Schmelzebehandlung mittels KI basierter Melt Clean und KI Qualitäts Analytik

Motivation:

Im Forschungsprojekt ReGAIN wird der Ansatz der digitalen auf CATENA-X basierenden Verknüpfung von Gießereiproduktionssystemen zur Steigerung von Effizienz, Flexibilität, Resilienz und Nachhaltigkeit verfolgt. Ziel ist es diese komplexen Produktionssysteme zu einem umfassend vernetzten Wertschöpfungssystem zu integrieren und mit der geschaffenen digitalen Transparenz neue digitale Fertigungskonzepte zu realisieren. Nur so können die wachsenden Anforderungen an die Resilienz und Nachhaltigkeit zukunftsfähiger Produktionssysteme erfüllt werden. Als Konsequenz lassen sich mit dem ganzheitlichen digitalen Lösungsansatz bisher nicht genutzte Energie- und Ressourceneffizienzpotenziale für eine ökologisch nachhaltige Gießereiindustrie im Sinne des 2021 aktualisierten „European Green Deal“ erschließen. ReGAIN wird die Grundlagen schaffen, dass zukünftig für jedes Gießereiprodukt ein digitaler Produktpass einheitlich definiert und in CATENA-X verfügbar ist. Zur Erreichung dieser Ziele wird  IDECO Schmelze relevante, standardisierte, konzeptionelle und logische Datenmodelle mit den Verbundpartnern entwickeln und diese mit  KI- und Simulationsansätzen zur Optimierung multipler Zielgrößen verbinden.

Vorgehensweise:

IDECO verfolgt als Ziel innerhalb des Kooperationsprojektes die Entwicklung einer neuartigen Messeinrichtung, in Zusammenarbeit mit der GTK zu entwickeln, die auf variable, gießtechnisch relevante Einflüsse proaktiv agiert, um somit die Aluminiumschmelzen unter verschiedensten Bedingungen reproduzierbar zu behandeln. Somit können die Ziele der produzierenden Gießereien, wie z. B. höhere Schmelzequalität, weniger Ausschuss und geringere Prozesszeiten erreicht werden. Für die Gießereien ergeben sich dadurch hochwertige und robuste Fertigungsprozesse, die sowohl erhebliche betriebswirtschaftliche, als auch wettbewerbliche Vorteile bieten. Weitere, daraus resultierende Ziele der neuen Messeinrichtung sind die Einhaltung der Vorgaben zur Senkung des CO2Ausstoßes durch die Reduzierung des Ausschusses CO2Ausstoß der Gießerei) sowie der damit einhergehenden Ressourcenschonung. Des Weiteren soll die bisherige Dokumentationssoftware QS Master auf eine KI basierte Intelligenz und Struktur zu einem proaktiven Analyse-Werkzeug für die Gießereien neu entwickelt werden. Gießerei Mitarbeiter erhalten mittels  Künstlicher Intelligenz (KI) neues Know-how automatisch zugetragen und visualisiert. Mit den Verbundpartnern (Hochschulen, IT- und KI Know-how) wollen wir als Gießerei-Geräte- und Softwarehersteller die Digitalisierung und den Gießereiprozess maßgeblich fortentwickeln. Die Erfahrung langjähriger Mitarbeiter sind die Stützen der Gießereien. Diese Mitarbeiter gehen nun von Jahr zu Jahr verstärkt in den Ruhestand und Nachwuchs fehlt in ausreichend qualifiziertem Maße. Die verschiedensten Variablen, die zu einer qualitativ guten Schmelzebehandlung führen, sollen mit Sensoren und KI basierten Apps den Mitarbeiter zielgerichtet führen, um die Schmelzevorbereitung lt. Sollvorgaben bereitzustellen. Die Impellerbehandlung muss um individuelle gießereibezogene Situationen ergänzt werden. Bisher werden Rohstoffdaten, Arbeitspläne, örtliche Situation, Werkzeugzustände gar nicht oder unzureichend dokumentiert und nicht KI basiert genutzt. Das heutige Wissen im Sinne von Industrie 4.0 zu digitalisieren und deren Abhängigkeit in eine KI basierte Handlungsempfehlung zu entwickeln, wird in den Gießereien einen signifikanten Mehrwert generieren. Der zu entwickelnde KI basierte QS Master soll u.a. mit den Daten der Rotorbehandlung, der thermischen Analyse, der Wasserstoffgehalte, der Umweltdaten und weiterer lokaler Gegebenheiten in Abhängigkeit gebracht werden um autonom Merkmale und Handlungsvorschläge zu errechnen und den Abteilungs- und Gießereileitern visuell zur Verfügung zu stellen. Die Analysen müssen Abhängigkeiten von verschiedenen Zugaben und Behandlungsparametern und den erreichten Messergebnissen analysieren, visualisieren und Handlungsempfehlungen vorschlagen. Dieser automatisierte, kontinuierliche, KI basierte Verbesserungsprozess entlastet die Abteilungs- und Gießereileiter, reduziert die Wahrscheinlichkeit, dass schleichende Prozess- und Ergebnisveränderungen unbemerkt bleiben und unterstützt aktiv bei der Energiewende, da viele neue Gussteile im Verkehrs- und Energiesektor entwickelt und gefertigt werden müssen. IDECO bedient als Kunden, kleinere, mittelständische Gießereien als auch OEMs. Die Herausforderung wird es sein, die zu entwickelnden Technologien und Analysen für kleinere Gießereien handhabbar zu entwickeln. Im Rahmen der Entwicklung wird berücksichtigt, wie ein RETROFIT integriert werden kann, um Ressourcen und Investitionskosten zu reduzieren.

Ziel:

IDECO ist ein Hersteller der umfassend im Bereich Schmelzeaufbereitung nach dem Impellerprinzip, Qualitätskontrollen der Schmelzen mit verschiedenen Messgeräten wie Dichte Index Bestimmung, thermischer Analyse und Wasserstoffbestimmung tätig ist und dabei die gewonnenen Daten zwecks Dokumentation speichert, vernetzt und visualisiert. Diese Integration besteht seit vielen Jahren und wurde entsprechend in vielen Gießereien eingesetzt. Die Lösung fällt dabei höchst unterschiedlich aus, angepasst an den jeweiligen Bedarf und den Notwendigkeiten der Gießereien. Bei größeren Gießereien sind zum Teil Prozesskontrollen integriert, die über die Freigaben der Schmelze- Charge entscheiden. Im Rahmen dieses Projektes sollen erstmals KI Berechnungen erfolgen, welche neues Wissen schaffen und dies automatisch an den definierten Adressaten zurückmeldet. Es werden zwei Demonstratoren entwickelt, um vernetztes Wissen zu gewinnen. Zum einen, eine mit Sensorik ausgestattete Melt Clean Anlage, die auf variable Gieß- und Umweltsituationen reagiert und die zudem über eine Verbindung zu einer KI basierten Datenbank auf neues Wissen zurückgreift und selbstständig auf die aktuelle Situation Behandlungsparameter vorschlägt. Zweitens, soll die zu entwickelnde KI in einem eigenständigen Produkt, dem KI- Master münden. Dieser wird als Demonstrator die Analytik für Qualitätsparameter der Schmelze mittels KI bereitstellen.