Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWMEffizienzsteigerung durch Machine Learning in der Kunststoffverarbeitung
Digitaler Zwilling des Fraunhofer ITWM optimiert Extrusionsprozesse
Digitale Zwillinge gelten in vielen industriellen Prozessen als Schlüsseltechnologie. Für die Kunststoffindustrie haben Forschende des Fraunhofer-Instituts für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM in Kaiserslautern ein Machine-Learning-Tool entwickelt, das mithilfe eines Digitalen Zwillings die optimalen Prozesseinstellungen ermittelt. Der Digitale Zwilling berechnet ausgehend von den gewünschten Produkteigenschaften die benötigten Einstellungen des Extruders. Dadurch können Unternehmen Zeit und Ressourcen sparen und gleichzeitig die Qualität ihrer Produkte steigern.
Ein zentraler Prozess in der Kunststoffindustrie ist die Extrusion. Dabei wird Kunststoff als zähe Masse unter hohem Druck und hoher Temperatur durch eine formgebende Öffnung gepresst. Ziel ist es, bei möglichst geringem Energie- und Materialaufwand ein möglichst hochwertiges Produkt zu erstellen. Das können zum Beispiel Kabelummantelungen, Rohre für den Bau, Folien oder Wärmedämmplatten sein. Damit die gewünschte Qualität der Produkte erreicht wird, spielen diverse Prozesseinstellungen am Extruder eine Rolle, wie Drehzahl, Durchsatz und Temperatur der Heizelemente. Die Qualität des Produktes wird beispielsweise bestimmt durch die Schmelztemperatur, den Druck oder die Verweilzeit.
