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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.

KIassistsKMU – KI basiertes Assistenzsystem für die Kunststoffverarbeitung

Projektpartner: RWTH Aachen, IKV Institut für Kunststoffverarbeitung, Sumitomo-Demag Plastics Machinery, Stasa Steinbeis GmbH, SHS plus GmbH

Projektrahmen: KI4KMU „Erforschung, Entwicklung und Nutzung von Methoden der Künstlichen Intelligenz in KMU“

Laufzeit: 2021 – 2024

Projektziel:

Im Rahmen des Forschungsvorhabens war es das Ziel, ein Assistenzsystem zu entwickeln, welches automatisiert Prozessdaten von Produktionssystemen sowie Bedienereingaben von Maschinenbedienern akquiriert, und daraus mittels Methoden des maschinellen Lernens Korrelationen zwischen Prozesssituationen und Erfahrungswissen aufbaut. Ziel war es mit diesen Daten einen Recommenderalgorithmus zu trainieren, der anschließend beim Eintreten bestimmter Produktionssituationen optimale Handlungsempfehlungen an den Maschinenbediener zur bestmöglichen Korrektur der Situation abgeben kann. Zudem sollte ein Schmelzequalitätssensor auf KI-basis entwickelt werden, der anhand von Prozessdaten den Zustand der Polymerschmelze identifizieren kann und somit als Qualitätssensor den Prozess überwachen kann. Eine im Rahmen des Vorhabens entwickelte Anomalieerkennung wurde eingesetzt um Prozessanomalien zu identifizieren und zeitnah Behebungsvorschläge bereitzustellen.

Das im Rahmen des Projektes entwickelte System wurde an unterschiedlichen Spritzgießmaschinen vom Maschinenbauer Sumitomo-Demag erprobt und die Funktionsweise konnte verifiziert werden.

Finanzierungsdanksagung:

Im Rahmen des DigiPlat4Train Projektes wurde ein softwaregstütztes System entwickelt, welches Produktionszustände mit Verbesserungspotenzial erkennt und dem Maschinenbediener passende Schulungsinhalte direkt an der Maschine zur Verfügung stellt.

Die im Vipra(R) Assistenzsystem umgesetzte Lösung basiert auf einer Datenverbindung zur Produktionsmaschine (Extrusionsanlage) die kontinuierlich Maschinendaten akquiriert und daraus automatisiert den aktuellen Prozesszustand der Maschine ableitet. Tritt an der Maschine eine korrekturbedürfte Situation auf, wird in einer Online Schulungsdatenbank recherchiert ob zu dieser Situation ein passendes Schulungsangebot existiert. Sofern eine passende Schulung vorhanden ist und diese dem Wissensstand des Maschinenbedieners entspricht, wird diese Schulung dem Maschinenbediener direkt an der Extrusionslinie auf einem Tablet bereitgestellt. Innerhalb einer kurzen videobasierten Schulungseinheit wird eine Anleitung zur Behebung des Extrusionsfehlers bereitgestellt.

Die Auswahl der Schulungsinhalte erfolgt auf der Basis von Empfehlungsalgorithmen aus dem Bereich der Machine-Learning Methoden. Die Analyse des Prozesszustandes erfolgt ebenfalls auf Basis von ML-Methoden. Die Anbindung der Schulungsinhalte erfolgt über eine open source E-Learning-Software (Moodle), so dass auch die Anbindung von unternehmensinternen Schulungs- oder Anleitungsinhalten oder von sonstigen Schulungsdienstleistern generell möglich ist.

Im Rahmen des Projektes konnten die Grundlagen für diese Methodik erarbeitet, entwickelt und im Labormaßstab erprobt werden.

Projektrahmen: ZIM

Projektpartner: Comma Soft AG, SHS plus GmbH

Laufzeit: 01.01.2020 – 30.09.2022

Projektziel:

Das Projekt zielte darauf ab, Maschinen- und Prozessdaten aus dem Spritzgießverfahren zu nutzen, um dem Maschinenbediener und der Produktionsleitung Assistenzfunktionen auf der Basis einer Anomalieerkennung zur Verfügung zu stellen. Zunächst wurde an einer Spritzgießmaschine umfangreiche Messtechnik und IT-Infrastruktur realisiert, um die Prozessdaten hochfrequent (10ms-Takt) aus der Maschine abgreifen zu können. Zum Einsatz kam eine Maschine vom Typ IntElect 100 der Firma Sumitomo Demag, die im Technikum der SHS plus GmbH betrieben wurde. Daraufhin wurden Formen für verschiedene Bauteile von Industriepartnern beschafft, um im Projekt reale Produktions-Use-Cases abzubilden. In experimentellen Versuchsreihen wurden Bauteile produziert und die Prozessdaten umfangreich aufbereitet. Um eine Praxistauglichkeit zu ermöglichen, lag der Fokus auf der Entwicklung eines effizienten KI-Modells, welches im laufenden Gutbetrieb der Maschine nachtrainiert wurde. Nach der Weiterverarbeitung und Bewertung der Daten wurde ein Quality-Score ermittelt, der an das virtuelle Assistenzsystem Vipra® übergeben und von dort aus an den Maschinenbediener kommuniziert werden konnte. Hierzu wurden weitere Kommunikationskanäle etabliert und eine entsprechende Mensch-Maschine-Schnittstelle geschaffen.