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28.07.2022

Lenzing kooperiert mit Red Points im Kampf gegen Fälschungen

  • Die Zusammenarbeit mit Red Points trägt den steigenden Erwartungen der Konsument:innen an Transparenz Rechnung und unterstreicht das Engagement von Lenzing für den Markenschutz.
  • Die Kooperation schützt zudem die Interessen der Kunden und Partner von Lenzing, die sich dafür einsetzen, die Transparenz ihrer Wertschöpfungsketten zu erhöhen.
  • Als Grundlage dienen die allgemeinen Markenschutzbemühungen von Lenzing, die die Echtheit der Fasern bis hin zu den Endprodukten verifizieren

Die Lenzing Gruppe, ein führender Hersteller von Spezialfasern auf Holzbasis, ist eine Partnerschaft mit Red Points eingegangen. Das Unternehmen ist im Bereich der Online-Erkennung und -Behebung von Verletzungen des geistigen Eigentums tätig. Ziel der Kooperation ist es, die bestehenden Markenschutzbemühungen von Lenzing rund um den Globus zu verstärken und Markenüberwachungsdienste rund um die Uhr zu ermöglichen.

  • Die Zusammenarbeit mit Red Points trägt den steigenden Erwartungen der Konsument:innen an Transparenz Rechnung und unterstreicht das Engagement von Lenzing für den Markenschutz.
  • Die Kooperation schützt zudem die Interessen der Kunden und Partner von Lenzing, die sich dafür einsetzen, die Transparenz ihrer Wertschöpfungsketten zu erhöhen.
  • Als Grundlage dienen die allgemeinen Markenschutzbemühungen von Lenzing, die die Echtheit der Fasern bis hin zu den Endprodukten verifizieren

Die Lenzing Gruppe, ein führender Hersteller von Spezialfasern auf Holzbasis, ist eine Partnerschaft mit Red Points eingegangen. Das Unternehmen ist im Bereich der Online-Erkennung und -Behebung von Verletzungen des geistigen Eigentums tätig. Ziel der Kooperation ist es, die bestehenden Markenschutzbemühungen von Lenzing rund um den Globus zu verstärken und Markenüberwachungsdienste rund um die Uhr zu ermöglichen. Da die Lenzing Textilmarken TENCEL™, LENZING™ und ECOVERO™ sowie die Vliesstoffmarke VEOCEL™ weiterhin eine große Nachfrage von Branchenpartnern und Kunden in aller Welt generieren, wird es immer wichtiger, die Marken des Unternehmens zu schützen und eine vollständige Transparenz der Online-Präsenz der Marken zu gewährleisten.

Wahrung der Interessen der Lenzing Partner und Konsument:innen
Red Points bietet die ideale Technologielösung, um Lenzing bei der Überwachung und Eliminierung des unerlaubten Gebrauchs seiner Marken sowie von Fälschungen im Internet zu unterstützen. Die Technologie nutzt künstliche Intelligenz (KI), um Verletzungen des geistigen Eigentums von Lenzing Marken sehr genau und effizient automatisch zu erkennen.

Der Markenschutz ist nur eine der aktuellen proaktiven Maßnahmen von Lenzing, die darauf abzielen, die Transparenz in der Lieferkette zu erhöhen und die Interessen der Lenzing Partner zu schützen, indem sichergestellt wird, dass sie echte Lenzing Fasern kaufen, die ihren hohen Standards entsprechen.

2018 hat Lenzing den E-Branding-Service eingeführt, der es Kunden, Einzelhändlern und Markenpartnern von Lenzing ermöglicht, Markenzeichen in ihren Marketingmaterialien effektiv zu nutzen. Die Plattform wurde von Partnern in aller Welt begeistert aufgenommen, da sie der Mode-, Textil- und Vliesstoffbranche einen Mehrwert bietet, indem sie die Rückverfolgbarkeit der Lenzing Fasern erleichtert und es den Kunden ermöglicht, diese erfolgreich zu bewerben.

Quelle:

Lenzing AG

 Künstliche Intelligenz für Maschinen hilft Mensch und Umwelt (c) SKZ
Vliesstoff-Kompaktanlage (DILO) zur Herstellung von Nadel-Vliesen aus Sonderfasern.
23.06.2021

Künstliche Intelligenz für Maschinen hilft Mensch und Umwelt

Der Maschinenbau ist eine Stärke der deutschen Industrie. In Leitbranchen, deren Produkte in einem globalisierten Umfeld starker Konkurrenz ausgesetzt sind, kann der Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) dazu beitragen, Industriekapazitäten und Knowhow in Deutschland zu halten, im Maschinenbau und nachgelagerten Branchen. Doch erst durch praxisnahe Anwendung in der Industrie kann KI seine Stärken für Unternehmen voll entfalten. Wie das mit dem Beitrag angewandter Forschung geht, zeigen Textilindustrie und -maschinenbau ebenso wie die Kunststoffbranche.

Mit der Corona-Krise sind Vliesstoffe über die Fachwelt hinaus bekannt geworden, denn sie bilden das Ausgangsmaterial für Schutzmasken. Die aufgetretenen Engpässe am Markt 2020 zeigten, wie stark Deutschland hier von Lieferungen aus dem Ausland abhängig ist. Zugleich ist Deutschland in anderen Vliesstoff-Segmenten und bei Maschinen für die Vliesstoffherstellung eine wichtige Größe auf den Weltmärkten. Damit das so bleibt, arbeitet die Branche an Innovationen. Ein zentraler Baustein dafür: Die Nutzung Künstlicher Intelligenz (KI).

Das Auge auf der lernenden Maschine

Der Maschinenbau ist eine Stärke der deutschen Industrie. In Leitbranchen, deren Produkte in einem globalisierten Umfeld starker Konkurrenz ausgesetzt sind, kann der Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) dazu beitragen, Industriekapazitäten und Knowhow in Deutschland zu halten, im Maschinenbau und nachgelagerten Branchen. Doch erst durch praxisnahe Anwendung in der Industrie kann KI seine Stärken für Unternehmen voll entfalten. Wie das mit dem Beitrag angewandter Forschung geht, zeigen Textilindustrie und -maschinenbau ebenso wie die Kunststoffbranche.

Mit der Corona-Krise sind Vliesstoffe über die Fachwelt hinaus bekannt geworden, denn sie bilden das Ausgangsmaterial für Schutzmasken. Die aufgetretenen Engpässe am Markt 2020 zeigten, wie stark Deutschland hier von Lieferungen aus dem Ausland abhängig ist. Zugleich ist Deutschland in anderen Vliesstoff-Segmenten und bei Maschinen für die Vliesstoffherstellung eine wichtige Größe auf den Weltmärkten. Damit das so bleibt, arbeitet die Branche an Innovationen. Ein zentraler Baustein dafür: Die Nutzung Künstlicher Intelligenz (KI).

Das Auge auf der lernenden Maschine

Am ITA Augsburg hat man dafür Grundlagen in einem Projekt gelegt, auf denen sich nun aufbauen lässt. Die Vision: Die Maschine zur Vliesstoffproduktion passt die Parameter entsprechend den Erfordernissen im laufenden Betrieb autonom an. Etwaig auftretende Fehler werden von der Maschine selbstständig diagnostiziert, die Drehzahlen entsprechend angepasst. „Wir haben im Projekt EasyVlies gezeigt, wie sich mit der Nutzung von Algorithmen für die Vliesstoffproduktion Material- und Energiekosten einsparen lassen. Zusammen mit Partnern aus der Industrie haben wir erreicht, dass die Maschine zentrale Parameter wie Drehzahlen und Abstände, von denen eine große Kombinationsmenge für das Erreichen der gewünschten Produktqualität notwendig sind, durch das entwickelte KI-Modell vorhergesagt werden. „Die Abstände der bis zu 40 Arbeitselemente in der Maschine bestimmen dabei in Kombination mit den Drehzahlen der beteiligten Walzen die Öffnung der Faserflocken bis zur Einzelfaser und die Bildung des Vlieses“, erläutert ITA-Augsburg Geschäftsführer Prof. Stefan Schlichter. Die naturwissenschaftlichen Zusammenhänge und Wechselwirkungen zwischen den Drehzahlen und den Qualitätsparametern der Vliesstoffproduktion sind nicht eindeutig bekannt. Gerade deshalb kann KI hier seine Vorteile ausspielen. „Denn Künstliche Intelligenz kann auch diffuse Zusammenhänge modellieren und simulieren“, betont Schlichter. Die Algorithmen dafür hat Maschinenbauingenieur Dr. Frederik Cloppenburg aus dem Aachener ITA-Stammhaus entwickelt, 280 Versuche wurden im Zusammenspiel mit der KI-Entwicklung durchgeführt.

In der unternehmerischen Praxis lernen die Algorithmen nun hinzu. Das zeigt  bei einem Vliesstoffbetrieb der Fahrzeugbranche bereits erste Erfolge in der betrieblichen Praxis. Im nächsten Schritt arbeiten die ITA-Forschenden daran, Messtechnik wie Kamerasysteme und strahlungsbasierte Messsysteme für die Gleichmäßigkeit des Vliesstoffs in die Maschinen zu integrieren. Ziel: Fehler so prognostizieren, dass sie gar nicht erst auftreten. Das Aufkommen an Vliesstoff-Ausschuss soll so um 30 bis 50 Prozent sinken. Angesichts von bislang jährlich allein in Deutschland anfallender Ausschussware im Wert von 150 Mio. Euro, das entspricht 10 Prozent des Branchenumsatzes, ein erheblicher Anreiz. „Die hoch qualifizierten Facharbeiter beaufsichtigen sozusagen die lernende Maschine“, erklärt Schlichter.

Industrie 4.0 wird in der Kunststoffbranche künftig auch benötigt, um das Ziel höherer Recyclingquoten zu erreichen. Denn eine weniger einheitliche Rohstoffbasis macht lernende Maschinen noch wertvoller. Das ist auch Ausgangspunkt des vom Bundesforschungsministerium (BMBF) geförderten Verbundprojekts CYCLOPS des Kunststoff-Zentrums (SKZ) und namhaften Partnern aus Wissenschaft und Wirtschaft. Durch den Einsatz von KI sollen Materialströme automatisiert klassifiziert werden, damit sie sich optimal verwenden lassen. „Die Maschinen sollen künftig eigenständig erkennen, in welche Anwendungen produzierte Materialien eines bestimmten Typs gehen können“ erläutert SKZ-Gruppenleiter Digitalisierung, Christoph Kugler. Ein Faktor: Die Fließfähigkeit des Kunststoffs, seine Viskosität. Je kürzer die Polymerketten des Materials, desto größer, vereinfacht gesagt, ihre Fließfähigkeit. Für diese Fließfähigkeit spielt andererseits auch das Druckniveau in der Maschine eine Rolle. Hier kommt wiederum die KI ins Spiel: „Durch Künstliche Intelligenz können Materialeigenschaften und selbst lernende Maschinensteuerungen sehr gut ineinanderwirken, so unsere Erwartung“, erklärt Kugler. Grundlage für die angewandte Forschung im Projekt CYCLOPS sind sowohl Prozessdaten aus den Maschinen, welche die Materialqualität beschreiben können, als auch Daten entlang des Lebenswegs von Material und Produkt. Im Rahmen des Projektes werden damit die Transparenz und die Informationsdichte erhöht, welche nach wie vor einige der größten Hemmnisse der Kreislaufwirtschaft sind.

Neue Expertisefelder wie Erklärbare KI erschlossen

Das SKZ baut mit dem Projekt auf KI-Expertise auf, die über abgeschlossene und noch laufende Projekte erarbeitet wurde. In der Vergangenheit lag der Schwerpunkt in der Entwicklung sogenannter Softsensoren aus Prozessdaten zur Berechnung komplexer Qualitätskennwerte wie z.B. Viskosität oder Vernetzungsgrad des Kunststoffs. Durch die Weiterentwicklung der Technologie werden neue Expertisefelder erschlossen, so z.B. Optimierung der Prozessmodellierung durch KI, Prognose von Materialverhalten unter Last oder auch erklärbare KI (XAI), sie beschreibt den Weg, auf dem Algorithmen zu ihren Ergebnissen gelangen. In den letzten Jahren wurde ebenfalls der Einsatz von digitalen Technologien und KI im Kontext der Kreislaufwirtschaft am SKZ forciert, so in den noch jeweils bis ins nächste Jahr hinein laufenden Projekten Di-Plast und DiLinK. Während Di-Plast ein EU-Projekt ist, wird DiLink ebenfalls vom BMBF gefördert. Mit dem FIR e.V. ist ein weiteres Institut der Zuse-Gemeinschaft im DiLink-Projektkonsortium vertreten, mit dem Fokus auf dem Thema Geschäftsmodelle. Denn diese verändern sich durch das Vordringen der KI in immer mehr Aspekten des Maschinenbaus.