Digitalisierung

Künstliche Intelligenz, Automation & Robotik sowie vernetzte Wertschöpfungsketten - die Digitalisierung ist eines der zentralen Themen der Kunststoff- und Kautschukindustrie. In dieser Rubrik finden Sie die wichtigsten Beiträge zur Digitalisierung.

Roboterhand und Menschenhand berühren sich, eine leuchtende Glühbirne dazwischen; digitale Linien symbolisieren KI und Innovation.

Beiträge (42)

  • K3I-Cycling: Mit KI zu besser sortierten Kunststoffabfällen und verlässlicher bewerteten Rezyklatqualitäten

    Vom versteckten Lithium-Akku bis zur digitalen Abbildung ganzer Recyclingketten: K3I-Cycling zeigt, wie breit Künstliche Intelligenz im Kunststoffrecycling eingesetzt werden kann. Dabei geht es nicht nur um bessere Sortierung, sondern auch um die Frage, wie Rezyklate verlässlicher bewertet und gezielter eingesetzt werden können.

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  • #Kreislaufwirtschaft #Recycling #Digitalisierung #Künstliche Intelligenz #Nachhaltigkeit #Design for Recycling #Vernetzte Wertschöpfungskette #Verpackungen

    KI bringt PET-Schalen zurück in den Lebensmittelkreislauf

    Im niederländischen Duiven betreibt Cirrec, ein Recyclingunternehmen der Faerch Group, eine Anlage, die gebrauchte PET-Schalen aus Haushaltsabfällen wieder für neue Lebensmittelverpackungen aufbereitet. Pro Jahr kann sie bis zu 60.000 Tonnen beziehungsweise mehr als drei Milliarden Schalen verarbeiten.

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  • PPWR: So hilft der KI-basierte Compliance Compass

    Viele Verpackungshersteller stehen vor der Herausforderung, die erforderlichen Nachweise für die Dokumentationspflichten bereitzustellen. In Teil 2 unserer Serie werfen wir einen Blick auf den KI-basierten PPWR Compliance Compass und wie er Herstellern helfen kann.

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  • PPWR-Compliance: Herausforderung für Hersteller – wie hilft KI?

    Mit der neuen EU-Verpackungsverordnung PPWR rücken Verpackungsdaten in den Mittelpunkt. Für viele Unternehmen wird die Herausforderung künftig weniger darin bestehen, Verpackungen zu entwickeln, als die dafür erforderlichen Informationen nachweisbar bereitzustellen. Warum Datenmanagement zur Compliance-Aufgabe wird und wie KI dabei unterstützen kann, zeigt ein Blick auf die Praxis.

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  • Digitales PPWR-Tool soll Unternehmen auf neue EU-Vorgaben vorbereiten

    PACKLIANCE und CHI entwickeln ein digitales PPWR-Tool, das Unternehmen bei Konformitätserklärungen, Verpackungsdatenmanagement und der Umsetzung regulatorischer Anforderungen unterstützt.

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  • #Digitalisierung #Künstliche Intelligenz #Maschinen & Anlagen #Vernetzte Wertschöpfungskette #Wirtschaft

    Industrial AI in der Kunststoffverarbeitung – wenn Fachkräfte fehlen

    Wie sich KI mit Reifenhäuser NEXT praxisnah in den Produktionsalltag integrieren lässt Exklusiv für K-Mag Industrial AI im Produktionsumfeld: Digitale Dashboards wie bei Reifenhäuser NEXT schaffen Transparenz über Verfügbarkeit, Qualität und Leistung von Extrusionsanlagen. Copyright: Reifenhäuser 04.03.2026 Produktionsanlagen werden immer komplexer, Fachkräfte immer weniger. Für viele Unternehmen in der Kunststoffverarbeitung ist das längst Realität. Industrial AI setzt genau hier an: Sie gewinnt in der Industrie zunehmend an Bedeutung, weil sie Wissen, Prozesse und Entscheidungen skalierbar macht. Anhand von Reifenhäuser NEXT zeigen wir, wie sich Industrial AI praxisnah in den Produktionsalltag integrieren lässt. Was passiert, wenn Anlagen immer komplexer werden – aber erfahrene Bediener fehlen? Produktionsanlagen in der Kunststoffverarbeitung werden vernetzter und datenintensiver. Gleichzeitig verschärft sich der Fachkräftemangel spürbar. Erfahrene Anlagenbediener sind schwer zu finden, Einarbeitungszeiten verlängern sich, und Wissen geht durch Fluktuation verloren. Für viele Unternehmen entsteht daraus ein doppelter Druck: steigende Anforderungen an Produktivität, Qualität und Effizienz bei sinkender Verfügbarkeit von erfahrenem Personal. Im Produktionsalltag zeigt sich das unter anderem durch: hohe Abhängigkeit von einzelnen Spezialisten längere Stillstandszeiten bei Problemen schwankende Ergebnisse bei Schicht- oder Personalwechseln steigenden Aufwand für Schulung und Einarbeitung Klassische Automatisierung kann Prozesse zwar stabilisieren, ersetzt jedoch nicht das implizite Wissen erfahrener Bediener. Industrial AI rückt damit von einem Zukunftsthema zur konkreten Antwort auf ein strukturelles Problem – nicht als Ersatz für Menschen, sondern als Werkzeug, um Wissen und Entscheidungen im Produktionsalltag zu skalieren. Analysen, etwa der Deloitte Smart Manufacturing Survey 2025 , zeigen signifikante Effizienz- und Produktionsgewinne durch daten- und KI-gestützte Technologien (z.B. Output- und Kapazitätssteigerungen bis zu 15% ) und machen deutlich, dass Industrial AI in der Produktion konkrete Wertschöpfung entfalten kann. Warum Industrial AI nicht mit Consumer AI gleichzusetzen ist Industrial AI wird häufig mit bekannten KI-Anwendungen aus dem Consumer-Bereich verglichen. Für den Einsatz in der Kunststoffverarbeitung gelten jedoch andere Anforderungen und Zielsetzungen: Kriterium Industrial AI Consumer AI Einsatzkontext Industrielle Produktion, Maschinen- und Prozessumgebung Alltag, Büro, Kreativ- und Wissensarbeit Zielsetzung Prozessstabilität, Qualitätssicherung, Effizienz, OEE Informationssuche, Text-, Bild- oder Ideengenerierung Datenbasis Maschinen-, Prozess- und Produktionsdaten sowie domänenspezifisches Expertenwissen Öffentlich verfügbare, allgemeine Trainingsdaten Kontextverständnis Kennt Anlage, Material, Prozessparameter und Betriebszustände Kein spezifischer Prozess- oder Maschinenkontext Echtzeitfähigkeit Echtzeit- oder Near-Realtime-Unterstützung im laufenden Betrieb Keine Echtzeitanbindung an physische Prozesse Ergebnischarakter Konkrete, umsetzbare Handlungsempfehlungen Generische Antworten oder Vorschläge Anforderungen Hohe Zuverlässigkeit, Nachvollziehbarkeit und Prozesssicherheit Fokus auf Nutzerfreundlichkeit und Kreativität Rolle für Mitarbeitende Entscheidungsunterstützung und Wissensverstärker Persönlicher Assistent oder Kreativwerkzeug Typischer Nutzen Weniger Stillstände, stabilere Qualität, effizientere Abläufe Zeitersparnis bei Recherche und Content-Erstellung Wie diese Unterschiede in der Praxis aussehen, erläutert Marcel Perrevort, Chief Sales Officer der Reifenhäuser Gruppe, im Interview auf der K 2025: Wir integrieren neue AI-Features in unsere Anlagengenerationen, zum Beispiel Chatbots. Damit können Anlagenbediener direkt mit der Linie sprechen und bekommen in Echtzeit die relevanten Daten und Informationen aus dem Prozess. Marcel Perrevort, Chief Sales Officer Reifenhäuser Industrial AI in der Praxis: Reifenhäuser NEXT Wie sich Industrial AI konkret in den Produktionsalltag integrieren lässt, zeigte die Reifenhäuser Gruppe auf der K 2025 mit dem Launch von Reifenhäuser NEXT . Der neue Geschäftsbereich bündelt KI-gestützte Assistenzsysteme, digitale Lernangebote und datenbasierte Anwendungen zu einem integrierten Ökosystem. Ziel ist es, Produzenten dabei zu unterstützen, Produktivität, Qualität und OEE zu steigern Abhängigkeiten von hochqualifiziertem Personal zu reduzieren Das Portfolio gliedert sich in drei eng verzahnte Bereiche: Next.AI: Assistenzsysteme für den laufenden Betrieb KI-gestützte Assistenzsysteme unterstützen Bediener im laufenden Betrieb – etwa bei Störungen, Qualitätsabweichungen oder Prozessfragen. Copyright: Reifenhäuser Im Zentrum von Next.AI steht ein KI-Chatbot, der Maschinenbediener und Serviceteams direkt im laufenden Betrieb unterstützt. Statt lange nach Lösungen zu suchen, erhalten Mitarbeitende konkrete Handlungsempfehlungen in Echtzeit – etwa bei Qualitätsabweichungen oder Prozessfragen. Die KI greift dabei auf: das langjährige Extrusions-Know-how von Reifenhäuser technische Dokumentationen sowie optional auf Live-Produktionsdaten des Anwenders So erzielen auch weniger erfahrene Mitarbeitende stabile Ergebnisse. Stillstandszeiten sinken, Serviceeinsätze werden effizienter, und Produktionsprozesse gewinnen an Robustheit. Next.Learning: Wissen sichern und skalieren Digitale Trainingsformate helfen, Fachwissen unabhängig von Erfahrung, Sprache oder Standort im Unternehmen verfügbar zu machen. Copyright: Reifenhäuser Fachkräftemangel bedeutet auch Wissensverlust. Mit Next.Learning adressiert Reifenhäuser dieses Risiko gezielt. Das Angebot kombiniert On-Site-Trainings mit einer digitalen Lernplattform , die Inhalte jederzeit verfügbar macht. Besonders relevant für international aufgestellte Unternehmen: KI-gestützte Trainingsinhalte in über 100 Sprachen reduzierte Sprachbarrieren im Produktionsumfeld schnelleres Onboarding neuer Mitarbeitender Fachwissen bleibt damit im Unternehmen – unabhängig von einzelnen Personen. Next.Data: Produktionsdaten nutzbar machen Aggregierte Produktionsdaten werden in übersichtlichen Dashboards dargestellt und bilden die Basis für datenbasierte Entscheidungen im Anlagenbetrieb. Copyright: Reifenhäuser Der dritte Baustein, Next.Data, fokussiert sich auf die systematische Nutzung von Produktionsdaten. Über standardisierte Schnittstellen werden relevante Daten aggregiert und in der Software-Suite Extrusion OS visualisiert. Für Anwender bedeutet das: transparente Dashboards statt isolierter Datenquellen Echtzeit-Analysen von Prozess- und Qualitätskennzahlen automatisierte OEE-Berechnungen als Entscheidungsgrundlage Industrial AI sorgt hier dafür, dass Daten nicht nur gesammelt, sondern handlungsrelevant werden. Fazit: Industrial AI ersetzt keine Menschen – sie macht Wissen verfügbar Studien deuten bereits darauf hin, dass der gezielte Einsatz von KI in der industriellen Produktion deutliche Potenziale bietet. Entscheidend ist jedoch eine passgenaue Integration in bestehende Abläufe. Der modulare Ansatz von Reifenhäuser NEXT ermöglicht genau das. Industrial AI ist keine Antwort auf den Fachkräftemangel im Sinne von Personalabbau. Sie ist ein Werkzeug, um Wissen, Erfahrung und Entscheidungen zu demokratisieren – und damit Produktivität und Qualität langfristig abzusichern. Ist Industrial AI für Ihr Unternehmen relevant? Das Portrait wurde KI-generiert. Autorin: Elena Blume | K-Mag Elena Blume schreibt seit acht Jahren für verschiedene Fachmagazine und ist seit 2021 Teil des K-Mag-Redaktionsteams. Besonders interessieren sie Themen rund um innovative Kunststofflösungen, die zur Nachhaltigkeit beitragen und aktuelle industrie- und gesellschaftsrelevante Herausforderungen adressieren. Auf einen Blick Wenn Fachkräfte fehlen , wird Wissen zum kritischen Produktionsfaktor – besonders bei komplexen Anlagen und hohem Effizienzdruck. Industrial AI ist kein Consumer-Tool , sondern industrielle Entscheidungsunterstützung auf Basis von Prozesswissen und Produktionsdaten. Reifenhäuser NEXT zeigt praxisnah , wie KI Wissen skaliert und operative Exzellenz in der Kunststoffverarbeitung absichert. Key Takeaway: Industrial AI hilft der Kunststoffindustrie nicht, Menschen zu ersetzen, sondern Wissen, Prozesse und Entscheidungen so zu skalieren, dass Produktivität und Qualität auch bei Fachkräftemangel gesichert bleiben. Mehr rund um Digitalisierung

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  • Industriekommunikation neu gedacht: Digitale Plattform statt Produktkatalog

    KAITEKI City von Mitsubishi Chemical als Best Practice für Industrieplattformen Exklusiv für K-Mag KAITEKI City: Die digitale Plattform von Mitsubishi Chemical setzt auf Anwendungen und Kontexte statt auf klassische Produktdarstellung. Quelle: kaiteki-city.m-chem.com 04.02.2026 Nachhaltige Materiallösungen, Circular Economy und steigende regulatorische Anforderungen erhöhen den Erklärungsbedarf in der Kunststoffindustrie. Gleichzeitig werden Produkte, Anwendungen und Wertschöpfungsketten immer komplexer. Klassische Produktkataloge oder lineare Webseiten reichen dafür oft nicht mehr aus. Gefragt sind neue Formen der Industriekommunikation, die Zusammenhänge verständlich einordnen. Ein Beispiel für diesen Ansatz ist die KAITEKI City der Mitsubishi Chemical Group . Warum das Thema jetzt relevant ist: steigende Komplexität von Material- und Nachhaltigkeitsanforderungen wachsender Erklärbedarf entlang globaler Wertschöpfungsketten zunehmende Bedeutung digitaler Industriekommunikation KAITEKI City: Wie eine digitale Industrieplattform komplexe Lösungen einordnet Die KAITEKI City ist als digitale Industrieplattform aufgebaut, die Nutzer durch unterschiedliche Themen- und Anwendungsfelder führt. Quelle: kaiteki-city.m-chem.com Die KAITEKI City ist als digitale, interaktive Plattform konzipiert, die sich an Anwendungen und gesellschaftlichen Herausforderungen orientiert. Statt einzelne Materialien oder Produkte isoliert darzustellen, führt die Plattform Nutzer durch verschiedene thematische Bereiche, darunter: Digital Energy Food & Packaging Medical Mobility Die Plattform zielt darauf ab, Zusammenhänge zwischen Materialinnovationen, Anwendungen und Nachhaltigkeitsaspekten sichtbar zu machen. Sie dient dabei weniger der klassischen Produktdarstellung als der Einordnung von Lösungen . Entdecken Sie hier die KAITEKI City von Mitsubishi Chemical! Interaktive Plattformen wie die KAITEKI City ordnen Materiallösungen entlang konkreter Nutzungskontexte ein, etwa im Bereich Food & Packaging. Quelle: kaiteki-city.m-chem.com Anwendungsorientierung statt Produktlogik: Neue Wege der Industriekommunikation Ein zentrales Merkmal von KAITEKI City ist der anwendungsbasierte Zugang . Inhalte sind nicht entlang eines Produktportfolios strukturiert, sondern entlang konkreter Nutzungsszenarien und Fragestellungen. Dieser Ansatz entspricht einem wachsenden Bedarf in der Industriekommunikation: Komplexe Themen sollen nicht vereinfacht, sondern nachvollziehbar erklärt werden. Klassische Produktkataloge liefern dafür zwar detaillierte Informationen, stoßen aber an Grenzen , wenn Anwender, Entwickler oder Entscheider in frühen Phasen der Customer Journey Materialien vergleichen, Anwendungen einordnen oder Auswirkungen bewerten möchten. Orientierung, Kontext und Zusammenhänge lassen sich dort nur eingeschränkt vermitteln. Digitale Plattformen können dabei helfen, technische Inhalte visuell zu strukturieren, unterschiedliche Perspektiven miteinander zu verknüpfen, Nutzer eigenständig durch Themenfelder navigieren zu lassen. KAITEKI City ist darauf ausgelegt, diese Prinzipien auf Material- und Anwendungsthemen zu übertragen. Nachhaltigkeitsaspekte und regulatorische Anforderungen werden dort mitgedacht, wo sie in der Praxis relevant sind – im konkreten Nutzungskontext. Das unterscheidet digitale Plattformen von klassischen Produktkatalogen Klassischer Produktkatalog Digitale Industrieplattform Produkt- und Materiallogik Anwendungs- und Nutzungskontexte Lineare Informationsstruktur Nicht-lineare Navigation Hoher Erklärbedarf Zusammenhänge im Fokus Was bedeutet das für die Kunststoffindustrie? Die KAITEKI City steht exemplarisch für einen Trend , der über einzelne Unternehmen hinausgeht. Für die Kunststoffindustrie lassen sich daraus mehrere übergeordnete Beobachtungen ableiten: Anwendungen gewinnen an Bedeutung als Einstiegspunkt in die Kommunikation. Kontextualisierung reduziert Komplexität , ohne Inhalte zu verkürzen. Digitale Plattformen entwickeln sich zu strategischen Kommunikationsinstrumenten , nicht nur zu Marketingformaten. Insbesondere für Unternehmen aus der Kunststoffindustrie, die komplexe Material- und Nachhaltigkeitsthemen kommunizieren, können solche Ansätze helfen, Inhalte klarer zu strukturieren und unterschiedliche Zielgruppen besser abzuholen. So machen Sie komplexe Lösungen in der Industrie verständlich Vom Produktkatalog zur anwendungsbasierten Navigation Digitale Plattformen als Instrument zur Einordnung komplexer Themen Nachhaltigkeit als Systemfrage statt Einzelbotschaft Vernetzung von Technologie, Markt und gesellschaftlichen Anforderungen Fazit: Warum digitale Plattformen für Industriekommunikation an Bedeutung gewinnen Die KAITEKI City zeigt, wie digitale Plattformen genutzt werden können, um komplexe industrielle Themen einzuordnen und verständlich zu vermitteln. Der Ansatz steht beispielhaft für eine Entwicklung, die in der Industriekommunikation an Bedeutung gewinnt. Das Portrait wurde KI-generiert. Autorin: Elena Blume | K-Mag Elena Blume schreibt seit acht Jahren für verschiedene Fachmagazine und ist seit 2021 Teil des K-Mag-Redaktionsteams. Besonders interessieren sie Themen rund um innovative Kunststofflösungen, die zur Nachhaltigkeit beitragen und aktuelle industrie- und gesellschaftsrelevante Herausforderungen adressieren. Auf einen Blick KAITEKI City zeigt, wie komplexe Material- und Anwendungsthemen jenseits klassischer Produktkataloge eingeordnet werden können. Der Fokus liegt auf Nutzungskontexten statt auf einzelnen Produkten oder Materialien. Ein Best Practice dafür, wie Digitalisierung hilft, Zusammenhänge verständlich und strukturiert zu vermitteln. Key Takeaway: Wer nachhaltige Materiallösungen vermitteln will, muss sie nicht nur entwickeln – sondern sie in einen nachvollziehbaren Kontext stellen und erlebbar machen. Mehr rund um Digitalisierung

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  • Künstliche Intelligenz in der Kunststoffindustrie: Nachhaltigkeit durch Technologie

    Wie Algorithmen die Industrie heute unterstützen Exklusiv für K-Mag Künstliche Intelligenz revolutioniert die moderne Industrie. In der Kunststoffindustrie unterstützt sie beispielsweise in der Prozessoptimierung, in der Materialentwicklung oder im Recycling. Copyright: panuwat – sdobe.stock.com 11.04.2024 Künstliche Intelligenz revolutioniert die moderne Industrie. Dank ihr können komplexe Prozesse automatisiert, die Effizienz gesteigert und weitere Innovationen ermöglicht werden. In der Kunststoffindustrie spielt KI nicht nur eine entscheidende Rolle bei der Optimierung von Produktionsabläufen und der Entwicklung neuer Materialien. Sie ermöglicht auch eine präzisere Abfallsortierung und damit ein besseres Recycling – ein Gewinn für die Umwelt! Die Geschichte der KI beginnt bereits im frühen 20. Jahrhundert. In den 1980ern erlebt sie dann einen Aufschwung. Copyright: MargJohnsonVA Eine kurze Geschichte der KI Die Ideen zur Künstlichen Intelligenz gehen auf das frühe 20. Jahrhundert zurück, als Wissenschaftler über die Möglichkeit nachdenken, Maschinen zu entwickeln, die menschenähnliche Intelligenz aufweisen könnten. Die moderne Ära der KI beginnt in den 1950er Jahren mit der Entwicklung erster Modelle, darunter der Turing-Test von Alan Turing und das neuronale Netzwerk von Frank Rosenblatt. In den 1960er und 1970er Jahren werden einige Erfolge in der KI erzielt, darunter die Entwicklung von Expertensystemen. Allerdings folgen auch Enttäuschungen, als viele frühe Ansätze nicht die erwarteten Ergebnisse liefern. In den 1980er Jahren erlebt die KI einen Aufschwung durch die Entwicklung von Algorithmen wie dem Backpropagation-Algorithmus für neuronale Netze und dem Support-Vector-Machine-Algorithmus. Wissensbasierte Systeme und Expertensysteme werden in den 1990er Jahren populär. Diese Systeme verwendeten Regeln und Datenbanken, um menschenähnliche Entscheidungen in spezifischen Domänen zu treffen. Die Algorithmen ermöglichen es, Muster in großen Datensätzen zu erkennen und komplexe Zusammenhänge zu modellieren. Ab den 2000er Jahren erlebt die KI einen weiteren Boom durch den Fortschritt im maschinellen Lernen und in der Datenanalyse. Heute werden fortschrittliche KI-Technologien wie maschinelles Lernen, Bilderkennung und natürliche Sprachverarbeitung in verschiedenen Bereichen des täglichen Lebens eingesetzt. Unternehmen nutzen KI, um Effizienz zu steigern, Kosten zu senken, Innovationen voranzutreiben und nachhaltige Lösungen zu entwickeln. KI kann auf vielfältige Weise die Kunststoffindustrie unterstützen, zum Beispiel bei der Materialentwicklung. Copyright: sawitreelyaon – stock.adobe.com Anwendungsbereiche von KI in der Kunststoffindustrie In der Kunststoffindustrie findet Künstliche Intelligenz eine Vielzahl von Anwendungsbereichen: Prozessoptimierung: KI kann genutzt werden, um Produktionsprozesse zu optimieren und Energieverbrauch sowie Ausschuss zu reduzieren. Durch die Analyse von Betriebsdaten und Sensordaten können Algorithmen Muster erkennen und Empfehlungen zur Verbesserung der Effizienz geben. Materialentwicklung: Bei der Entwicklung neuer Materialien und Zusammensetzungen kann KI helfen, indem sie simulationsgestützte Designverfahren anwendet und große Datenmengen analysiert, um optimale Materialeigenschaften zu identifizieren. Qualitätskontrolle: KI kann in der Qualitätssicherung eingesetzt werden, um Fehler oder Unregelmäßigkeiten in Kunststoffprodukten zu erkennen, indem sie Bilder oder Sensordaten analysiert. Dies kann dazu beitragen, fehlerhafte Produkte frühzeitig zu identifizieren und die Produktionsqualität zu verbessern. Produktionsplanung und -management: KI kann in der Produktionsplanung und im Management eingesetzt werden, um die Nachfrageprognosen zu verbessern, Lieferketten zu optimieren und den Lagerbestand zu verwalten. Dies trägt dazu bei, Engpässe zu vermeiden und die Effizienz des gesamten Fertigungsprozesses zu steigern. Abfallmanagement: KI kann bei der Sortierung und Identifizierung von Kunststoffabfällen helfen, indem sie Bilderkennungstechnologien und maschinelles Lernen einsetzt. Dies ermöglicht eine effizientere Sortierung und Wiederverwertung von Kunststoffen, was zur Förderung der Kreislaufwirtschaft beiträgt. KI in der Kunststoffindustrie: Interviews zum Thema im K-Mag Das Start-up PolyPerception möchte die Müllsortierung mit fortschrittlichen KI-Modellen revolutionieren. Im Innovationslabor KIOptiPack unterstützt KI beim Design nachhaltiger Verpackungen. EREMA zeigt, wie KI die Recyclingrate von Kunststoff erhöhen kann. Dank KI-Technologien von STEINERT wird die Kunststoffabfallsortierung bei RE Plano zuverlässiger und effizienter. So nutzt Maschinenhersteller KraussMaffei die Potenziale von KI. KI verbessert die Effizienz und Nachhaltigkeit der Kunststoff-Kreislaufwirtschaft, indem sie den gesamten Lebenszyklus von Kunststoffen, von der Herstellung über die Nutzung bis hin zum Recycling, optimiert. Copyright: R_Yosha – stock.adobe.com Der Beitrag Künstlicher Intelligenz zur Nachhaltigkeit Bei der Förderung der Kunststoff-Kreislaufwirtschaft kann Künstliche Intelligenz auf verschiedene Weisen unterstützen: Recyclingoptimierung: KI kann den Recyclingprozess effizienter gestalten, indem sie beispielsweise Roboter in Recyclinganlagen steuert, um Kunststoffe effektiver zu sortieren und zu verarbeiten. Materialidentifikation: Mithilfe von KI können Kunststoffe präzise identifiziert werden, was die Sortierung von recycelbaren Materialien erleichtert und die Qualität des Recyclingprozesses verbessert. Designoptimierung: Mithilfe von KI können Kunststoffprodukte so gestaltet werden, dass sie leichter recycelbar sind oder aus recycelten Materialien hergestellt werden können. Dies trägt zur Reduzierung von Abfall und zur Förderung einer geschlossenen Kreislaufwirtschaft bei. Nachhaltige Produktionsprozesse: KI kann in Produktionsanlagen eingesetzt werden, um den Energieverbrauch und den Materialabfall zu minimieren, indem sie Prozesse optimiert und Ressourcen effizienter nutzt. Prognose und Analyse: Durch die Analyse großer Datenmengen kann KI dazu beitragen, Muster im Verbrauch von Kunststoffen zu identifizieren, Trends vorherzusagen und fundierte Entscheidungen zu treffen, um den Einsatz von Kunststoffen zu reduzieren und die Kreislaufwirtschaft zu fördern. Aussteller & Produkte rund um Digitalisierung CAD-Systeme Simulationssoftware Qualitätssicherungssoftware (SPC/SQC) Wartungssoftware Geräte & Software für Produktionsleitsysteme (MES) Herausforderungen: Datenschutz, Systemintegration, Fachkräfte Herausforderungen im Zusammenhang mit KI in der Kunststoffindustrie umfassen Datenqualität und -menge, da präzise Vorhersagen und Optimierungen umfangreiche und qualitativ hochwertige Datensätze erfordern. Datenschutz und -sicherheit sind ebenfalls wichtig, um sensible Informationen zu schützen. Zudem erfordert die Integration von KI-Technologien in bestehende Systeme erhebliche Anpassungen und Investitionen. Ein weiteres Hindernis ist der Mangel an Fachkräften mit den erforderlichen Kenntnissen in KI und Kunststofftechnik. Schließlich stellt die Akzeptanz der Mitarbeitenden eine Herausforderung dar, da der Einsatz von KI Arbeitsabläufe verändert. Die Mitarbeitenden müssen gegebenenfalls erst für den Umgang mit KI-Technologien qualifiziert werden. Trotz Herausforderungen in Bezug auf Daten, Integration und Fachkräfte sieht die Zukunft von KI in der Kunststoffindustrie vielversprechend aus. Copyright: Kiattisak – stock.adobe.com KI in der Kunststoffindustrie: ein Ausblick Insgesamt sieht die Zukunft von KI in der Kunststoffindustrie vielversprechend aus. Das Potenzial ist groß, die Effizienz und Nachhaltigkeit erheblich zu steigern. KI wird voraussichtlich weiterhin Prozesse optimieren, von der Materialauswahl bis zur End-of-Life-Verarbeitung, und innovative Recyclingmethoden fördern. Die Entwicklung intelligenterer, selbstlernender Systeme könnte die Anpassungsfähigkeit der Produktion verbessern und zur Realisierung einer vollständig kreislauforientierten Wirtschaft beitragen. Trotz Herausforderungen in Bezug auf Daten, Integration und Fachkräfte wird erwartet, dass der zunehmende Fokus auf Nachhaltigkeit und technologische Fortschritte die Akzeptanz und Implementierung von KI in der Branche vorantreiben wird. Elena Blume (Redaktion K-Mag) Mehr rund um Digitalisierung

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  • Künstliche Intelligenz für effizientere Abfallverwertung: Bund fördert Projekt "Smart Recycling Up"

    Quelle: Pressmaster 15.08.2022 Wie können Abfälle mithilfe Künstlicher Intelligenz (KI) effizienter wiederverwertet werden? Dieser Frage geht das Forschungsprojekt „Smart Recycling Up“ nach. Es ist eines von acht Projekten, die für die Förderinitiative "KI-Leuchttürme für Umwelt, Klima, Natur und Ressourcen" des Bundesumweltministeriums ausgewählt wurden. Am 6. Juli 2022 überreichte Umweltstaatssekretär Stefan Tidow in Berlin die Förderbescheide an die Projekte. Unter anderem waren auch die Bundestagsabgeordneten Dr. Kirsten Kappert-Gonther (Bündnis 90/Die Grünen), Heike Engelhardt (SPD) und Agnieszka Brugger (Bündnis 90/Die Grünen) zur feierlichen Scheckübergabe gekommen. Die Hochschule Bremen (HSB) ist über das Institut für Energie und Kreislaufwirtschaft (IEKrW) an dem Projekt "Smart Recycling Up" beteiligt. Weitere Verbundpartner sind das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI), die Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg sowie vier Abfallverwertungsbetriebe aus Norddeutschland. Gemeinsam untersuchen sie, wie großstückige Abfälle mithilfe von moderner Sensorik, KI-Methoden und Robotik effizienter wiederverwertet werden können. Bisher können nur kleinere Abfälle automatisiert getrennt werden. Größere Abfälle wie Sperrmüll oder Bauschutt müssen dafür zunächst aufwendig zerkleinert werden. Ziel von "Smart Recycling Up" ist es, Materialien vollautomatisch zu identifizieren, zu klassifizieren und zu sortieren. Im Sinne einer nachhaltigen Kreislaufwirtschaft sollen Recyclingprozesse so effizienter gestaltet, mehr Materialien zurückgewonnen und somit Ressourcen gespart werden. "Der Abfall- und Kreislaufwirtschaft kommt eine zunehmend größere Bedeutung bei der Bekämpfung der Klimakrise sowie der Bereitstellung von Sekundärrohstoffen und Energien zu – gerade auch in der aktuellen Krise im Umfeld des Überfalls Russlands auf die Ukraine wird dies deutlich", sagt Prof. Dr. Martin Wittmaier, Leiter des Instituts für Energie und Kreislaufwirtschaft. Den Ansatz des Projektes erklärt er folgendermaßen: "Eine Grundvoraussetzung für die Gewinnung von Sekundärrohstoffen ist die Sortierung von Abfällen, um möglichst sortenreine Stoffe zu erhalten. Während die Automatisierung bei der Sortierung von kleinstückigen Abfällen, die auf einem Förderband transportiert werden können, in den letzten Jahrzehnten rasante Fortschritte gemacht hat, werden großstückige Abfälle wie vor 50 Jahren mit Baggern und Kränen sortiert. Das Vorhaben Smart Recycling will dies ändern. Durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Robotik werden im Vorhaben Technologien zur automatisierten Sortierung großstückiger Abfälle entwickelt. Hierdurch wird ein aktiver Beitrag für eine effizientere Kreislaufwirtschaft geleistet." Anforderungen an die Kreislaufwirtschaft sind in einer Vielzahl von Studien- und Forschungsprojekten an der HSB von zentraler Bedeutung. Die HSB baut dieses Thema derzeit weiter aus. Anwendung von Lösungen auch in anderen Bereichen denkbar Die im Vorhaben erstellten Konzepte bieten Lösungen, die nicht nur in der Kreislaufwirtschaft eingesetzt, sondern auch auf verschiedenste andere Anwendungsbereiche von hoher gesellschaftlicher Relevanz übertragen werden können. Beispiele sind der Katastrophenschutz, Naturschutz durch automatisierte Abfallsammlung, eine nachhaltige Landwirtschaft, ökologisch verträglicher Bergbau sowie die Wartung und Pflege von Infrastrukturen und die Industrie 4.0. Darüber hinaus unterstützt das Projekt "Smart Recycling Up" mit seiner effizienten Kl- und robotik-basierten Lösung das UN-Nachhaltigkeitsziel "Nachhaltiger Konsum und Produktion" sowie die im Deutschen Ressourceneffizienzprogramm festgelegten Ziele zur Steigerung der Recyclingrate bei Siedlungsabfällen auf über 65 Prozent, des Recyclinganteils von Kunststoffabfällen und des Einsatzes von Recycling-Baustoffen. "Ich freue mich sehr, dass das Bundesumweltministerium 'Smart Recycling Up' als 'KI-Leuchtturm' ausgewählt hat", sagt Prof. Dr. Karin Luckey, Rektorin der Hochschule Bremen. "Das Projekt ist ein gutes Beispiel für die erfolgreiche Zusammenarbeit der HSB mit Unternehmen und Wissenschaftseinrichtungen. Von der gelungenen Transferarbeit profitieren nicht nur die Projektbeteiligten – die Erkenntnisse bei den hochaktuellen Zukunftsthemen Künstliche Intelligenz und nachhaltige Kreislaufwirtschaft haben letztendlich auch gesamtgesellschaftlich einen hohen praktischen Nutzen", so die Rektorin weiter. Quelle Hochschule Bremen Mehr rund um Künstliche Intelligenz

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  • Die vielen Möglichkeiten, wie die Digitalisierung die Fertigung verändert

    Exklusiv für K-MAG Engel weist darauf hin, dass digitale Serviceprodukte die Verfügbarkeit von Maschinen und Produktionsanlagen erhöhen und damit eine hohe Produktivität und kontinuierliche Lieferfähigkeit auch in Krisenfällen sicherstellen; Quelle: Engel Austria GmbH 23.08.2021 Es gibt viele Aspekte und Formen der Digitalisierung in der Fertigung, die von Industrie 4.0, dem Internet der Dinge (IoT), künstlicher Intelligenz und additiver Fertigung bis hin zu Augmented und Virtual Reality, 5G-Konnektivität, mobilen Apps, Blockchain-Technologie und mehr reichen. Diese digitalen Tools und Strategien tragen zur Automatisierung, zu intelligenten Fabriken, zur Fernüberwachung, zur vorausschauenden Wartung und zur Erfassung und Auswertung von Big Data bei. Dieser weit verbreitete digitale Wandel revolutioniert die Art und Weise, wie wir Produkte entwerfen, Dinge herstellen, Fabriken betreiben und Kundenfeedback bewerten, auf eine Art und Weise, die sich vor ein paar Jahrzehnten noch niemand hätte vorstellen können. Generell ist die Fertigungsindustrie heute ebenso sehr auf Automatisierung wie auf Menschen angewiesen. Doch wie Jabil Inc. kürzlich in einem Online-Posting feststellte, erfordert die Fabrik der Zukunft, in der physische und digitale Fähigkeiten verschmelzen, mehr Echtzeitdaten, Konnektivität und KI-Technologie an vorderster Front. Laut einer Studie von Accenture sind 84 Prozent der Führungskräfte der Meinung, dass sie künstliche Intelligenz (KI) nutzen müssen, um ihre Wachstumsziele zu erreichen. Und drei von vier dieser Führungskräfte sind der Meinung, dass sie Gefahr laufen, ganz aus dem Geschäft auszusteigen, wenn sie KI in den nächsten fünf Jahren nicht skalieren. KI kann Fertigungsunternehmen in vielerlei Hinsicht helfen, zum Beispiel bei der Verfeinerung von Produktinspektion und Qualitätskontrolle, bei der Ergänzung menschlicher Fähigkeiten und bei der Ermöglichung vorbeugender Wartung – all dies kann zu einer Produktivitätssteigerung beitragen. Volkswagen hat eine digitale Initiative gestartet, um die Produktionsleistung in seinen nordamerikanischen Werken zu steigern; Quelle: Volkswagen AG Ein Beispiel dafür ist Volkswagen, das am 10. August bekannt gab, dass es die digitale Transformation in seinen Montagewerken in den Vereinigten Staaten und Mexiko vorantreibt. Als Teil seiner geschätzten Investition von 1 Milliarde Dollar in Elektromobilität und Digitalisierung in Nordamerika bis 2025 arbeitet das Unternehmen daran, Technologien wie cloudbasierte Industriesoftware, intelligente Robotik und künstliche Intelligenz in die Werksabläufe zu integrieren. Bis 2025 will das Unternehmen die Produktionsleistung in der Montage von Elektrofahrzeugen und Großserienfahrzeugen in Chattanooga, Tennessee, und Puebla, Mexiko, um 30 Prozent steigern. Um die Digitalisierung voranzutreiben, will Volkswagen auch die Schulungen seiner nordamerikanischen Belegschaft vor Ort verstärken. "Wir treiben unsere ehrgeizige digitale Transformation voran, um die Volkswagen Werke in der Region Nordamerika produktiver, vernetzter und nachhaltiger als je zuvor zu machen", sagte Johan de Nysschen, Chief Operating Officer der Volkswagen Group of America. "Unsere digitale Transformation unterstützt auch qualifizierte Arbeitskräfte und hochqualifizierte, zukunftssichere Arbeitsplätze in ganz Nordamerika." Ein anderes Beratungsunternehmen, Plante Moran PLLC, konzentriert einen Teil seiner Tätigkeit auf die Industrie 4.0, die sich bisher aufgrund von Komplexität und Kosten weniger auf mittelständische Fertigungsunternehmen ausgewirkt hat. Diese Unternehmen haben jedoch begonnen, mehr in Industrie 4.0-Technologien zu investieren, da diese Lösungen einfacher und erschwinglicher geworden sind. "In Verbindung mit der Notwendigkeit, die Effizienz der Betriebsabläufe deutlich zu verbessern, um den Aufschwung nach der COVID-19-Krise zu beschleunigen", so Plante Moran, "sehen wir einen wachsenden Fokus auf Industrie 4.0 im Mittelstand. Und das aus gutem Grund." "Wir sehen einen wachsenden Fokus auf Industrie 4.0 im Mittelstand. Und das aus gutem Grund." – Plante Moran PLLC Es gibt zahlreiche Belege dafür, dass Kunststoff- und Kautschukunternehmen diese Technologien nutzen, um eine neue Ära der Fertigung einzuläuten. Hier sind nur einige Beispiele für die Digitalisierung in Aktion. Fortschrittliche Protokolle Die österreichische Engel-Gruppe spielt seit langem eine führende Rolle bei den Bemühungen, die Industrie stärker zu vernetzen. Digitale Technologien ermöglichen innovative Geschäftsmodelle und bieten zahlreiche Chancen, so das Unternehmen, erfordern aber auch neue Denkansätze. Das Thema Industrie 4.0 begann im Wesentlichen vor einem Jahrzehnt, erzählt Gerhard Dimmler, Vizepräsident für Forschung und Entwicklung des Unternehmens, und Engel und andere diskutierten auf der K 2013 über die Standardisierung von Kommunikationsprotokollen. Auf der K 2016 habe die Branche standardisierte Kommunikationsschnittstellen für alle Maschinen festgelegt, aber die Bemühungen um eine Vereinheitlichung aller damit verbundenen Aspekte gingen weiter. Engel hat sich entschieden, sich auf drei Bereiche zu konzentrieren: intelligente Maschinen, intelligenter Service und intelligente Produktion. Mit seiner Plattform Inject 4.0, so das Unternehmen im Internet: "Durch die horizontale Datenintegration sorgen wir für einen nahtlosen Austausch und die Verfügbarkeit relevanter Daten über die gesamte Wertschöpfungskette. Sie profitieren von Plug-and-Produce-Produktionssystemen, die sich einfach in andere Engel-Systeme und Peripheriegeräte integrieren lassen und so maximale Flexibilität garantieren. "Gleichzeitig", so heißt es weiter, "ermöglicht die vertikale Integration eine durchgängige Kommunikation des einzelnen Sensors, etwaiger Peripheriegeräte und der Maschine mit dem Manufacturing Execution System (MES) und sogar dem Enterprise Resource Planning (ERP)-System." Kundenakzeptanz Ein weiterer großer Maschinenbauer, die Arburg GmbH & Co. KG, baut seine Digitalisierungsstrategie arburgXworld, die er zur K 2019 weltweit eingeführt hat, weiter aus. Das mehrsprachige Portal ermöglicht es Kunden, Maschinen online zu konfigurieren und sowohl Pressen als auch Ersatzteile auf der Seite zu kaufen. Darüber hinaus umfasst arburgXworld verschiedene Apps, die den Anwender bei der Materialverarbeitung und der vorausschauenden Wartung an der Schnecke unterstützen, die Maschinensteuerung simulieren, Fehler und Stillstandsprobleme analysieren und beheben können, sowie weitere Tools. Arburg wird das Portal nach eigenen Angaben kontinuierlich mit neuen digitalen Services und Funktionen erweitern, darunter ein AnalyticsCenter zur Prozessanalyse. Künftig sollen auch Maschinen und Peripheriegeräte anderer Hersteller in die zentrale Plattform integriert werden können, so das Unternehmen. Die Digitalisierung steht im Mittelpunkt vieler aktueller Technologie- und Kundeninitiativen von Arburg; Quelle: Arburg Wie das Unternehmen im Juni mitteilte, sind inzwischen 2.000 Kunden auf dem Portal, durchschnittlich drei Nutzer pro Unternehmen, also insgesamt 6.000 Nutzer. "Die Digitalisierung schreitet sowohl bei uns als auch bei unseren Kunden in der Kunststoffverarbeitung mit großen Schritten voran", sagt Benjamin Franz, Teamleiter für digitale Lösungen bei Arburg. "Dass sich in diesem Frühjahr bereits 2.000 Unternehmen in 'arburgXworld' registriert haben, ist ein echter Meilenstein. Unsere Plattform entwickelt sich zu einem zentralen Marktplatz für Kunststoffverarbeiter, in den wir viel Energie und Know-how stecken." Milacron erweitert sein Geschäft mit digitalen M-Powered-Lösungen; Quelle: Milacron Holdings Corp. Der US-amerikanische Maschinenbauer Milacron Holdings Corp. baut unterdessen M-Powered, eine umfassende Suite von Anwendungen für das industrielle Internet der Dinge (IIoT), weiter aus. M-Powered nutzt die Technologie seines Partners ei3 Corp. und verbindet Milacron-Anlagen mit der Cloud, um Kunden eine breite Palette von Dienstleistungen wie Fernüberwachung der Anlagen, Fehlerbehebung und vorausschauende Wartung zu bieten. Ende letzten Jahres schloss sich Milacron mit ei3 in der Arbeitsgruppe der Organization for Machine Automation and Control (OMAC) zusammen, um Best Practices für Fernzugriffsmethoden zu entwickeln. Das kollektive Wissen dieser Arbeitsgruppe konzentriert sich auf Timing, Sicherheit und Schutz, was letztendlich ein Modell sein wird, das bei den zunehmenden Fernverbindungen in Spritzgieß-, Extrusionsanlagen und Automatisierungssystemen Anwendung findet. Auch die deutsche KraussMaffei Gruppe ist über ihren Geschäftsbereich Digital Service Solutions im Bereich der vorausschauenden Wartung und anderer plattformbasierter Analysen aktiv. Und das sind nur einige der Maschinenhersteller, die diese Ziele verfolgen. Ein vernetzter Compounder Einige Compoundeure sind ebenfalls im IIoT-Bereich aktiv. Alterra Holdings mit Sitz in Clifton, N.J., hat seine eigene Industrie 4.0-Plattform namens SmartChronos in seiner 120.000 Quadratmeter großen Produktionsanlage in Seymour, Ind. Dieses Fernüberwachungssystem wurde Anfang 2020 noch wichtiger, als die Pandemie ausbrach und viele Arbeiter zu Hause bleiben mussten. Mithilfe eines Netzwerks von Sensoren an allen Maschinen verfolgt das System von Alterra eine Vielzahl von Verarbeitungsparametern in Echtzeit und alarmiert die Produktions- und Qualitätskontrollteams des Unternehmens, sobald ein Parameter von der Norm abweicht. Der CEO von Alterra, Arash Kiani, wird mit den Worten zitiert, sein Unternehmen habe eine produktabhängige Plattform geschaffen, die ein Live-Feedback zwischen der Qualitätskontrolle und dem Bediener an der Linie ermöglicht. Sobald etwas außerhalb des zulässigen Bereichs liegt, werden die Bediener per Slack-SMS benachrichtigt, damit sie sofort darauf reagieren können." Das System ermöglicht es Alterra, jede vom Compounder produzierte Kiste im Detail zu bewerten – und die Kunden haben Live-Zugriff auf die Prozessdaten von Alterra, was eine unvergleichliche Transparenz bietet. Nutzung der Blockchain Covestro, Borealis und Domo Chemicals arbeiten zusammen mit Porsche mit Circularise zusammen, um die Blockchain-Technologie zu nutzen, um die Transparenz in der gesamten Harzlieferkette zu gewährleisten. Harzhersteller nutzen einen weiteren Aspekt der aufkommenden digitalen Technologie. So haben sich beispielsweise die Materiallieferanten Borealis (Polyolefine), Covestro (Polycarbonate) und Domo Chemicals (Polyamide) zusammen mit dem Automobilhersteller Porsche mit Circularise, dem Anbieter von Blockchain-Transparenz in der Lieferkette, zusammengetan, um die Rückverfolgbarkeit von Kunststoffen über Blockchain zu ermöglichen. Damit soll sichergestellt werden, dass die Verwendung nachhaltiger Materialien in Porsche-Fahrzeugen nachgewiesen werden kann. Durch die Digitalisierung der Materialien konnte Circularise nach eigenen Angaben einen digitalen Faden durch die gesamte Lieferkette legen, der die Rückverfolgbarkeit der Materialien, die Verfolgung des CO₂-Fußabdrucks und andere Nachhaltigkeitskennzahlen wie Wassereinsparungen ermöglicht. Laut Covestro wurde jede Materialcharge in der Blockchain digitalisiert und erhielt eine digitale Kopie, den sogenannten digitalen Zwilling. Der digitale Zwilling enthält alle relevanten Informationen über die Charge, wie etwa ihren ökologischen Fußabdruck und ihre Herkunft. Dieser digitale Faden schuf Transparenz zwischen den Projektpartnern, ohne die zugrunde liegenden sensiblen Daten preiszugeben, was zu einer verbesserten Zusammenarbeit in der Lieferkette führte. AccuStrength von Graham Mit der patentierten AccuStrength-Computersimulationstechnologie hat Graham Packaging eine Methode entwickelt, um Material nur in den für die Funktion kritischen Bereichen eines Behälters hinzuzufügen, was zu einer stabilen, leichteren und nachhaltigeren Flasche führt; Quelle: Graham Packaging Die Flaschenblasmaschine Graham Packaging aus Lancaster, Pennsylvania, nutzt eine andere Art von digitaler Technologie, um die Produktleistung und Nachhaltigkeit zu verbessern. Das Unternehmen hat eine Computersimulation mit Strukturanalyse eingesetzt, um die Funktion der Flaschen vorherzusagen, bevor sie die Produktionslinie erreichen. Das Ergebnis ist eine patentierte, vertikal angewandte Verarbeitungstechnologie namens AccuStrength, bei der durch elektronische Programmierung nur in den funktionskritischen Bereichen eines Behälters Material hinzugefügt wird. Während die meisten extrusionsgeblasenen Kunststoffflaschen durch horizontale Materialverteilung geformt werden, wodurch die Produktintegrität und die Tragfähigkeit erhalten bleiben, hebt AccuStrength dieses Verfahren laut Graham auf eine neue Stufe, indem auch vertikale Materialbänder verwendet werden, die so eingestellt werden können, dass die Dicke der Flasche an den gewünschten Stellen erhöht oder verringert wird. Das Verfahren, bei dem zusätzlicher Kunststoff entlang einer vertikalen Ausrichtung des Vorformlings angebracht werden kann, ermöglicht es dem Hersteller, die Dicke des Behälters nur in den Ecken zu erhöhen und gleichzeitig überschüssiges Material aus Bereichen zu entfernen, in denen es nicht benötigt wird - und das alles ohne Beeinträchtigung der strukturellen Integrität. Außerdem kann mehr PCR-Kunststoff (Post-Consumer-Recycling) verwendet werden, um das Gewicht des Behälters zu reduzieren. Das Endergebnis ist eine nachhaltigere Flasche. Schon dieser kleine Ausschnitt zeigt die Bandbreite der digitalen Technologien, die der Kunststoffindustrie zur Verfügung stehen – von der Fernsteuerung intelligenter Anlagen über die Rückverfolgung der Geschichte eines Materials bis hin zur Verbesserung der Nachhaltigkeit des Endprodukts. Dies kratzt nur an der Oberfläche der digitalen Revolution, die sich in diesem Moment vollzieht. Bleiben Sie dran, denn Bits und Bytes werden die Art und Weise, wie Geschäfte abgewickelt werden, in Zukunft immer mehr umgestalten. Robert Grace (USA) Mehr rund um Künstliche Intelligenz

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  • App, KI, Datenbrille: digitaler Werkzeugkasten für die Kunststoffindustrie ist gut gefüllt

    Interview mit Nadine Despineux, Geschäftsführerin und Executive Vice President Digital & Service Solutions, KraussMaffei Technologies GmbH Exklusiv für K-MAG smartAssist. Copyright: KraussMaffei Technologies GmbH 28.02.2022 Wir leben in einer Welt, in der Prozesse immer komplexer werden. Das gilt auch für die Kunststoffindustrie. Eine Möglichkeit, die Menschen in der Produktion bei ihren anspruchsvollen Aufgaben zu unterstützen, sind digitale Tools – und das nicht nur vor Ort im Werk, sondern auch aus der Ferne. Die steigende Menge an Daten trägt außerdem zu einer vorausschauenden Wartung der Maschinen bei. Ein Maschinenhersteller, der diese Potenziale erkannt hat, ist KraussMaffei. Im Interview mit K-MAG erläutert Nadine Despineux, wie Digitalisierung in der Kunststoffindustrie eigentlich aussieht, welche Vorteile sie hat und mit welchen Produkten KraussMaffei ihren Kunden den Weg in eine vernetzte Zukunft ebnet. Nadine Despineux. Copyright: KraussMaffei Technologies GmbH Frau Despineux, welche Rolle spielt das Thema Digitalisierung aktuell in der Kunststoffindustrie? Nadine Despineux: Digitali­sierung bietet neue und noch nie dagewesene Differenzierungsmöglichkeiten. Auf unserem Markt zeichnet sich ab, dass klassische Unterscheidungsmerkmale wie Preis oder Technologie allein immer weniger den Ausschlag für einen Maschinenkauf geben. Anbieter müssen deshalb aktiv nach neuen Differenzierungsfaktoren suchen – die Digitalisierung spielt eine immer größere Rolle. Dabei ist der Wandel von einer Produktzentrierung hin zu einer Kundenzentrierung entscheidend. Digitalisierung eröffnet ganz neue Möglichkeiten, die Komplexität anspruchsvoller Produktionsprozesse zu reduzieren und die Menschen in den Werken gezielt zu unterstützen. Welche digitalen Produkte nutzen Sie bei KraussMaffei? Despineux: Eines unserer Digitalprodukte ist smartAssist , unsere mobile Audio- und Videokommunikation mit Augmentierung, die dem Servicetechniker des Kunden vor Ort Zugriff auf unser Domänen-Know-how bietet. Die intuitive App lässt sich auch per Datenbrille nutzen, um Instandhaltungen unter Fernanleitung durchzuführen. In Zeiten von "Social Distancing" hat smartAssist den Nerv unserer Kunden genau getroffen, um auch künftig Warte- und Ausfallzeiten zu reduzieren und Kosten zu sparen. smartAssist wird fortlaufend um weitere Augmentierungs-Funktionalitäten zusammen mit unseren Kunden erweitert. Ein weiteres Beispiel dafür, wie wir unsere Kunden konkret mit digitalen Produkten in ihrer täglichen Arbeit unterstützen, ist socialProduction : Hier wird der Produktionsprozess der Spritzgießmaschinen durch ein patentiertes, selbstlernendes Verfahren kontinuierlich überwacht. Relevante Auffälligkeiten im Prozess werden anhand aller erfassten Maschinendaten frühzeitig erkannt und proaktiv über Benachrichtigungen in einen gemeinsamen Chatraum an die Nutzer kommuniziert. Die Bewertung der Prozessparameter erfolgt vollständig autonom und ohne Vorkonfiguration durch den Prozessverantwortlichen. Einer der Erfolgsfaktoren von socialProduction ist die klare Fokussierung auf den Kunden und die Zusammenarbeit mit ihm – von der ersten Idee über Feldtests bis hin zur Optimierung des Produktes. Welche Möglichkeiten eröffnen sich Ihnen hier durch die Nutzung maschinellen Lernens? Despineux: Mit Hilfe intelligenter Algorithmen können wir Anomalien und damit mögliche Prozessstörungen erkennen – und das deutlich, bevor ein Maschinenstillstand auftritt oder die Bauteilqualität leidet. Hierbei ist auch das Kunststoff-Prozesswissen von KraussMaffei im patentierten Algorithmus eingebettet. Die Anomalie-Erkennung identifiziert frühzeitig Auffälligkeiten im Fertigungsprozess und meldet diese im dedizierten Chatraum proaktiv an den Nutzer. Dies verhindert rechtzeitig eine übermäßige Belastung und den unnötigen Verschleiß von Bauteilen oder den Stillstand der Maschine – ganz autonom, ohne dass eine Konfiguration notwendig ist. Durch die Messung des Ist-Zustandes von Maschinenkomponenten oder sogar durch die Vorhersage des zu erwartenden Ausfallzeitpunktes können unerwartete Maschinenstillstände vermieden werden. Wartungsmaßnahmen werden nur dann ergriffen, wenn sie notwendig sind. socialProduction. Copyright: KraussMaffei Technologies GmbH Welche Herausforderungen birgt die Digitalisierung? Despineux: Mit den Möglichkeiten der Digitalisierung steigt natürlich auch das Risiko, dass traditionelle Maschinenbauer mit branchenfremden Unternehmen aus der Software- und Internet-Industrie im Wettbewerb stehen. Deshalb müssen wir als Maschinenbauer es schaffen, unser Domänen-Know-how mit der Digitalisierungsexpertise so intelligent zu vereinen, dass wir uns einerseits im Wettbewerb mit Datenunternehmen auch zukünftig behaupten und andererseits kontinuierliche Kundenmehrwerte schaffen, die von reinen Software-Konzernen so nicht erreicht werden können. Was haben Sie in der nächsten Zeit in diesem Bereich geplant? Despineux: Mit zunehmender Digitalisierung steigt die Menge an Maschinendaten, die verarbeitet werden können und müssen. Wir arbeiten daran, einen so genannten "Closed Loop" für laufende Verbesserungen von Prozessen und Produkten zu etablieren. Künftig werden auch datenbasierte Anwendungen die Grundlage für vorausschauende Wartungslösungen sein. Die technologischen Voraussetzungen hierfür sind bereits heute verfügbar. Die Digitalisierung unterstützt uns dabei, Kundenzentrierung mit weiteren Inhalten zu füllen und neue, wertstiftende Digitalprodukte für unsere Kunden zu entwickeln. Kundenzentrierung ist erlernbar und muss als Kompetenz in rele­vanten Organisationseinheiten aufgebaut werden. Die digitale Welt stellt hierfür einen gut gefüllten Werkzeugkasten aus digitalen Technologien und Methoden der Kunden­zentrierung zur Verfügung. Auch auf der diesjährigen K 2022 werden wir einige Innovationen, die wir kundenzentriert entwickelt und in digitale Produkte überführt haben, im Detail vorstellen. Welche Technologien werden Ihrer Meinung nach in den nächsten Jahren in der Kunststoffindustrie an Bedeutung gewinnen? Despineux: Ein entscheidender Erfolgsfaktor für die digitale Transformation und damit die skalierbare Umsetzung der "Industrie 4.0" ist die Kundenzentrierung. Standardisierte und modulare Maschinen ergänzt durch digitale Lösungen werden den Kunden eine hoch effiziente und gleichzeitig flexible Produktion bis hin zur Produktion der Losgröße Eins ermöglichen. Dies wird durch umfassende und integrative Serviceangebote unterstützt. Die Maschinenbauer selbst werden klimaneutral und lokaler produzieren, die hergestellten Maschinen haben aufgrund ihrer Automation und Digitalisierung einen weit größeren Einsatzbereich als heute. Durch Digitalisierung und die "Hyper-Connectivity" müssen wir es schaffen, dem Fachkräftemangel erfolgreich entgegenzuwirken. Durch immer intelligentere Funktionen, unter anderem durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz, sollen sich Maschinen zunehmend selbst regulieren und Menschen bei der Entscheidungsfindung unterstützen. Darüber hinaus wird es Applikationen geben, die bestimmte Arbeitsabläufe obsolet machen und präventives frühzeitiges Handeln ermöglichen. Elena Blume (Redaktion K-MAG) Mehr rund um Künstliche Intelligenz

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  • Nachhaltige Kunststoffverpackungen: KI unterstützt Design und Produktion

    Interview mit Mauritius Schmitz, Wissenschaftlicher Direktor, Institut für Kunststoffverarbeitung (IKV) in Industrie und Handwerk an der RWTH Aachen Exklusiv für K-MAG Copyright: zamrznutitonovi 15.03.2023 Kunststoffverpackungen aus recyceltem Material? Ja, aber bitte möglichst hochwertig – und wieder recycelbar! Das stellt Hersteller vor große Herausforderungen, denn der Einsatz von Rezyklaten führt heute noch oft zum Downcycling. Ein Schlüssel für nachhaltigere Kunststoffverpackungen liegt in der Digitalisierung. Hier setzt auch das Projekt KIOptiPack an. Mauritius Schmitz; Copyright: Institut für Kunststoffverarbeitung, RWTH Aachen Im Interview mit dem K-MAG spricht Mauritius Schmitz über die Anforderungen an Kunststoffverpackungen, darüber, welche Rolle das Design für die Nachhaltigkeit einer Verpackung spielt und inwiefern Künstliche Intelligenz dabei unterstützen kann. Um Kunststoffverpackungen nachhaltiger zu machen, muss die gesamte Wertschöpfungskette betrachtet werden. Mit dem Anfang der Wertschöpfungskette – Design und Produktion – beschäftigt sich das Innovationslabor KIOptiPack. Welche Rolle spielt bereits das Design für die Nachhaltigkeit? Mauritius Schmitz: Das Produktdesign spielt eine zentrale Rolle für die Nachhaltigkeit von Produkten. Es definiert die Materialauswahl und den Materialverbrauch und somit die in den Kreislauf eingebrachten Arten und Mengen an Kunststoff. Zudem beeinflusst es die Funktionalität und Eignung für die (Verpackungs-) Anwendung, die Herstellbarkeit und Produktionseffizienz. Darüber hinaus kann das Produktdesign die Sortier-, Trenn- und Aufbereitungsprozesse – die wiederum die Qualität der entstehenden Rezyklate bestimmen – erleichtern oder erschweren. Aussteller und Produkte rund ums Recycling Recyclinganlagen Separier- & Sortiersysteme für Abfälle Zerkleinerungsmaschinen (Brecher, Zerfaserer, Mahlanlagen) Aufbereitungsanlagen Rezyklate Wie kann KI beim Design von Verpackungen genutzt werden? Schmitz: Auch bei einem nachhaltigen Verpackungsdesign, müssen möglichst die gleichen, oder zumindest vergleichbare, Erwartungen und Kriterien an das Produkt erfüllt werden, mit denen Produkte aus Neuware aufwarten. Hier geht es um Produktfunktionalitäten, wie Barriereeigenschaften, Reinheit und mechanische Stabilität und um subjektive Anforderungen aus Sicht des Konsumenten wie Optik, Geruch und Sicherheit. Aber auch die Verarbeitbarkeit des gewählten Materials im Produktionsprozess spielt eine entscheidende Rolle für ein funktionierendes Produktdesign, hiermit meine ich zum Beispiel die thermischen oder Fließeigenschaften des Kunststoffs. Um diese komplexen und vielfältigen Einflüsse zu berücksichtigen und optimierbar zu machen, kann KI eingesetzt werden. Durch den Einsatz von KI können diese Einflüsse quantifizierbar gemacht werden und Verpackungsdesigner eine bessere Vorstellung davon bekommen, wie ihre Designs die verschiedenen Anforderungen beeinflussen und wie sie diese optimieren können, um eine nachhaltigere Verpackung zu schaffen. Copyright: Institut für Kunststoffverarbeitung (IKV) in Industrie und Handwerk an der RWTH Aachen Wie kann KI die Produktion nachhaltiger machen? Schmitz: Um die Qualität von Kunststoffverpackungen zu verbessern, wird KI in verschiedenen Produktionsphasen eingesetzt. Bereits beim Materialeingang wird die KI genutzt, um Materialschwankungen zu erkennen und die Verarbeitung entsprechend anzupassen. Während der Verarbeitungsprozesse kommen Neuronale Netze zum Einsatz, um Prozessmodelle zu erzeugen und zu optimieren. So können Zusammenhänge zwischen Materialcharakteristika, Prozesseinstellungen und Qualität erkannt und für eine korrekte Prozessanpassung genutzt werden. Im Projekt KIOptiPack werden speziell die Verarbeitungsverfahren Compoundierung, Flachfolien- sowie Blasfolienextrusion, Spritzgießen und Thermoformen betrachtet. Copyright: Institut für Kunststoffverarbeitung (IKV) in Industrie und Handwerk an der RWTH Aachen Warum ist die Zusammenarbeit mit der Industrie – also Unternehmen wie Brückner, Reifenhäuser oder Pöppelmann – wichtig? Schmitz: Die Zusammenarbeit mit der Industrie ist von großer Bedeutung und hängt in ihrer Art und Weise von der jeweiligen Branche ab. Ein wichtiger Aspekt, der bislang nicht hinreichend berücksichtigt wurde, ist jedoch die Betrachtung der gesamten Wertschöpfungskette. Um eine optimale Nachhaltigkeit zu erreichen, müssen Veränderungen an verschiedenen Stellen der Wertschöpfungskette vorgenommen werden, die möglicherweise nicht aus eigener Motivation initiiert und umgesetzt werden. Zum Beispiel ließe sich die Verantwortung für nachhaltigere Kunststoffverpackungen allein auf den Sammel- und Aufbereitungsprozess verlagern, was jedoch mit Sicherheit nicht die effektivste und nachhaltigste Vorgehensweise wäre. Stattdessen ist es sinnvoller, Anreize und Geschäftsmodelle zu entwickeln, die eine globale Veränderung und eine Lastverteilung entlang der gesamten Wertschöpfungskette ermöglichen. Um dieses Ziel zu erreichen, ist es unerlässlich, die Hürden und Potenziale für jeden Teilnehmer zu erfassen. Durch den KI-Anwendungshub, der Projektpartner von etablierten Maschinenherstellern bis hin zu Technologie-Start-ups sowie von Forschungsinstituten bis hin zu Nahrungsmittelherstellern und -distributeuren vernetzt, entsteht die Möglichkeit eines direkten Austauschs entlang der gesamten Wertschöpfungskette. Nur auf diese Weise können wir ein gemeinsames Verständnis der Potenziale einer nachhaltigeren Verpackungsproduktion erreichen. Wie sieht die Kunststoffverpackung der Zukunft aus? Schmitz: Wie die Verpackung aussehen wird, lässt sich schwer vorhersagen, denn auch nachhaltige Kunststoffverpackungen werden wir in Zukunft in großer Vielfalt entwickeln und produzieren können. Diese werden individuell auf den konkreten Anwendungsfall zugeschnitten sein, sodass sie minimalen Materialverbrauch und gleichzeitig zuverlässige Eignung für die Anwendung erfüllen. Gleichzeitig werden diese Verpackungen aber dem Kreislauf mit möglichst minimalen Verlusten wieder zuzufügen sein. Was man jedoch schon jetzt mit großer Sicherheit vorhersagen kann, ist, dass die Verpackung der Zukunft einen maximalen Anteil an Rezyklat beinhalten wird. Sie wird möglichst nur einen Polymertyp enthalten und beim Sortieren und Trennen einfacher zu handhaben sein. Um die Sortierprozesse zu verbessern und zu vereinfachen, werden digitale – und bestenfalls globale – Produkt- bzw. Materialpässe, die gerade durch verschiedene Initiativen entwickelt werden, eine entscheidende Rolle spielen. Und in diesem Bereich werden wir nicht ohne Digitalisierung und Methoden der Künstlichen Intelligenz vorankommen. Hier geht es zum Ausstellerprofil vom Institut für Kunststoffverarbeitung (IKV) in Industrie und Handwerk an der RWTH Aachen Dank Das Verbundprojekt KIOptiPack mit rund 40 Projektpartnern wird im Rahmen der Initiative "Forschung für die Nachhaltigkeit" (FONA) durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert und bildet zusammen mit dem Partnerlabor K3I-Cycling den gesamten Kreislauf für Kunststoffverpackungen ab. Mehr Informationen hier . Elena Blume (Redaktion K-MAG) Mehr rund um Künstliche Intelligenz

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