Aus der Branche

Borealis gibt die Ernennung von Thomas Reutter (43) zum Vice President Product Asset Management and Supply Chain mit Wirkung vom 1. August 2021 bekannt.
Er hat einen Master-Abschluss in Betriebswirtschaftslehre von der Martin-Luther-Universität Halle, Deutschland, mit einer Spezialisierung in Controlling und Supply Chain.

Thomas Reutter kommt von Dow zu Borealis und bringt umfangreiche Erfahrungen in den Bereichen Product Asset Management und Supply Chain mit. Seit seinem Einstieg bei Dow im Jahr 2008 war er in verschiedenen Positionen mit zunehmender Verantwortung im Produktmanagement, Supply Chain Management und Vertrieb in den Niederlanden, Mexiko und der Schweiz tätig. Zuletzt war er Senior Product Director für lineares Polyethylen mit niedriger Dichte (LLDPE) in der Schweiz.

Dr.-Ing. Larissa Born, wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Textil- und Fasertechnologien (ITFT), wurde am 02. Juli 2021 im Rahmen der Abschlussfeier der Masterabsolvent:innen der Maschinenbau-Fakultäten an der Universität Stuttgart mit dem Manfred Hirschvogel Preis 2021 ausgezeichnet. Der mit 5.000 Euro dotierte Preis wird jährlich an allen TU9-Universitäten für die beste Dissertation aus dem Bereich Maschinenbau verliehen. Die prämierte Doktorarbeit trägt den Titel „Grundlagen für die Auslegung und Gestaltung eines Hybridmaterials für außen liegende, adaptive Fassadenbauteile aus Faserverbundkunststoff“. Dr.-Ing. Marc Hirschvogel, Kuratoriumsvorsitzender der Frank Hirschvogel Stiftung, lobte bei der Preisverleihung insbesondere den innovativen Ansatz und die wissenschaftliche Tiefe der Arbeit.

Mit ihrer Doktorarbeit stellt Larissa Born eine grundlegende Methodik zur Entwicklung adaptiver Faserverbundkunststoffe zur Verfügung und wandte diese beispielhaft auf ein Hybridmaterial aus glasfaserverstärktem Kunststoff, Elastomer und thermoplastischem Polyurethan an. Zwischen steifen Bauteilbereichen werden lokal nachgiebige Bereiche (Gelenke) durch Anpassung des Materialaufbaus integriert. Um die adaptiven Material-eigenschaften analysieren zu können, entwickelte sie darüber hinaus ein neues Prüf-verfahren, das die Biegung eines Prüfkörpers um bis zu 180° ermöglicht. Das neuartige Hybridmaterial lässt eine Dauerbelastung von 5.000 Biegezyklen um 180° mit lediglich marginalem Festigkeitsverlust zu. Ergebnis der durchgeführten Analysen ist eine Datenbasis inklusive Regressionsmodell auf deren Grundlage sich die mechanischen Eigenschaften eines Gelenk-Bauteils einstellen lassen.

Das Hybridmaterial hat bereits in verschiedenen Demonstratoren Anwendung gefunden, die mit dem AVK Innovation Award (Flectofold) und dem Materialica Gold Award (Flexafold) ausgezeichnet wurden. „Mit ihrer Arbeit ist es Larissa Born gelungen, eine völlig neue, materialtechnische Grundlage für die Entwicklung adaptiver Faserverbundkunststoffe zu schaffen.“, lobte Prof. Dr.-Ing. Götz T. Gresser, Doktorvater und Institutsleiter des ITFT, die Arbeit anlässlich der Preisverleihung. „Die Anwendung ist nicht beschränkt auf den architek-tonischen Kontext, sondern kann ebenso auf andere Bereiche wie beispielsweise Automobil und Luftfahrt übertragen werden. So können mechanische, wartungsintensive Gelenke durch verschleißarme, nachgiebige Mechanismen ersetzt werden.“

Nach der abgeschlossenen Promotion wird Larissa Born als stellvertretende Institutsleiterin des ITFT ihre Forschungsarbeiten am Institut fortsetzen. Gemeinsam mit Prof. Gresser gilt es, das bisherige Forschungsfeld zu vertiefen und neue Forschungsthemen im Bereich Faserverbund zu eröffnen.

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.