Künstliche Intelligenz verändert die Kunststoffverarbeitung: Sie trägt deutlich zur Prozessoptimierung bei. Auf dem VDI-Kongress PIAE (Plastics in Automotive Engineering) wird demonstriert, wie das beim Spritzgießen funktioniert
Durch einen Abgleich werden die realen Daten live während der Produktion mit den digitalen Idealparametern abgeglichen. Abweichungen werden also sofort sichtbar. Die KI agiert quasi als „virtueller Maschineneinsteller“.
(Bild: plus10 GmbH)
Digitalisierung und der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) sind keine bloßen Trends, sondern wesentliche Faktoren zur Prozessoptimierung in der Kunststoffverarbeitung. Auf dem VDI-Kongress PIAE (Plastics in Automotive Engineering) wird eindrucksvoll demonstriert, wie KI im Spritzgießen zur Effizienzsteigerung beiträgt.
Am 18. und 19. März öffnet der PIAE-Kongress im Kongresshaus Baden-Baden seine Türen, um erneut die Bedeutung von Kunststoffen im Automobilbau in den Mittelpunkt zu rücken. Die Veranstaltung bietet in diesem Jahr erstmals vertiefende Spotlight-Sessions zu aktuellen Themen.
Insgesamt erwarten die Besucher 50 Expertenvorträge von OEMs und Zulieferern, die von recycelbaren Materialien über Leichtbau bis hin zu KI-gestützten Prozessen und neuen Fertigungskonzepten reichen. Ein zentrales Thema ist dabei der sinnvolle Einsatz von KI beim Spritzgießen technisch anspruchsvoller Teile.
KI-Tolo als virtueller „Maschineneinsteller“
„Das Erlernen eines komplexen Prozessmodells rein aus den zirka 700 Live-Daten eines Spritzgießprozesses, also ohne händische Modellierung, liefert viele Möglichkeiten der Live-Prozessoptimierung“, sagt Felix Georg Müller, CEO und Co-Founder der Plus10 GmbH.
(Bild: plus10 GmbH)
Felix Georg Müller, CEO und Co-Founder der Plus10 GmbH, einem Spin-off des Fraunhofer-Instituts für Produktionstechnik und Automatisierung IPA, erläutert die Vorteile intelligenter Optimierungstools. „Das Tool schlägt situative Einstellparameteranpassungen vor. Diese basieren auf hochfrequenten Prozessdaten kombiniert mit Kontextdaten zum Rohmaterial und zu Umgebungsbedingungen. Ziel ist es dabei, Ausschuss zu vermeiden“, erklärt Müller. Das live lernende Optimierungstool Hopper ist ein Beispiel dafür, wie KI als „virtueller Maschineneinsteller“ fungieren kann, indem es in Echtzeit Daten analysiert und Vorhersagen trifft, bevor Fehler entstehen.
KI verarbeitet Daten und optimiert Parameter live im Prozess
Müller hebt hervor: „Das Erlernen eines komplexen Prozessmodells rein aus den zirka 700 Live-Daten eines Spritzgießprozesses und der zugehörigen Beistellaggregate, also ohne händische Modellierung, ist sehr spannend und liefert viele Möglichkeiten der Live-Prozessoptimierung.“ Er wird auf der PIAE zwei Praxisbeispiele demonstrieren: Eine Zweikomponenten-Spritzgießmaschine für PC-TPE-Bauteile und ein weiteres Beispiel mit COC-Spritzgießen und Einlegeteil. „In beiden Beispielen zeige ich, wie das Optimierungstool Hopper ein Prozessmodell erlernt und dieses ‚on-the-go‘ optimiert“, beschreibt Müller.
KI-Tool mit vielseitigen Anwendungen
Das KI-Tool Hopper wird bereits beim Spritzgießen von sowohl Thermoplast- als auch Elastomerbauteilen eingesetzt. Müller erläutert: „Grundsätzlich können Spritzgießer das KI-Tool Hopper sowohl für die Fertigung anspruchsvoller und teils schwierig verarbeitbarer Werkstoffe nutzen, bei denen im Dauerbetrieb bereits kleinste Rohmaterialschwankungen zu Ausschuss führen können.“
Die Firma Freudenberg nutzt es beispielsweise zur Herstellung von Radialwellendichtringen. Weitere Anwendungsfälle umfassen typische Engineering-Kunststoffe wie PA, PBT, PEEK, PC, POM, TPE sowie COC/COP.
KI-Einsatz reduziert Ausschuss um 6 bis 18 Prozent
Müller verdeutlicht die wirtschaftlichen Vorteile: „Feedbacks zu realen Spritzgießanwendungen unter Nutzung von Hopper zeigen eine Bandbreite von 6 bis 18 Prozent Ausschussreduktion. Konkret heißt das, dass die Gutteilequote gesteigert wird, da sowohl Ausschuss als auch Zykluszeit aktiv optimiert werden können.“
Kontinuierliche Optimierungskreislauf des KI-Tools Hopper.
(Bild: plus10 GmbH)
Zusätzlich kann die Werkzeugumrüstung um etwa 30 Minuten verkürzt werden, da die Maschine direkt mit einem angepassten Parametersatz für die aktuelle Materialcharge versehen wird. Dies minimiert die Notwendigkeit eines manuellen Finetunings. „Hierdurch entfällt ein aufwendiges manuelles Finetuning, was gerade für weniger erfahrenes Personal schwierig ist“, so Müller.
Mit KI dem Fachkräftemangel begegnen
KI-Tools wie Hopper sind nicht nur entscheidend für die Effizienz und Produktqualität, sondern helfen auch dabei, dem Fachkräftemangel in der Industrie entgegenzuwirken. Sie bieten vielseitige Einsatzmöglichkeiten und signifikante Einsparpotenziale, wie der PIAE-Kongress eindrucksvoll verdeutlichen wird.
Stand: 16.12.2025
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