Softsensorik & KI für Dispergierprozesse in der Beschichtungsindustrie

Mehr Qualität durch digitalisierte Dispergierprozesse

Sie sind Hersteller von Farben, Lacken oder funktionaler Materialien wie Pasten oder Slurries? Sie möchten Ihre Dispergierprozesse sicherer, ressourceneffizienter und digital intelligenter gestalten? Mit KI und Softsensorik holen Sie das Maximum aus Ihren Batch-Prozessen – ohne zusätzliche Messtechnik.

Fragestellungen zur Qualität und Effizienz im Dispergierprozess

• Wie erkenne ich den optimalen Dispergierzeitpunkt?
• Wie kann ich auf Qualitätsabweichungen schneller reagieren?
• Wie können Prozess- und Materialdaten generiert und genutzt werden?
• Wie kann ich Energie sparen und gleichzeitig Qualität sichern?
• Wie digitalisiere ich bestehende Anlagen sinnvoll und kosteneffizient?

Softsensorik für Viskositätsaussagen in Batch-Verfahren

In Dispergier- und Mischanlagen ist die Viskosität ein zentraler Parameter – sie entscheidet über die Verarbeitbarkeit, Stabilität und spätere Funktion der Formulierung. Batch-Verfahren bieten keine Inline-Viskositätsmessung, die Platzierung von Mess-Sensoren in der Dispergieranlage ist technisch nicht umsetzbar oder durch die mechanische Belastung anfällig. Entnahmen zur Offline-Messung bedeuten:

• Prozessunterbrechung
• Verzögerte Reaktion auf Abweichungen
• Rohstoffverschwendung bei Fehlchargen

Was ist ein Softsensor?

Ein virtueller Sensor, der vorhandene physikalische Messwerte im Prozess durch Korrelationen interpretiert. Eine modellbasierte Software ersetzt somit einen real existierenden Sensor und simuliert einzelne Messparameter, wie zum Beispiel die Viskosität.

Warum Batch-Prozesse mit hoher Variantenvielfalt besonders profitieren:

Ein Softsensor kombiniert die tatsächlichen Messwerte aus dem Prozess (z.B. Temperatur, Energieaufnahme, Zeit etc.) mit dem angelernten Analysealgorithmus und errechnet zuverlässige Rückschlüsse auf die Viskosität und die Dispergierqualität. Der Dispergierprozess kann auf Basis dieser so gewonnen Daten sehr präzise und adaptiv gesteuert werden.

Softer Einstieg: Der Softsensor-KI-Check

Ihr Weg zur digitalen Prozessintelligenz

Schritt 1: Prozessanalyse & Datenaufnahme

Schritt 2: Ermittlung der messbaren Basisparameter

Schritt 3: Entwicklung eines digitalen Modells

Schritt 4: Validierung im realen Batch-Prozess

Schritt 5: Live-Nutzung und Optimierung

Starten Sie mit einer realistischen Potenzialanalyse!

Speziell für Produzenten von Farben, Lacken, funktionalen Coatings und Materialien oder Klebstoffen.
 

Ausschussraten senken in kontinuierlichen Dispergierprozessen

In kontinuierlichen Dispergierprozessen, sogenannten Inline-Prozessen, werden Prozess- und Qualitätsdaten bereits erfasst. Diese Datengrundlage ermöglicht das Erkennen von Ursache-Wirkungs-Zusammenhängen und fördert ein tieferes Verständnis der Einflüsse auf Prozessstabilität und Dispersionsqualität. Viele Unternehmen nutzen diese gewonnenen Daten bereits.

Der nächste Schritt ist die Integration einer KI-gestützten Lösung. Diese überwachen in Echtzeit alle relevanten Prozessparameter, bewerten automatisch die aktuelle Qualität und geben dem Bedienpersonal konkrete Empfehlungen zur optimalen Einstellung des Dispergierprozesses.

Das Fraunhofer IPA unterstützt Unternehmen bei der Vernetzung von Produktionsanlagen und Qualitätsmesstechnik, der Digitalisierung von Dispergierverfahren, der Implementierung von KI-Technologien sowie bei der ganzheitlichen Prozessoptimierung.

Sie möchten mehr wissen über die Ressourceneffizienz und Qualitätssteigerung in Ihrem Batch-Verfahren? Oder möchten Sie Ihren Inline-Dispergierprozess optimieren? Kontaktieren Sie uns unverbindlich!  

Vernetzung und Digitalisierung

Digitale Datenerfassung und Inline-Qualitätskontrolle mittels Machine Learning beim kontinuierlichen Herstellungsprozess von Pasten und Slurries