Projektvorstellung
KI-Tool für Kunststoffe/Rezyklate in der Automobilindustrie
Auftraggeber:

Die Ausgangssituation:
Im Rahmen des Projektes werden Abmischungen von Chargen
unterschiedlicher Kunststoff-Rezyklatquellen sowie verschiedenen
Neuware-Typen mittels Extrusions- und Spritzgussverfahren verarbeitet und im Anschluss analysiert. Die ermittelten Prozessparameter und Analyseergebnisse sind dabei die Grundlage für das von Ehrenmüller entwickelte KI-Modell. Das KI-Modell soll Handlungsempfehlungen für die Verarbeitung von Kunststoff-Rezyklaten mit schwankenden Materialqualitäten vorgeben, um am Ende Bauteile mit konstanten Eigenschaften zu erhalten.
Status:
Erste Iteration abgeschlossen
Branche:
Forschung & Entwicklung Automobilindustrie
Unternehmensgröße:
Audi AG Deutschland: 55.000 MA
Kategorie:
Handlungsempfehlungen
Die Ziele:
- Optimierter Einsatz von Rezyklaten
in der Automobilindustrie und anderen
kunststoffverarbeitenden Branchen - Konstante Bauteileigenschaften bei der Verarbeitung von Kunststoff-Rezyklaten
- Steigerung der Akzeptanz des Ein-
satzes von Kunststoff-Rezyklaten

Die Lösung:
In einem iterativen Entwicklungsprozess werden sukzessive Rohstoffe von Rehau bereitgestellt und vom ibp verarbeitet sowie analysiert. Von Ehrenmüller werden die Daten anschießend
analysiert und daraufhin ein KI-Tool erstellt, welches sukzessive an die Anforderungen der Produktionsprozesse von Audi angepasst und bezüglich der Prognosegüte optimiert wird. Bei allen Schritten findet ein enger Austausch der Experten aller vier Projektpartner statt.

Die Umsetzung:
Datengrundlage: Im ersten Projektabschnitt wurden drei verschiedene Rezyklatquellen in Kombination mit einem Neuwaretyp in verschiedenen Mischungsverhältnissen untersucht. Die daraus resultierende Datengrundlage umfasst Prozessparameter des Compoundierungs- und Spritzgussverfahrens und Analyseergebnisse der einzelnen Rohstoffe und Compounds nach den verschiedenen Verarbeitungsstufen.
Vorgehen: Unter Verwendung verschiedener mathematischer und statistischer Methoden wurden die Prozessparameter und Analyseergebnisse umfangreich auf Korrelationen und Merkmale geprüft. Auf Basis der daraus gewonnenen Erkenntnisse und der Absprachen mit den Kunststoffexperten entwickelten wir im ersten Projektabschnitt ein Klassifikationsmodell je Rezyklat, welches uns für gewünschte Bauteileigenschaften das optimale Mischungsverhältnis zwischen der verwendeten Rezyklatquelle und dem Neuware-Typ ausgibt.
Eine große Herausforderung in der Arbeit mit recycelten Kunststoffen sind hierbei die erheblichen Schwankungen der Materialkennwerte je Charge, die mithilfe von künstlicher Intelligenz ausgeglichen werden sollen. Das entwickelte KI-Modell erzielt für alle drei getesteten Rezyklatquellen, unabhängig der Chargen, sehr gute Ergebnisse.

Ausblick:
Im Rahmen des kommenden Projektabschnittes soll eine Erweiterung in präzisere Mischungsverhältnisse einer Rezyklatquelle mit verschiedenen Neuware-Typen erfolgen. Im Anschluss soll das KI-Modell in einen prototypischen Produktionsablauf eingebunden werden.

Was zeichnet uns aus?






Was zeichnet uns aus?
INDIVIDUELLE
KI-ENTWICKLUNG
HOCHQUALIFIZIERTE
KI-EXPERTEN
EFFIZIENTE
KI-ENTWICKLUNG
LEIDENSCHAFT UND QUALITÄT
HERVORRAGENDE
REFERENZEN
OPTIMIERTE CODE-ENTWICKLUNG
Was können wir für Sie tun?
Ich freue mich auf Ihren Anruf!

„In einem ersten Startgespräch nehme ich Ihre Anfrage auf und koordiniere die weiteren Schritte. Ich freue mich darauf, Sie kennenzulernen!“
Leah Soldner
Customer Relationship Managerin
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