Schon seit 1911 basiert die Temperaturregelung weltweit nahezu unverändert auf der klassischen Formel der Proportional-Integral-Differential-Regelung (PID-Regelung). Millionen von Industriereglern arbeiten nach genau diesem mathematischen Prinzip. Wir haben diesen Ansatz bereits vor zwanzig Jahren um eine adaptive PID-Regelung erweitert. Doch der jüngste technologische Durchbruch ist der gezielte Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) im Rahmen einer modellprädiktiven Regelung.
Das Hauptproblem konventioneller Systeme liegt im klassischen Einschwingverhalten. Beim Hochheizen, etwa von 20 auf 250 Grad Celsius, schießen herkömmliche Regler systembedingt oft um bis zu 50 Kelvin über den Sollwert hinaus, bevor sie sich einpendeln. Jedes Überschwingen bedeutet jedoch unnötigen Energieverlust und erzeugt erheblichen thermischen Stress für Werkstoffe wie Kunststoffe oder Klebstoffe sowie für die verbauten Komponenten, Heizungen und Düsen. Unser Ziel war es daher, Regelstrecken maximal schnell anzufahren und ab dem Erreichen des Sollwerts eine absolut waagerechte Temperaturlinie, ohne jegliche Schwingung, zu halten.
Durch die Verbindung unseres adaptiven Algorithmus mit KI-basierten Modellen berechnen wir jeden Messzyklus in zahlreichen Schritten voraus. Das System vergleicht diese Werte kontinuierlich und passt die KI-Parameter in Echtzeit an. In der Praxis führt es dazu, dass sich die Aufheizzeit deutlich reduziert und Energie gespart wird. In der Heißkanalsteuerung der Kunststoffverarbeitung erreichen wir die Betriebstemperatur mit zusätzlichen Funktionen wie energieoptimiertem Aufheizen bis zu zehn Minuten schneller: verlängerte Produktionszeit und zugleich spürbar gesenkte Energiekosten. Insbesondere bei hochdynamischen Prozessen oder Mikrospritzgussanwendungen mit Teilgewichten von unter einem Gramm ist diese Schwingungsfreiheit unverzichtbar, um Ausschuss zu vermeiden.
Der Anlernprozess gestaltet sich dabei denkbar einfach. Über die Funktion der Selbstoptimierung fährt das System die Regelstrecke einmalig für etwa fünf bis zehn Minuten an. In dieser Phase gibt der Regler gezielte Energieimpulse ab, identifiziert die spezifischen thermischen Eigenschaften der Heizung, speichert das Streckenverhalten ab und hinterlegt es als Rezeptur für künftige Werkzeugwechsel.
Da die komplexen Berechnungen eine hohe Rechenleistung erfordern, setzen wir auf moderne Prozessorplattformen. Derzeit treiben wir bereits die nächste Generation voran: Unter dem Begriff KI 2.0 entwickeln wir vernetzte Steuerungsansätze, bei denen benachbarte Regelzonen intelligent miteinander kommunizieren. Wenn ein Extruder an einer Stelle durch Prozesswärme gekühlt werden muss, passt der davor liegende Regler seine Heizleistung vorausschauend an. Das spart an zwei Stellen gleichzeitig Energie.
Darüber hinaus adressieren wir mit KI 2.0 eine der größten betrieblichen Herausforderungen in der Fertigung: den Fachkräftemangel und den mit der Altersstruktur in den Betrieben verbundenen Know-how-Verlust. Bislang erfordert das erste Einfahren einer Spritzgießmaschine beim Einrichten eines neuen Bauteils spezialisierte Experten, die oft mehrere Stunden lang manuell nachjustieren müssen. Diesen zeit- und personalintensiven Prozess automatisieren wir künftig vollständig über eine Infrarotkamera. Das System erfasst das Wärmebild des gespritzten Kunststoffteils, vergleicht es automatisch mit einem hinterlegten Idealbild und erkennt Abweichungen. Ist eine Stelle auf dem Bild zu hell, deutet dies auf zu viel Material hin, und die Düsentemperatur wird gezielt gesenkt. Ist der Bereich zu dunkel, wird nachgeregelt. So entlasten wir das Bedienpersonal spürbar, machen die Einrichtung unabhängig von rar gewordenen Spezialisten und garantieren eine durchgehende Prozessqualifizierung während der gesamten Fertigung.
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