So werden Effizienz und Qualität in der Gummiindustrie durch KI erhöht

Die Mischerei ist der Ort, an dem die Qualität und die Eigenschaften des Endprodukts entscheidend geprägt werden. Die Auswahl der Rohstoffe beeinflusst nicht nur die physikalischen Eigenschaften, sondern auch die wirtschaftlichen Aspekte der Produktion. Um sicherzustellen, dass die Mischungen den vorgegebenen Spezifikationen entsprechen, ist – neben dem verlässlich gesteuerten Herstellungsprozess – eine präzise Datenerfassung unerlässlich.
Moderne Abwiegeanlagen, Misch-, Knet- und Walzmaschinen sind mit fortschrittlicher Sensorik ausgestattet, die kontinuierlich Daten über den Zustand der Anlage erfassen. Die fast unüberschaubar große Zahl an Sensorik liefert Daten, die üblicherweise im ­Sekundentakt erfasst werden, um Anpassungen während des Mischvorgangs vorzunehmen. Durch die Erfassung ­dieser Parameter wird nicht nur die Qualität der Mischung verbessert, sondern auch der Materialverbrauch optimiert.
Nach dem Mischprozess werden Proben der Gummimischungen in Laboren auf ihre Qualität hin analysiert. Hier werden physikalische und chemische Tests durchgeführt, um sicherzustellen, dass die Produkte den erforderlichen Normen und der Spezifikation entsprechen. Hier erfolgt typischerweise die Freigabeentscheidung für ein Produkt.

Essenziell für eine effiziente Produktion von Gummierzeugnissen ist die Erfassung und im späteren Verlauf die Analyse von Daten. Dabei werden in der Produktion, wie auch im Labor Daten erzeugt.
Die erfassten Daten werden in einem zentralen System gespeichert und verwaltet. Hier kommt die Bedeutung des Datenmanagements ins Spiel. Über ­Monate und sogar Jahre werden die Daten der Mischungsherstellung sorgsam und nachvollziehbar aufgezeichnet und archiviert. So ergeben sich für die Betreiber der Produktion sowie für die Qualitätssicherung bereits vielfältige Möglichkeiten für Prüfungen. Beispielsweise generelle Rohstoffdaten, Verwiegedaten und Daten der Mischzyklen können hinreichend auf Abweichungen von früheren Mischungen, Referenzen oder gesetzten Spezifikationen betrachtet werden. Oft werden die daraus erzielten Hinweise genutzt, um Schwierigkeiten oder gar Fehler beim Produktionsprozess zu finden und zu vermeiden. Auch das Prüflabor bekommt über Softwareschnittstellen bereits Hinweise auf auffällige Vorkommnisse oder Toleranzverletzungen bei der Herstellung, sodass eventuell zusätz­liche Prüfvorgänge geplant werden können, wenn nötig. Alternativ könnten auch bestimmte Prüfungen entfallen, wenn alle Produktionsparameter bereits innerhalb enger Toleranzgrenzen liegen.
Damit sind nun die wesentlichen Parameter aus der Produktion gesammelt und bekannt. Das fertige Produkt beziehungsweise die Mischung wird nun im Labor analysiert und vermessen.
Die Integration von Laborgeräten zur Datenerfassung bringt zahlreiche Vorteile mit sich, die die Effizienz und Präzision von Forschungs- und Entwicklungsprozessen erheblich erhöhen und zur optimalen Qualitätssicherung beitragen. Im Labor können Daten in Echtzeit erfasst und übertragen werden, was eine sofortige Analyse und Reak­tion auf Veränderungen ermöglicht. Durch die Vernetzung werden alle gesammelten Daten an einem zentralen Ort gespeichert und verwaltet, was die Organisation und Analyse der Daten erleichtert. Die automatisierte Datenerfassung minimiert menschliche Fehler, die bei manueller Eingabe auftreten können, und sorgt somit für genauere Ergebnisse. Zudem ermöglicht sie eine bessere Ressourcennutzung, da Geräte effizienter zusammenarbeiten und re­dundante Prozesse vermieden werden. Die Qualitätssicherung kann Ergebnisse aus der Ferne überwachen, was Flexibilität und Zeitersparnis bietet. Darüber hinaus lassen sich Daten problemlos in bestehende Softwarelösungen integrieren, was die Analyse weiter optimiert. Durch den Zugriff auf zentrale Daten können Teams einfacher kooperieren, Informationen austauschen und gemeinsam an Projekten arbeiten.
Die Daten werden ebenso für die Rückverfolgbarkeit der Produkte benötigt. Jedes Laborergebnis wird dokumentiert und mit der entsprechenden Produktionscharge verknüpft, um bei Bedarf eine umfassende Analyse zu ermöglichen.
Die gesammelten Daten aus dem Labor werden analysiert, um Muster und Trends zu identifizieren. Softwaretools helfen dabei, die Ergebnisse zu visualisieren und Berichte zu erstellen, die für die Qualitätssicherung und Entscheidungsfindung im Unternehmen von großer Bedeutung sind.
Insgesamt trägt die Laborsoftware zur Optimierung von Arbeitsabläufen, zur Verbesserung der Datenqualität und zur Förderung von Innovationen in der Forschung bei.

Ein zusätzlicher Mehrwert entsteht, wenn die Datenpakete verschiedener Welten, wie beispielsweise der Produktion und des Labors, zusammengeführt und daraus die notwendigen und hilfreichen Schlüsse gezogen werden können. Unter anderem ermöglicht dies eine ganzheitliche Analyse der Produktionsprozesse, was zu einer verbesserten Effizienz führt. Durch die Integra­tion beider Bereiche werden Anoma­lien schneller identifiziert und behoben, was die Produktqualität steigert. Zudem fördern diese Daten die fundierte Entscheidungsfindung, da Trends und Muster in der Produktion und Qualitätssicherung leichter erkennbar sind. Insgesamt trägt dies dazu bei, Kosten zu senken und die Wettbewerbsfähigkeit zu erhöhen. Neben Qualitäts- und Mischsaaldaten werden auch weitere Datenquellen wie ein Energiemonitoring oder Daten aus nachgelagerten Prozessen, wie der Extrusion ebenfalls konsolidiert.
Mit der zunehmenden Komplexität der Daten und der Notwendigkeit, schnellere und präzisere Entscheidungen zu treffen, wird Künstliche Intelligenz (KI) immer wichtiger. KI-gestützte Systeme können große Datenmengen analysieren, Muster erkennen und Vorhersagen über die Qualität und Leistung von Gummimischungen treffen.

KI-Modelle bieten die Möglichkeit ­einer automatisierten Analyse und der Ableitung von Handlungsempfehlungen. Auf dem Weg zum Einsatz solcher fortgeschrittenen Algorithmen lassen sich bereits Mehrwerte realisieren. Bereits über eine gesteigerte Transparenz und den richtigen Visualisierungen von Labor- und Mischdaten wird der Experte mit Daten unterstützt.
Dank einer automatisierten Überwachung muss ein Mitarbeiter nicht mehr selbst auf Dashboards schauen, sondern bekommt bei Abweichungen oder Trends eine Benachrichtigung. So können auch weniger erfahrene Mitarbeiter durch Handlungsempfehlungen unterstützt werden. Durch das Arbeiten mit den Daten treten auch etwaige Probleme mit der Datenqualität zutage, die direkt behoben werden. So kann dann anschließend ein KI-Modell eingesetzt werden, denn die Qualität der KI-Auswertung hängt stark von der Qualität der eingegebenen Daten ab. Durch maschinelles Lernen entstehen Modelle, die die ­Beziehung zwischen verschiedenen Mischparametern und den Eigenschaften der Endprodukte erkennen. Diese Modelle können dann zur Vorhersage der Qualität zukünftiger Mischungen genutzt werden.
KI hilft auch, Optimierungsmöglichkeiten im Mischprozess zu identifizieren, indem sie Simulationen durchführt und Vorschläge für Anpassungen errechnet. Besonders interessant ist dies bei der Sicherstellung der Qualität unter Verwendung von Rezyklaten mit Schwankungen in den Eingangsqualitäten.
Die Implementierung von KI in den Produktionsprozess ermöglicht eine dynamische Anpassung und kontinuierliches Lernen. Durch die regelmäßige Aktualisierung der Modelle mit neuen Daten, beispielweise für ein neues Material, bleibt die Vorhersagegenauigkeit hoch. Dies führt zu einer verbesserten Effizienz, Kostensenkung und einer höheren Produktqualität. Daneben unterstützt ein solches Modell auch weniger erfahrene Mitarbeiter in der Entscheidungsfindung und wirkt somit dem Fachkräftemangel entgegen.

Die Datenerfassung im Mischsaal und im Labor ist ein zentraler Bestandteil der modernen Produktionsprozesse. Sie ermöglicht nicht nur die Qualitätssicherung, sondern auch die kontinuierliche Verbesserung und Optimierung der Mischungen. Mit der Konsolidierung von Labor- und Produktionsdaten, werden die Verbesserungsmöglichkeiten auf ein neues Level gehoben. Die Kombination aus fortschrittlicher Datenerfassung, präzisen Prüfgeräten und leistungsfähigen Analysetools bietet Unternehmen die Möglichkeit, Datenerfassungs- und Auswertungsprozesse zu optimieren. Mit der Integration von KI wird die Analyse und Auswertung dieser Daten verbessert, wodurch die Effizienz gesteigert und die Qualität der Produkte nachhaltig verbessert wird. Die Zukunft der Gummiproduktion liegt somit in einer intelligenten Verbindung von ­Datenerfassung, Datenanalyse und KI-Technologien.  

Quelle:
Bareiss Prüfgerätebau, Oberdischingen
CT Datentechnik, Nienburg/Weser
Datenberg, Karlsruhe