwelt-, Sicherheits- und Energietechnik (UMSICHT), Institut für Kunststoffverarbeitung an der RWTH Aachen (IKV), Gefinex GmbH

Laufzeit: 01.01.2023 – 31.12.2025

 

Projektziel:

Geschäumte Kunststoffe haben in den letzten Jahrzehnten vielfältige Einsatzmöglichkeiten erschlossen und sind aufgrund ihrer werkstofflichen Vielfalt und der daraus resultierenden einstellbaren Eigenschaften aus dem Alltag nicht mehr wegzudenken. Bei den bisher auf dem Markt verfügbaren Schaumfolien, wie geschäumtes Polystyrol (PS), Polyethylen (LDPE) oder Polyurethan (PU), werden bislang vorwiegend fossil-basierte Kunststoffe eingesetzt.

Problematisch ist, dass geschäumte Verpackungsfolien meist nach einmaliger Verwendung entsorgt werden. Selbst bei einer Entsorgung über die Wertstofftonne werden geschäumte Materialien heute noch selten recycelt, weswegen die eingesetzten Rohstoffe der thermischen Verwertung zugeführt werden. Insbesondere im Hinblick auf Ressourcenschonung ist dies durchaus kritisch zu betrachten. Ein Ansatzpunkt für eine nachhaltigere Materialwirtschaft ist daher die Verwendung nachwachsender Rohstoffe, welche zusätzlich im Anschluss an die Nutzung kompostiert werden können. Im Baubereich, in dem geschäumte Werkstoffe häufig zur Akustik- oder Wärmeisolation eingesetzt werden, beträgt die durchschnittliche Nutzungsdauer der Produkte etwa 20 Jahre, doch auch hier wird immer mehr Wert auf nachhaltige Materialien gelegt.

Ziel des Projekts ist daher die Entwicklung eines neuartigen, geschäumten Materials, welches auf dem nachwachsenden Rohstoff Stärke basiert und als flexible, geschäumte Folie (auch Stärkeschaumfolie genannt) als Verpackungsmaterial oder im Bausektor Einsatz finden soll. Durch die angestrebte Kompostierbarkeit tragen die zu entwickelnden Stärkeschaumfolien nach ihrer – im Verpackungsbereich oft kurzen – Nutzungsphase nicht zur bestehenden Entsorgungsproblematik bei. Es soll somit eine biobasierte Alternative zu den in Abbildung 1 dargestellten LDPE-basierten Schaummaterialien entwickelt werden. Um die volle Leistungsfähigkeit und Flexibilität der Produkte zu gewährleisten, werden Materialrezepturen (Compounds) aus Stärke, Additiven sowie Biopolymeren eingesetzt.

 

REVEAL – KI Assistenz Spritzgießen

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REVEAL – Ressourceneffiziente und verschwendungsarme Elastomerproduktion durch KI-basierte Qualitäts- und Prozessoptimierung

Projektpartner: Aptiv Services Deutschland GmbH, Bergische Universität Wuppertal, aixBrain GmbH, SHS plus GmbH

Projektrahmen: Industrie.IN.NRW

Laufzeit: 05/2025 – 04/2028

 

Projektziel:

Das Gesamtziel des Projekts ist die Entwicklung eines Prozessoptimierungssystems für Elastomer–Spritzgießprozesse. Das System ermöglicht eine automatisierte, visuelle KI-basierte 100%–Kontrolle aller auf einer Maschine gefertigten Einzelteile sowie eine KI–gestützte Optimierung des Fertigungsprozesses.

Durch die Integration von Qualitäts– und Prozessdaten sowie den Einsatz von KI zur Ableitung konkreter Handlungsempfehlungen wird ein virtueller Assistent realisiert, der es dem Anwender ermöglicht, Ausschuss frühzeitig zu erkennen und Produktionsfehler zu korrigieren.

Dadurch wird die Ressourcenverschwendung in der Produktion signifikant reduziert. Konkret soll im Rahmen dieses Vorhabens für einen ausgewählten Teil des hergestellten Produktportfolios eine Einsparung von 90% der durch Fehlteile verursachten Kosten (Rohmaterial, Inspektion, Sortierung, Logistik, Ausschuss und Pseudo-ausschuss) plausibel nachgewiesen werden.

Vorgehensweise:

Um dieses Gesamtziel zu erreichen, werden die folgenden vier Hauptziele verfolgt:

  1. Automatisierte visuelle Qualitätskontrolle: Ziel ist zum einen die Entwicklung und Realisierung eines mechanischen Handling– und Kamerasystems, das in der Lage ist, jedes einzelne auf einer Spritzgießmaschine gefertigte Bauteil optimal visuell zu erfassen. Zum anderen die Erforschung generalisierbarer Deep Learning Modelle zur Erkennung von Produktfehlern aus den Kamerabildern und die Verkürzung angestammter Bildverarbeitungsketten. 
  2. Digitalisierung: Alle für die Produktqualität relevanten Fertigungs– und Umgebungsparameter werden digital erfasst und bauteilbezogen persistiert.
  3. Erklärbare KI–Methoden zur Prozessoptimierung: Die Kombination der bauteilbezogenen Fertigungsinformationen mit den bauteilbezogenen Qualitätsdaten soll in einem zweiten (erklärbaren) ML–Ansatz auf Zusammenhänge untersucht werden. Dieser Ansatz soll mit dem visuellen System verbunden werden, um ein multimodales Gesamtmodell zu schaffen. 
  4. Aufbau eines Demonstrators inkl. Erprobung der Virtuellen Assistenz: Ein Gesamtdemonstrator soll zunächst im Technikum und final an einer Produktionslinie die Erprobung aller Systemkomponenten und der Interaktion mit den Bedienern ermöglichen.

 

Finanzierungsdanksagung: