Motivation
Kohlenstofffasern sind industriell gefertigte Fasern, die sehr fest und gleichzeitig sehr leicht sind. Deshalb werden sie beispielsweise im Flugzeugbau eingesetzt. Je nach Anwendung kann man Kohlenstofffasern verschiedener Festigkeit wählen – dazu werden in der Produktion verschiedene Parameter eingestellt. Bisher wird die Vielfalt und Flexibilität der Fasereigenschaften jedoch nicht annähernd ausgeschöpft. Das Problem ist, dass es Millionen von Möglichkeiten gibt, Parameter in der Produktion einzustellen. Bisher weiß man aber nur sehr wenig darüber, wie Parameterkombinationen und Fasereigenschaften zusammenhängen. Ziel des Vorhabens maQinto ist es, mittels einer intelligenten Prozesssteuerung eine größere Vielfalt an Kohlenstofffasern anbieten zu können.
Ziele und Vorgehen
Die intelligente Prozesssteuerung soll auf Künstlicher Intelligenz (KI) basieren, die mittels Sensoren Prozessdaten aufnimmt und verarbeitet. Daraus werden Handlungsempfehlungen abgeleitet, wie Prozesse für die Kohlenstofffaser-Herstellung angepasst werden könnten. Dabei soll wie folgt vorgegangen werden: Basierend auf einer Datenanalyse werden erste KI-Modelle ausgewählt. Daraufhin werden diese Modelle in die Qualitätssteuerung integriert, weiterentwickelt und trainiert sowie ein Benutzungskonzept entworfen. Nach Projektende wird eine maschinell trainierbare Methodik inklusive Sensorik zur Verfügung stehen, deren KI-Fähigkeit erweitert werden kann. Im Ergebnis können neue, anforderungsspezifische Karbonfasern ressourcenschonender und schneller hergestellt werden.
Innovationen und Perspektiven
Das Konsortium bündelt fächerübergreifende Expertisen für die KI-Umsetzung mit drei KMU, sowohl mit Industrieerfahrung in Mess- und Prüftechnik, KI-gestützter Auswertung von Sensor- und Maschinendaten und der Gewinnung von Expertenwissen zur Entwicklung von Prozessdatenmanagement. Zwei Hochschulen steuern Wissen über KI-Methoden-Entwicklung und Karbonfaser-Herstellung bei.