Papierherstellung 4.0: Intelligente Bedienerunterstützung für effiziente Prozesse
Das Digital GreenTech-Projekt ODiWiP entwickelt neue Lösungsansätze zur Optimierung der Wertstoffkreisläufe in der Papierproduktion und beim Recycling.
Forschungs- und Industriepartner sind das Fraunhofer-Institut für Verfahrenstechnik und Verpackung IVV, das Protech-Institut der Universität Siegen, Tomra Sorting GmbH, Leipa Group GmbH und consultingtalents AG.
Das Team „Digitalisierung und Assistenzsysteme“ entwickelt ein auf die besonderen Anforderungen der Papierherstellung ausgerichtetes, selbstlernendes Assistenzsystem. Es dient als Wissensspeicher und prognostiziert Qualitätsabweichungen. Gleichzeitig ermöglicht es ein besseres Prozessverständnis und die Schulung der Mitarbeitenden im laufenden Betrieb. Störzeiten und Ressourceneinsatz lassen sich so verringern. Das hat positive Auswirkungen auf die Anlageneffizienz und den ökologischen Fußabdruck, so die Projektpartner.
Mit Hilfe von Big-Data und KI-Tools
Ziel des Forschungsvorhabens ist, die Daten aus verschiedenen Unternehmen und Prozessen zu vernetzen und den Wertstoffkreislauf mit Hilfe von Big-Data-Ansätzen und ausgewählten KI-Tools übergreifend zu optimieren. Es wird der Prototyp einer KI-Anwendung entwickelt und eingesetzt, um den Wertstoffkreislauf von der Sammlung und Sortierung des Altpapiers bis zur Produktion des Papierprodukts zu optimieren. Grundlage dafür ist erstens die bessere Erkennung und Beschreibung der Zusammensetzung des Altpapiers und zweitens, darauf aufbauend, der Einsatz intelligenter Systeme, welche in den folgenden Stufen des Wertschöpfungsprozesses diese Informationen für den effizienten Ressourceneinsatz nutzen.
Zur Erreichung dieses Ziels ist der Einsatz eines Prognosesystems erforderlich, welches, angelernt über Vergangenheitsdaten, anhand der aktuellen Situation erkennt, dass der Bediener steuernd eingreifen muss (Entscheidungsunterstützung und Hinweisfunktion). Durch ein Assistenzsystem, welches Prognose und aktuellen Zustand mit dem Wissen der Experten verknüpft, werden daraus Vorschläge für Maßnahmen generiert, aus denen der Bediener auswählt und dann steuernd eingreift (Vorschlagsfunktion).
So kann der Maschinenbediener frühzeitig auf drohende Abweichungen bei den Eigenschaften des Fertigprodukts oder Störungen im Produktionsprozess hingewiesen werden, damit dieser rechtzeitig Gegenmaßnahmen ergreifen kann. Das Assistenzsystem lernt durch die vom Bediener getroffene Auswahl und dem daraus resultierenden Einfluss auf die Prozesskenngrößen laufend dazu (Selbstoptimierungsfunktion). Zur Realisierung werden unternehmensübergreifend automatisiert Daten ausgetauscht.
(Erschienen im EU-Recycling Magazin 03/2022, Seite 23, Foto: O. Kürth)
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