Digitalisierung der Kunststofftechnik

Besonders kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) der Kunststofftechnik stehen vor der Herausforderung, relevante Prozessdaten für den Einsatz datengestützter Methoden zu erfassen, aufzubereiten und zielführend zu verwerten. Angesichts des steigenden Fachkräftemangels, wachsender Qualitätsanforderungen sowie der zunehmenden Notwendigkeit zur Nutzung von Rezyklaten ist ein zielgerichteter, digitaler Transformationsprozess essenziell. Konventionelle Lösungen stoßen hierbei an ihre Grenzen, da sie oft nicht flexibel auf unterschiedliche Produktionsszenarien übertragbar sind und eine hohe fachliche Expertise voraussetzen. DUETT („Digitalisierung in der Kunststoffverarbeitung unter Betrachtung von zwei Use Cases, eingebunden in ein Wissens- und Technologietransferkonzept“) setzt deshalb auf eine offene und nachhaltige Einführung von Künstlicher Intelligenz und datengetriebenen Methoden durch ein umfangreiches und zielgruppenspezifisches Transferkonzept. Einzigartig ist die praxisnahe Implementierung zweier Use Cases (automatisierte Inline-Erkennung optischer Fehler und datenbasierte Anomalieerkennung bei der Rezyklatverarbeitung) anhand derer die Einsatzmöglichkeiten und Potentiale von KI aufgezeigt werden. Das finale Ergebnis sind praxistaugliche, adaptierbare Werkzeuge und Lernmodule, die eine eigenständige, zukunftsfähige Digitalisierung und KI-Nutzung in KMU ermöglichen.

In DUETT werden digitale Lösungen zur Einführung von Künstlicher Intelligenz in der Kunststoffverarbeitung entwickelt. Besonders KMU profitieren von der Innovation, da sie mit DUETT einfach in die Digitalisierung einsteigen, Prozessüberwachung automatisieren und Fehler oder Anomalien frühzeitig erkennen können. Die Methoden sind praxisnah, flexibel anpassbar und fördern eigenständige Anwendungen von KI in der Produktion. Neben Kunststoffverarbeitern sind alle Unternehmen angesprochen, die nachhaltige Prozessoptimierung, Qualitätssicherung und Rezyklatnutzung anstreben. Branchenübergreifend ergeben sich neue Anwendungsfelder in der proaktiven Fehlerdetektion, der Optimierung komplexer Produktionsketten sowie in der Aus- und Weiterbildung zukünftiger Fachkräfte.