DUETT

Das DUETT-Projekt adressiert insbesondere kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) der Kunststofftechnik, denen anhand von zwei Use Cases die Potenziale und Einsatzmöglichkeiten moderner, datengetriebener Methoden und Künstlicher Intelligenz (KI) für die Prozessüberwachung und Qualitätssicherung praxisnah demonstriert werden.

Die fachlichen Schwerpunkte des Projekts liegen auf der Inline-Detektion und Klassifikation optischer Fehlerbilder in Spritzgießbauteilen (Use Case 1) sowie auf der datengetriebenen Anomalieerkennung in der Rezyklatverarbeitung (Use Case 2). Beide Use Cases verfolgen das Ziel, Produktionsprozesse mithilfe digitaler Lösungen zu optimieren, die Herstellungsqualität und Ressourceneffizienz zu steigern sowie Ausschüsse und CO₂-Emissionen zu reduzieren.

Die entwickelten Methoden werden unter praxisnahen Bedingungen gemeinsam mit dem projektbegleitenden Ausschuss erprobt und hinsichtlich ihrer Anwendbarkeit für KMU bewertet. Ergänzend entsteht ein Wissens- und Technologietransferkonzept mit praxistauglichen, adaptierbaren Werkzeugen und Lernmodulen, das KMU den Einstieg in die Digitalisierung und den Einsatz von KI erleichtert.

Mit DUETT wird ein Beitrag zur nachhaltigen und zukunftsfähigen Transformation der Kunststoffverarbeitung geleistet, indem digitale Methoden und KI-Anwendungen gezielt für die Qualitätssicherung, Prozessoptimierung und den ressourceneffizienten Einsatz von Rezyklaten nutzbar gemacht werden.