Machines laten leren van elkaar, ongeacht de fabrikant

Team van de proefopstelling van het DarWIN-project (v.l.n.r. Dr. Thorsten Thümen van Sumitomo (SHI) Demag, Felix Georg Müller van plus10, Christoph Mussauer van SKZ, Marco Fischer en Melanie Rohde van Sumitomo (SHI) Demag) / DarWIN-onderzoeks team (LTR Dr. Thorsten Thümen van Sumitomo (SHI) Demag, Felix Georg Müller van plus10, Christoph Mussauer van SKZ, Marco Fischer en Melanie Rohde van Sumitomo (SHI) Demag)

De Fraunhofer Spin-Off plus10 doet praktijkgericht onderzoek samen met het Zuid-Duitse Kunststof Centrum SKZ in het kader van het project DarWIN aan nieuwe AI-gebaseerde optimalisatietools voor spuitgietmachines. Het doel is om continu lerende modellen praktijkgericht te ontwikkelen die een hogere kwaliteit bij kortere cyclustijden 24/7 adaptief mogelijk maken. Hiervoor worden machines van verschillende fabrikanten betrokken en worden generalisatiestrategieën ontworpen voor overkoepelende leerfasen. Nu is ook een laatste proefreeks uitgevoerd op machines van het bedrijf Sumitomo (SHI) Demag.

Sinds medio 2020 lopen de onderzoeks- en ontwikkelwerkzaamheden en sinds 2021 ook de proefreeksen van de Fraunhofer Spin-Off plus10 en het Kunststofcentrum SKZ voor het onderzoeksproject DarWIN. Met dit AI-project worden gedetailleerde gedragsmodellen van spuitgietmachines geleerd op basis van hoogfrequente machinegegevens. Door de overdraagbaarheid van vooraf getrainde machine learning-modellen kunnen individuele machines van elkaar leren. Dit betekent dat gedragsmodellen van een specifieke machine niet telkens helemaal opnieuw geleerd hoeven te worden, maar slechts in een kleine aanpassingsfase op de machine en het lopende product worden afgestemd. Deze gedragsmodellen stellen geoptimaliseerde procesparameters voor voor de volgende machinecyclus, zodat onder de geldende randvoorwaarden, zoals de karakteristieken van het grondstof en de omgeving, in de kortst mogelijke cyclus en zonder afval geproduceerd kan worden. Het bijzondere aan het project DarWIN is dat machines van verschillende fabrikanten van elkaar leren. De gedragsmodellen zijn dus fabrikantonafhankelijk overdraagbaar op machines van vergelijkbare bouwgrootte en technologie.

AI-proeven op machines van Sumitomo (SHI) Demag

Onlangs hebben plus10 en het SKZ deze proefreeks ook uitgevoerd op machines van Sumitomo (SHI) Demag. De hoogfrequente machineconnectiviteit van de Sumitomo (SHI) Demag-machines maakt het mogelijk om plus10-algoritmen op de machines te trainen. Hierdoor kunnen de installaties continu meeleer, afval worden voorkomen en de machines altijd maximaal productief worden bedreven. Een voordeel van de Sumitomo (SHI) Demag-machines is dat hun besturingssystemen een hoogfrequente en realtime communicatie in milliseconden mogelijk maken. De continu lerende AI-gebaseerde optimalisatietools kunnen zo eenvoudig in de installaties worden geïntegreerd en gebruikt; de machines zijn zogenaamd 'AI-ready'.

De proefreeksen in het Sumitomo (SHI) Demag-technikum dragen niet alleen bij aan de optimalisatie van spuitgietmachines, maar dienen ook als interface-ontwikkeling en continue toetsing en verdere ontwikkeling van AI-gebaseerde softwaretools. Door het bieden van een echte testomgeving pakt Sumitomo (SHI) Demag proactief innovatieve onderwerpen en ideeën voor haar machines op en bepaalt actief de toekomst van het spuitgieten.

Onderzoekresultaten relevant voor een duurzame kunststofindustrie

De resultaten van het onderzoeksproject zijn bovendien van groot belang voor een duurzame kunststofverwerking. De plus10-technologie maakt het mogelijk om zelfs gevoelige of heterogene materialen, zoals thermoplastische post-consumer-recycling of snel netvormende elastomeren, processtabiel te verwerken. De inzichten ondersteunen daarmee een functionerende circulaire economie in de kunststofverwerking.

Het onderzoeksproject 'DarWIN' (BMBF-subsidiekenmerk 01IS20066) wordt gefinancierd door het Duitse Federaal Ministerie van Onderwijs en Onderzoek (BMBF) en eindigde op 31.12.2021. Momenteel worden de verkregen resultaten uitgewerkt en intern bij plus10 geïntegreerd in de softwareontwikkeling. Voor het einde van 2022 is de publicatie van de definitieve resultaten gepland, evenals samen met het SKZ verdere activiteiten en live-demonstraties van de ontwikkelingsresultaten op vakbeurzen zoals de bijeenkomst 'Digitales Spritzgießen' bij het SKZ in Würzburg.