Es waren zwei anstrengende aber sehr interessante Ausstellungstage bei den Tagen der digitalen Technologien 2024 in Berlin auf welchem wir uns Projekt zur nachhaltigen Lackentwicklung mittels unserer probabilistischen ML Methoden in Zusammenarbeit mit Mankiewicz, Füll-Lab, der FH Niederrhein, dem Fraunhofer Institut und natürlich AOM Systems vorstellen konnten.

Rohstoffhersteller, Lackhersteller als auch lackverarbeitende Betriebe sammeln kontinuierlich Material- und Prozessdaten. Diese Daten werden stand heute jedoch nicht geteilt und nicht miteinander korreliert. Auch ist unklar, ob die derzeit gesammelten Daten die Erstellung von validen Vorhersagemodellen überhaupt ermöglichen. Durch die breite Aufstellung des Konsortiums im Projekt Na, Logisch kann eine mögliche Datenlücke geschlossen und valide Vorhersagemodelle erstellt werden. Die prinzipielle Machbarkeit hierzu haben die Partner PI Probaligence in Zusammenarbeit mit der FH Niederrhein schon im März 2022 demonstriert. Teilabschnitte einer Hochdurchsatzanlage wurden durch den Einsatz von KI optimiert.

Stand heute findet kein standardisierter Datenaustausch entlang der Wertschöpfungskette in der Lacktechnik statt, sodass die Grundlage für den Einsatz digitaler Technologien bislang in diesem Wirtschaftszweig grundsätzlich nicht oder nur bedingt gegeben ist. Ein „Trial and Error“ Prozess ist somit in der Lackentwicklung und -herstellung sowie in der Lackverarbeitung Stand der Technik. Dieser Prozess, der „Error“, führt in der Lackentwicklung und -herstellung zu vergleichsweise hohen Ausschussraten. So verzeichnen Lackhersteller 5 bis zu 30 Tonnen (Abhängig vom Produktionsvolumen) Lackabfälle pro Jahr. Komplexer, mehr als ein Rohstoff, Austäusche in diesen Formulierungen, ist in diesen Prozessen nahezu unmöglich bei gleicher Performance der Systeme. Hier entsteht ein enormer Formulierungsaufwand im Labor, welcher wegen der Ressourcenknappheit F&E Stunden oft nicht gestartet wird.

Ähnlich in der Lackverarbeitung; Lackierprozesse müssen eingestellt werden, und zwar solange bis das gewünschte Lackergebnis erreicht wird. Bei komplexen Lackieranlagen kann dieser Vorgang mehrere Monate in Anspruch nehmen. Die bis dahin hergestellten Bauteile werden als Ausschuss deklariert.

In der Arbeitspaketbeschreibung wird diese Wertschöpfungskette in zwei Abschnitte unterteilt. Die Wertschöpfungskette 1 bezieht sich auf die Lackformulierung sowie Lackherstellung. Die Wertschöpfungskette 2 bezieht sich auf den Bereich der Lackapplikation und die Korrelation mit dem Erscheinungsbild der lackierten Oberfläche.

Hierbei muss beachtet werden, dass Lackierprozesse besonders energieintensiv sind. Beispielsweise entfallen 40% des gesamten Primärenergiebedarfs in der Automobilproduktion auf den Bereich der Lackierung (Einbrennen). Verändert sich die Beschaffenheit oder die Zusammensetzung des Lackes über die Zeit, beispielsweise durch Regularien (REACH), ist, wenn man dem Lackentwicklungsprozess gemäß dem Stand der Technik folgt, mit Lackierfehlern und aufwendigen Einstellarbeiten an einer Lackieranlage zu rechnen. Ein digitaler Lack-Zwilling entsteht im Projekt Na, Logisch und hilft zukünftig Lacke effizient und mit wenigen Einstellversuchen zu applizieren. Die im Projekt Na, Logisch entwickelten digitalen Technologien sollen deutschen Lackherstellern und der lackverarbeitenden Industrie zugänglich gemacht werden. Lackhersteller können hierdurch deutschlandweit bis zu 2.000 Tonnen Lackabfälle vermeiden und digitale, smarte Lacke im Sinne eines digitalen Zwillings herstellen. Zusätzlich wird die Verwendung nachwachsender Rohstoffe ermöglicht und Entwicklungszeiten signifikant gekürzt. Die Lackverarbeitende Industrie nutzt die Vorhersagemodelle zukünftig zur Einstellung des Lackierprozesses und minimiert Ausschussraten. Das Projekt Na, Logisch legt darüber hinaus den technischen Grundstein für die Verwendung von nachhaltigen Lackrohstoffen, deren Materialeigenschaften zu starken Schwankungen neigen und ermöglicht die schnelle Anpassung bestehender Rezepturen unter Beibehaltung der Benchmarkqualität. Beispielsweise durch Regularien, z.B. CMR-Stoffe durch REACH.