Die Optimierung der Anlagenparameter bei der Pulverbeschichtung erfolgt noch immer traditionell – das bedeutet, es sind aufwändige Versuche sowie erfahrene Mitarbeiter notwendig um in überschaubarer Zeit gute Ergebnisse zu erzielen. Doch schon heute sind erfahrene Mitarbeiter mit entsprechender Erfahrung und Fertigkeiten für die Optimierung der Anlagenparameter rar. Hinzu kommt, dass das menschliche Gehirn die vielen Parameter, die auf einen Beschichtungsprozess einwirken, und ihre gegenseitigen Wechselwirkungen nicht analytisch betrachten und auswerten kann. Allerdings gibt es natürlich Menschen, die auch in prozesstechnisch verfahrenen Situationen aufgrund ihrer langjährigen Erfahrungen intuitiv zur richtigen Diagnose kommen und den Prozess wieder in die richtige Bahn lenken können. Doch solche Pulver-Flüsterer sind ausgesprochen selten.
Vor zwei Jahren trat das Startup coatingAI an, um eine Softwarelösung zu entwickeln, die mittels intelligenter Algorithmen in der Lage ist, eine umfassende Parameteroptimierung bei der Pulverbeschichtung zu leisten. Rund 15 Parameter haben die KI-Experten ausgemacht, die miteinander wechselwirken und erheblichen Einfluss auf die Beschichtungsqualität und Homogenität der Schichtdicken haben. „Es ist für einen erfahrenen Beschichter in vielen Fällen möglich, ein akzeptables Ergebnis zu erreichen, mit einem tatsächlichen Optimum hat das allerdings in den meisten Fällen wenig zu tun,“ schildert Marlon Bondrini, einer der Geschäftsführer und Gründer von coatingAI, seine Erfahrungswerte. „Deshalb ist die Optimierung einer Pulverbeschichtung ein ideales Anwendungsfeld für künstliche Intelligenz. Diese ist in der Lage, die nichtlinearen Zusammenhänge zwischen allen wichtigen Parametern eindeutig zu identifizieren und dann daraus die Parameter der Anlagenbeschichtung abzuleiten.“
Ein erstes Tool für die Optimierung von Fördergeschwindigkeit und Pistolenhub ist bereits für die Beschichter auf dem Markt erhältlich. Die bisherigen Versuchsergebnisse lassen vermuten, dass sich etliche Schwierigkeiten bei der Homogenität der Schichtdicken von Automatikanlagen alleine durch eine solche Optimierung beseitigen lassen. Aber auch die komplexe Optimierung sämtlicher für die Pulverbeschichtung relevanter Anlagenparameter ist schon weit gediehen und hat in den Technika und Laboren namhafter Applikationshersteller bereits ihre Bewährungsprobe bei Flachteilen bestanden.
Damit hat Coding AI gezeigt, dass ihr Ziel, eine umfassende und praxistaugliche Parameteroptimierung durch intelligente Algorithmen zu entwickeln, keine Fantasterei ist. Im Gegenteil, die praktisch durchgeführten Versuche machen deutlich, dass der technisch/wissenschaftliche Ansatz tragfähig ist.
Erfahren Sie mehr über diese KI-Lösung für die Pulverbeschichtung in der Januar-Februar Ausgabe des Magazins für Oberflächentechnik oder als Premium-Abonnent gleich hier online.