Rezepturoptimierung in der Farben- und Lackindustrie

Ein branchenweites Problem für Farben- und Lackhersteller stellt die überdurchschnittlich hohe Nacharbeitsquote dar. Farben entstehen, indem geeignete Rohstoffe vermengt, homogenisiert und dispergiert werden. Die an das Produkt gestellten Qualitätsansprüche (Farbgebung, Farbechtheit, Viskosität, Umweltverträglichkeit, etc.) sind hoch. Statistische Schwankungen im zugekauften Material sowie zeit- und ortsabhängige Einflüsse, die während der Verarbeitung auftreten, führen dazu, dass ein großer Teil der hergestellten Farben und Lacke nach der 1. Mischung korrigiert werden muss. Wie Statistiken unseres Industriepartners zeigen, sind 35% der Produktionsaufträge von Nacharbeiten betroffen. Hausinterne Farblabore sind dafür zuständig, die Qualität aller angesetzten Mischungen zu prüfen und im Falle von Qualitätsabweichungen Handlungsempfehlungen für die Produktion auszuarbeiten. Diese Arbeit erfordert umfangreiche fachliche Kompetenz und viel Erfahrung. Wie wir dem Datenbestand von Habich Farben entnehmen können, durchläuft eine nacharbeitsbedürftige Mischung im Schnitt 2,2 Korrekturdurchläufe, bis das gewünschte Ergebnis erreicht ist. Die kumulierte Nacharbeitsquote aller Arbeitsschritte liegt dadurch bei 75%. Wir planen die Entwicklung eines selbstlernenden Assistenten. Er soll mit bereits vorhandenen Produktionsdaten aus der Vergangenheit „gespeist“ und möglichst viele Muster bzw. Zusammenhänge zwischen Handlungsempfehlungen und einem erfolgreichen bzw. nicht erfolgreichen Ergebnis erlernen. Aus fachlicher Sicht handelt es sich dabei um ein mehrdimensionales oder multivariates Problem, dessen Lösung wir uns mit Hilfe von neuronalen Netzen und/oder anderen KI-Algorithmen nähern wollen. Auf diese Weise streben wir eine Reduzierung der Nacharbeitsquote um ca. 20% an, was sich positiv auf die Wirtschaftlichkeit der Unternehmen und deren Ressourcenverbrauch auswirkt. Allein bei unserem Kooperationspartner könnten dadurch 4.000 kg Rohstoffe und 16.000 kg CO2 pro Jahr eingespart werden. Deutschlandweit gibt es weitere 300 Unternehmen, die ebenfalls Farben oder Lacke herstellen und von gleicher Problemstellung betroffen sind.

Ziel unseres Vorhabens ist es, den vereinbarten Farbton sowie alle dazugehörigen Eigenschaften mit möglichst wenig Zusätzen zu erreichen. In einem ersten Schritt möchten wir daher versuchen den Koloristen zu unterstützen, indem wir die Erfolgschancen seiner Handlungsanweisungen im Vorhinein abschätzen und ihm, unter Berücksichtigung vergleichbarer Situationen aus der Vergangenheit, Vorschläge für mögliche Korrekturmaßnahmen unterbreiten. Im Rahmen einer Machbarkeitsstudie möchten wir die Erfolgsaussichten für eine technische Umsetzung des digitalen Assistenten ausloten. Gemeinsam mit unserem Partner soll ermittelt werden, welche Einflussfaktoren betrachtet werden müssen und ob eine Erfassung dieser Daten unter technischen und wirtschaftlichen Gesichtspunkten tragbar ist. Zudem sollen geeignete Lösungsansätze für den selbstlernenden Algorithmus entwickelt sowie eine Abschätzung getroffen werden unter welcher Voraussetzung und mit welchem Aufwand eine Übertragung des Assistenten auf andere Unternehmen oder sogar Branchen möglich ist.

Die superus Datenmanagement GmbH wurde 2011 mit Sitz in Burgwald gegründet und beschäftigt sich seither mit der Entwicklung und dem Vertrieb von produktionsnahen Datenerfassungssystemen sowie der Erbringung von informationstechnischen Dienstleistungen für die Industrie. Als Kooperationspartner beteiligt sich der hessische Farbenhersteller G.E. HABICH'S SÖHNE GmbH & Co. KG an dem Projekt.