Projektleiter Hauptabteilung CPPS Fraunhofer-Institut für Werkzeugmaschinen und Umformtechnik
Künstliche Intelligenz bietet völlig neue Möglichkeiten für den Umgang mit Rezyklaten
Gerade im Verpackungsbereich suchen Hersteller händeringend nach neuen Wegen, um den Einsatz von Rezyklaten zu steigern. Da die Wirtschaftlichkeit der eingesetzten Methoden eine wesentliche Rolle spielt, kommen immer häufiger datengetriebene Lösungen und Methoden der Künstlichen Intelligenz zur Anwendung. Mit diesen lassen sich Prozesse z. T. vollautomatisch überwachen und systemisch steuern. Mithilfe der KI werden Daten aus den verschiedensten Bereichen (Prozess, Qualität, Peripherie etc.) erfasst und an einem zentralen Punkt (z. B. einer Cloud) verarbeitet. Die Analyse geschieht dabei weitgehend vollautomatisch.
Auf dieser Basis wird es möglich, spezifische Materialeigenschaften mit den Schwankungen im Prozess abzugleichen und gezielte Vorhersagen zu treffen - Wechselwirkungen werden transparent und selbst ambitionierte Ziele in Sachen Wirtschaftlichkeit sowie Nachhaltigkeit rücken in greifbare Nähe.
Um ein effizientes Qualitätsmanagement bei steigendem Rezyklateinsatz zu gewährleisten, gilt es also, die Daten intelligent zu nutzen und zu vernetzen. Im Seminar wird daher auch die sogenannte ‚Bottom-Up-Strategie‘ vorgestellt. Bei dieser werden die Prozessdaten aus dem Shopfloor als Grundlage für die strategische Planung genutzt - um z. B. den Rezyklateinsatz systematisch zu erhöhen und die Prozesse wirtschaftlich nachhaltig zu gestalten.
Das Seminar vermittelt Ihnen, wie sich dieser Ansatz in der Praxis erfolgreich und nachhaltig umsetzen lässt. Es ist in drei Blöcke gegliedert. Nach jedem Block gibt es ausreichend Zeit für die Beantwortung Ihrer Fragen.
Block 1: Prozessketten mit Künstlicher Intelligenz automatisch analysieren
Die Infrastruktur der Daten
Grundlagen der automatisierten Erfassung, Zusammenführung und Synchronisation von Daten in der Kunststoffverarbeitung
Erfolgreiches Technologiedatenmanagement (TDM) für den Einsatz in Prozessketten
Der richtige Zugang zu den Daten
Künstliche Intelligenz, Clustering und Validierung von Daten
Neue Chancen – Die Idee der prozesskettenübergreifenden Datenzusammenführung und -verarbeitung
Die Industrial Cloud – Verteilte Prozesse und Ereignisse synchronisieren und klassifizieren
Trends und Leitthemen für die Erfassung und Bereitstellung von Daten
Block 2: Anwendungsbeispiele für die automatisierte Analyse in Kunststoffprozessketten
System- und prozessübergreifende Methoden im Überblick – KI, deskriptive Statistik, Prediction, Prescription und maschinelles Lernen
Statistik und Intelligenz - Die experimentelle Prozessdatenanalyse und Modellierungsalgorithmen
Informationen systematisch nutzen - Interpretation von und Umgang mit Ergebnissen
Prozesskontrolle und Transparenz - Vollautomatische Prozessüberwachung und intelligentes Qualitätsmanagement im Zeitalter von Industrie 4.0
Wechselwirkungen zwischen Prozess und Qualität erkennen und systematisch nutzen
Digitale Wege in der Praxis – Erfolgreiche Lösungen für typische Problemfelder
Block 3: Anforderungen und neue Möglichkeiten für die Rezyklatanwendung
Neue Chancen durch die Einbindung von PIR-Prozessketten (Post Industrial Recycling)
Intelligenter Umgang mit Rezyklaten
Übergreifend denken – Mit dem ‚Bottom-Up Ansatz‘ Shopfloor und regulatorische Ebene verbinden
Nachhaltigkeitsziele erfüllen und Wirtschaftlichkeit steigern - Wie datengetriebene Ansätze aus dem Shopfloor die Verwendung eines höheren Rezyklatanteils unterstützen
Mehrwert durch Integration – Prozessketten aus Kunststoffverarbeitung und Materialaufbereitung zusammenführen
Den verwendeten Rezyklatanteil effektiv steigern – Die Charakteristik des recycelten Materials gewinnbringend einbeziehen
Die automatisierte Materialanalytik - Prozessschwankungen durch die Erfassung von spezifischen Materialeigenschaften nachhaltig reduzieren
Neue Wege gehen - Das digitale und adaptive Materialdatenblatt
Systematische Unterstützung für Verarbeiter – Der digitale Ramp-Up-Support
Kosten:
Reguläre Teilnahmegebühr: 190 € zzgl. MwSt. Für Mitglieder des dvi ist die Teilnahme kostenlos.
