Glasfaserproduktion im belgischen Lanxess-Werk in Kallo. Mithilfe von KI will das Unternehmen jetzt die Entwicklung von Rezepturen zur Herstellung der Glasfaser-Beimischungen für Kunststoffe beschleunigen. (Bild: Lanxess)
Dazu hat Lanxess eine Kooperation mit dem KI-Unternehmen Citrine Informatics geschlossen. Das junge US-amerikanische IT-Unternehmen hat sich auf den Einsatz von datengestützten Methoden zur Produktentwicklung in der Werkstoffwissenschaft spezialisiert, der so genannten Material-Informatik. Die Citrine-Plattform beschleunigt die Entwicklung von Materialien und Chemikalien mit Hilfe von Materialdaten und KI.
In dem Projekt mit Lanxess geht es vor allem darum die Glasfasern, mit denen der Kunststoffhersteller viele seiner Hochleistungs-Kunststoffe verstärkt, weiter zu optimieren und somit letztlich die mechanische Belastbarkeit dieser Werkstoffe weiter zu erhöhen.
Dabei spielt die Glasfaserschlichte eine entscheidende Rolle. Die Glasfasern, die den Kunststoffen beigemischt werden, werden mit einer Schlichte ummantelt. Sie sorgt für eine bessere Anbindung der Glasfasern an die Kunststoff-Matrix und letztlich für die gewünschten Eigenschaften der Hochleistungs-Kunststoffe. Die Optimierung der Glasfaserschlichte ist komplex, sehr aufwändig und zeitintensiv. „Wir gehen davon aus, dass wir durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz die Entwicklungszeit für optimierte Rezepturen auf weniger als die Hälfte reduzieren können“, sagt Dr. Axel Tuchlenski, Leiter der globalen Produkt- und Anwendungsentwicklung im Geschäftsbereich High Performance Materials bei Lanxess.
KI unterstützt mit Rezepturvorschlägen
Die komplexe Zusammensetzung der Glasfaserschlichten und zahlreiche Einflussfaktoren während der Herstellung der Hochleistungs-Kunststoffe erfordern bei einem traditionellen Vorgehen in der Produktentwicklung sehr viele Tests, deren Ergebnisse schwer zu prognostizieren sind. KI leistet hier einen entscheidenden Beitrag, um aus vorhandenen Daten das Maximale herauszuholen. Gespeist aus tausenden Messergebnissen bisheriger Rezepturen, Rohstoffinformationen und zahlreicher weiterer Daten berechnen KI-Algorithmen Prognosemodelle für noch bessere Versuchskonstellationen und -parameter, entwickeln diese Modelle mit den Messergebnissen eines jeden Versuchs weiter und schlagen letztlich eine optimale Rezeptur vor. Dieses Verfahren macht die Produktentwicklung deutlich schneller als traditionelle Methoden.
Für Jörg Hellwig, Leiter der Digitalisierungsinitiative bei Lanxess, ist das Pilotprojekt zur Produktentwicklung bei Hochleistungs-Kunststoffen nur der Anfang für den Einsatz von KI im Unternehmen. „Künstliche Intelligenz ist eine entscheidende Technologie, um aus der Vielzahl von Daten innerhalb des Konzerns Neues zu schaffen.“
(dw)
