Aus der Branche

Im aktuellen Hot Button Ranking von Canopy belegt Kelheim Fibres erneut einen Spitzenplatz: Mit einem Plus von 2,5 Bewertungspunkten belegte der bayerische Viskosespezialfaserhersteller unter rund 40 Viskosefaserherstellern weltweit den dritten Platz und sicherte sich zum zweiten Mal in Folge ein dunkelgrün/grünes Shirt. Dabei steht der Hot Button Report nicht nur für einen ethisch einwandfreien Rohstoffbezug – generell gilt er in der Branche als Nachhaltigkeitsindikator für Viskosefaserproduzenten.

Besonders in den Bereichen Transparenz und Beschaffung verlieh die NGO Canopy, die sich den Erhalt alter und bedrohter Wälder auf die Fahnen geschrieben hat, Kelheim Fibres Höchstpunkte: Als einziger EMAS-zertifizierter Viskosefaserhersteller weltweit publiziert Kelheim Fibres alle umweltrelevanten Daten öffentlich.
Auch im Bereich „Next Generation Solutions“, also beim Einsatz von alternativen Rohstoffen in der Faserproduktion, konnte Kelheim Fibres Punkte dazugewinnen. Gemeinsam mit dem schwedischen Textilrecyclingunternehmen Renewcell wollen die Faserexperten die großtechnische Produktion hochwertiger Viskosefasern aus bis zu 10.000 Tonnen des 100%igen Textilrecyclats Circulose® pro Jahr realisieren.

Immer mehr Verbraucher bevorzugen nachhaltige Textilien, insbesondere die Nachfrage nach Produkten aus Bio-Baumwolle steigt rasant. Im Vergleich zu konventionell angebauter Baumwolle erfordert der Anbau von Bio-Baumwolle den Verzicht auf gentechnisch verändertes Saatgut, chemische Pestizide und Düngemittel. Dennoch finden sich immer wieder gentechnische Veränderungen in Textilien, die fälschlicherweise mit einschlägigen Bio-Labels ausgezeichnet sind. Entsprechende Zertifizierungen verzichten oftmals auf Labortests oder nehmen nur Stichproben am Saatgut. Mit seiner neuen und speziell für Baumwolle entwickelten quantitativen Untersuchungsmethode kann der Textil-Prüfdienstleister Hohenstein nachweisen, in welchem Umfang gentechnisch veränderte Baumwolle im Produkt enthalten ist.

Erst qualitatives Screening und Identifikation, dann Quantifizierung gentechnisch veränderter Baumwolle
Für das qualitative Screening haben die Hohenstein Experten schon vor einiger Zeit molekularbiologische Nachweissysteme entwickelt, um klare Ja-/Nein-Aussagen über gentechnisch veränderte Baumwolle treffen zu können– von der Roh-Baumwolle bis hin zu chemisch unbehandelten Garnen und Flächengebilden. Hohenstein ist aktuell eines von wenigen Laboren weltweit, das diese Prüfung auf genveränderte Organismen (englisch: genetically modified organisms, GMO) gemäß dem ISO/IWA 32:2019 Protokoll akkreditiert durchführt. Diese Methode dient als sicherer Beleg für das Vorkommen oder den Ausschluss von gentechnischen Veränderungen in textilen Vorprodukten aus Baumwolle.

Ist der qualitative Nachweis gentechnischer Veränderungen erfolgt, kann direkt mit der Quantifizierung der gentechnisch veränderten Baumwolle begonnen und Art und Umfang bestimmt werden. Dafür wird per DNA-Analyse gezielt nach den verschiedenen Baumwoll-Linien, bei denen Genveränderungen bekannt sind, gesucht und der jeweilige Anteil quantifiziert. Diese Identifikation einzelner gentechnischer Veränderungen und ihre Quantifizierung ermöglicht eine genaue Auskunft darüber, ob es sich hierbei um eine äußerst geringfügige Vermischung durch Kontamination handelt oder ob eine Beimischung größerer Anteile von gentechnisch veränderter Baumwolle vorliegt. Hierin liegt ein deutlicher Vorteil für Hersteller, Brands und den Handel in Sachen Transparenz von Lieferketten und Fraud Prevention.

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.