Aus der Branche

In Anerkennung seiner außergewöhnlichen Ingenieurleistungen auf den Gebieten Textilmaschinenbau, Textiltechnologie sowie Textilchemie und Oberflächenmodifizierung von textilen Halbzeugen wurde Herrn Prof. Paul Kiekens am 5. April 2023 Doktoringenieur honoris causa (Dr.-Ing. h.c.) verliehen.

Prof. Kiekens war fast 35 Jahre Universitätsprofessor an der Universität Gent, Belgien, und damit verantwortlich für die textilorientierte Ausbildung und Forschung. Dabei war ihm die intensive Interaktion mit der europäischen Wirtschaft und Wissenschaft immer wichtig.

Direkt nach der politischen Wende hat er für die einzige osteuropäische universitäre Forschungseinrichtung der textilen Ausrichtung, dem ITM (ehem. ITB) an der Fakultät Maschinenwesen der TU Dresden, den Weg für die internationale Zusammenarbeit in Lehre und Forschung im Bereich des Textilmaschinenbaus, der Textiltechnologien und der Textilchemie geöffnet und Unterstützung geleistet. Es entstand eine enge und nachhaltige Verbundenheit, die den wissenschaftlichen Werdegang von Herrn Professor Paul Kiekens richtungsweisend mit beeinflusste. Dies spiegelte sich vor allem auch in der fachlichen Beratung bei der Beantragung von Großprojekten wieder.

Dazu gehören beispielsweise die geförderte Nachwuchsforschergruppe „Ganzheitlicher Ansatz zur Entwicklung und Modellierung einer neuen Generation multiaxialer Gelege für Faserverbundwerkstoffe zur Stärkung der sächsischen, französischen und flämischen Industrie im Hochleistungssektor“ (SAXOMAX) und das EU-Projekt „Large scale manufacturing technology for high performance light-weight 3D multifunctional composites“ (3D-LightTrans) gemeinsam einzuwerben. Gerade bei diesen Großprojekten war die intensive Zusammenarbeit mit Industriepartnern für den Erfolg wesentlich.

Bereits in den 1990er Jahren hatte Herr Professor Doktor Paul Kiekens die Vision, ein europäisches Netzwerk für Universitäten der Textillehre und –forschung ins Leben zu rufen. Im Jahr 1994 wurde die Association of Universities for Textiles (AUTEX) mit dem Ziel gegründet, durch gemeinsame Konzepte die Lehre und Forschung im Bereich der Textiltechnik auf einem international angesehenen Niveau zu etablieren. Aufgrund vorherrschender damaliger Kooperationen zwischen Herrn Professor Doktor Paul Kiekens und Herrn Professor Doktor Peter Offermann ist die TU Dresden, vertreten durch das ITM (ehemals ITB), seit der Gründung zum 01.07.1994 Vollmitglied und maßgeblich im Netzwerk integriert. Damit hat Prof. Dr.-Ing. habil. Paul Kiekens die internationale Zusammenarbeit der TU Dresden, Fakultät Maschinenwesen mit internationalen universitären Textilforschungseinrichtungen forciert.

Herr Professor Doktor Paul Kiekens war bis zu seinem Ruhestand executive coordinator der AUTEX. Im Rahmen von AUTEX findet jährlich das international renommierte Fachsymposium statt.

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.