Aus der Branche

Die Textil- und Modebranche muss nachhaltiger werden. Das junge Brand modus intarsia zeigt seinen Weg: Aus der Unterwolle von Hunden, die normalerweise ausgekämmt wird und im Müll landet, haben die zwei Gründerinnen ein hochwertiges Garn entwickelt. Die Modedesignerin Ann Cathrin Schönrock hatte die Idee, und die Textilingenieurin Franziska Uhl von der Hochschule Reutlingen hat gemeinsam mit Wissenschaftler:innen an den Deutschen Instituten für Textil- und Faserforschung Denkendorf (DITF) das entwickelte Garn an Industriemaschinen erprobt und in größerem Maßstab hergestellt.

Chiengora® nennen sie das Kaschmir-ähnliche Garn – „Chien“, Französisch für „Hund“, und „gora“ in Anlehnung an das ursprünglich von Hasen stammende feine Angora. Das Garn hat den Vorteil, dass der Rohstoff nicht eingeflogen werden muss und die Tiere nicht für die Wollproduktion gezüchtet und gehalten werden. Der Rohstoff für das Garn entsteht nebenbei bei der täglichen Tierpflege, vor allem, wenn die Tiere im Frühjahr ihr Winterfell verlieren. Damit schont die Nutzung von Chiengora® Ressourcen und dient dem Tierwohl.

Das Gründerinnen-Team besteht aus Ann Cathrin Schönrock (31) aus Berlin und Franziska Uhl (25) aus Reutlingen. Als gelernte Mode- und Strickdesignerin mit hohen Ansprüchen an Qualität, Ethik und Nachhaltigkeit hat Ann Cathrin Schönrock schon 2017 mit dem Sammeln der Unterwolle vom eigenen Hund, von Hunden von Bekannten und Freunden, aber auch von Hundefriseuren und Züchtern begonnen. Nach ersten Machbarkeitsstudien stieß Franziska Uhl von der Fakultät für Textil & Design an der Hochschule Reutlingen dazu. Sie hat im Rahmen ihrer Bachelorarbeit erforscht, welche Hundehaare sich besonders gut für die Garnentwicklung eignen. An den DITF hat sie mit Volkan Ünal und Waltraud Abele ihre Thesen an Maschinen im Industriemaßstab überprüft und die Produktionsprozesse optimiert – von den Wollfaserflocken bis zum fertigen Wollgarn.

Das Potenzial ist groß. Allein in Deutschland leben über 10,4 Millionen Hunde. Obwohl nicht alle Hunderassen geeignete Unterwolle haben, landen europaweit bisher jedes Jahr über 1000 Tonnen davon im Müll. Schönrock und Uhl haben ein dezentrales Sammlernetzwerk ins Leben gerufen. Jeder kann daran teilnehmen, die Unterwolle seines Vierbeiners sammeln und nach Reutlingen schicken. Unterstützt wird das Projekt mit dem staatlichen EXIST-Gründungsstipendium und einem Investment aus der Textilindustrie. Die Unternehmerin Anna Yona von Wildling investiert in „Yarnsustain“.

• Volle Auslastung der Produktionskapazitäten am Standort möglich
• Neue EU-Umweltauflagen ab 2024 werden zeitgerecht und vollständig erfüllt

Die Lenzing Gruppe, weltweiter Anbieter von holzbasierten Spezialfasern für die Textil- und Vliesstoffindustrie, investiert GBP 20 Mio. (umgerechnet EUR 23,3 Mio.) in die Errichtung einer neuen, hochmodernen Abwasseraufbereitungsanlage am Standort Grimsby, Großbritannien. Das Unternehmen setzt damit eine geplante Maßnahme zur Reduzierung der Abwasseremissionen bis 2022 um.

Lenzing verfügt mit der Implementierung dieses Projekts an allen Produktionsstandorten über biologische Abwasseraufbereitungsanlagen nach dem Qualitätsstandard der besten verfügbaren Technik (BVT, engl. best available techniques = BAT). Das Anlagendesign mit neuer Technologie, die im Rahmen eines Forschungsprojekts entwickelt wurde, erfüllt alle Vorgaben der britischen Regulierung und wird von den lokalen Behörden unterstützt.

Die derzeitige Abwassersituation am Standort entspricht der EU-Wasser-Rahmenrichtlinie sowie sämtlichen lokalen Gesetzen und Vorschriften. Die Genehmigung der Investition durch den Aufsichtsrat stellt sicher, dass noch in diesem Jahr mit dem Bau begonnen und die Inbetriebnahme rechtzeitig vor Inkrafttreten der von Großbritannien ratifizierten EU-Richtlinie1 erfolgen kann. Das Investment ist das größte seit der Inbetriebnahme dieses Lyocellstandortes, der insbesondere Premiumprodukte für technische und innovative Marktsegmente erzeugt.

Neben der Modernisierung der Abwasseraufbereitungsanlage am Standort Purwakarta (Indonesien) stellt die Implementierung der neuen Anlage in Grimsby eine weitere wichtige Maßnahme zur Reduzierung der gruppenweiten Abwasseremissionen um 20 Prozent bis 2022 (Ausgangsbasis 2014) dar. Der verantwortungsbewusste Umgang mit Wasser ist einer der Kernbereiche der Lenzing Nachhaltigkeitsstrategie „Naturally positive“. Wesentliche Themen dafür sind die effiziente Wassernutzung bei der Produktion und der Einsatz modernster Wasseraufbereitungstechnologien.

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.