Kunstmatige intelligentie moet kwaliteit en efficiëntie verbeteren

© Fraunhofer IPA

Met Kunstmatige Intelligentie (KI) wil een onderzoeksteam van het Fraunhofer IPA de lakering van kunststofonderdelen in de auto- en vrachtwagenbouw efficiënter maken. Daartoe moeten intelligente algoritmen alle gegevens die tijdens het lakproces vrijkomen, analyseren en vroegtijdig waarschuwen voor fouten.

De lakering wordt tot op heden beschouwd als een niet volledig beheersbaar proces. Er dreigt afval, uitval van installaties en nabewerking, omdat bijvoorbeeld de voorgeschreven laklaagdikte niet overal consistent kan worden aangehouden. Hoe ambitieuzer klinkt daarom wat een onderzoeksteam van het Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA heeft gepland: zij willen het aantal fouten met 30 procent verminderen en de stilstandtijden met 20 procent terugdringen. Daarnaast moeten het jaarlijkse lakverbruik en de doorlooptijd voor nieuwe kleuren elk met tien procent worden verminderd.

De wetenschappers willen dit bereiken door eerst de kwaliteitsgegevens, zoals bijvoorbeeld zichtbare lakfouten of de meetgegevens van de laklaagdikte, te combineren met de procesgegevens uit de besturing van de installaties. Uit deze gegevens moet vervolgens een fijnmazig gedragsmodel ontstaan dat wordt geëvalueerd met behulp van een machine learning-methode. De algoritmen moeten vroegtijdig dreigende kwaliteitsafwijkingen herkennen en meteen wijzen op de oorzaak ervan.

Hoge mate van automatisering en digitalisering maakt inzet van KI mogelijk

De onderzoekers richten zich daarbij op de lakering van bumpers, zijspiegels, deurgrepen en andere kunststofonderdelen in de auto- en vrachtwagensector. »In deze branche is er een groot productvolume en daarmee ook een levendige interesse in efficiëntieverbeteringen«, zegt Oliver Tiedje, hoofd van de groep Nattoepassings- en simulatie-techniek bij het Fraunhofer IPA. »Bovendien is er in lakprocesinstallaties sprake van een zeer hoog automatiserings- en digitaliseringsniveau, wat het gebruik van KI veelbelovend maakt.«

Het onderzoeksproject »Efficiëntieverhoging van lakprocessen door meervoudige netwerking van proces- en kwaliteitsgegevens via zelflerende gedragsmodules« (pAInt-Behaviour) loopt nog tot 31 mei 2024 en wordt ondersteund door het Duitse federale ministerie van Onderwijs en Onderzoek met bijna 1,3 miljoen euro. Projectpartners naast het Fraunhofer IPA zijn onder andere b+m surface systems GmbH, AOM Systems GmbH, het HELMUT FISCHER GMBH INSTITUUT VOOR ELEKTRONICA EN MEETTECHNIEK en SMP Automotive GmbH.