KI gestützte Prozessoptimierung für die industrielle Spritzlackierung

Im Detail

Bis zu 40 % weniger Lackverbrauch durch physik-basierte Simulation und Maschinelles Lernen.

Elektrostatisch unterstützte Spritzlackierung bietet enormes Einsparpotenzial – wird in der Praxis jedoch häufig nicht optimal genutzt. In diesem Projekt kombinieren wir physikalische Simulationen und Maschinelles Lernen, um Lackierprozesse präziser, schneller und materialeffizienter auszulegen. Der Fokus liegt auf praxisnahen, übertragbaren Lösungen für kleine und mittlere Lackierbetriebe ebenso wie für Anlagenhersteller und Softwareanbieter.

Ausgangssituation – hohe Potenziale, begrenzte Werkzeuge

Die physik‑basierte Simulation ist heute ein etabliertes Werkzeug zur Entwicklung und Optimierung industrieller Lackierprozesse. In der Praxis kommen dabei häufig komplexe strömungsmechanische Modelle

(z. B. CFD – Computational Fluid Dynamics) zum Einsatz. Doch in der Praxis stoßen klassische Simulationen an Grenzen:

• Hohe Rechenzeiten
• Eingeschränkte Genauigkeit
• Begrenzte Nutzbarkeit für schnelle Prozessanpassungen im Produktionsalltag

Gerade bei der elektrostatisch unterstützten Spritzlackierung von Kunststoffen führt dies dazu, dass die Elektrostatik entweder gar nicht oder ineffizient eingesetzt wird – obwohl Materialeinsparungen von bis zu 40 % realistisch sind.

Unser Lösungsansatz – Simulation trifft Maschinelles Lernen

In diesem Projekt verbinden wir physik-basierte Modellierung mit modernen KI‑Methoden, um Lackierprozesse neu zu denken.

KI‑gestützte Verbesserung physik-basierter Lackiersimulationen

• Einsatz Neuronaler Netze zur Optimierung von Turbulenzmodellen
• Deutlich höhere Genauigkeit bei gleichzeitig reduzierter Rechenzeit
• Höhere Simulationsgeschwindigkeit durch Gittervergröberung

Das Ergebnis: Simulationen, die schneller rechnen und dennoch realitätsnäher abbilden, was im Lackierprozess tatsächlich passiert.

👉 Warum stoßen klassische CFD-Simulationen an Grenzen?

Klassische CFD‑Simulationen sind sehr detailliert, aber häufig aufwendig, rechenintensiv und wenig geeignet für schnelle Anpassungen im Produktionsalltag. Für beschichtende Betriebe und Anlagenbauer sind deshalb anwendernahe physik‑basierte Lackiersimulationen erforderlich, die mit KI beschleunigt und vereinfacht werden. Die physik‑basierte Lackiersimulation bildet dabei die Grundlage, um den Elektrostatik‑Einsatz realistisch zu bewerten und Prozesse gezielt zu optimieren.

Von der Simulation zum anwenderfreundlichen ML‑Werkzeug

Die optimierten neuronalen Netze dienen nicht nur der Simulation, sondern bilden die Datenbasis für praxisnahe Machine‑Learning‑Tools, zum Beispiel für:

• Prozessauslegung und ‑optimierung
• Bewertung des Elektrostatik‑Einsatzes
• Entscheidungsunterstützung für Produktion, Planung und Anlagenentwicklung

Häufige Fragen zur KI‑gestützten Simulation

👉 Welche Rolle spielt KI in der Lackiertechnik?

Künstliche Intelligenz verbessert in der Lackiertechnik die Genauigkeit und Geschwindigkeit von Simulationen, optimiert Prozessparameter und unterstützt datenbasierte Entscheidungen in Planung, Produktion und Anlagenentwicklung.

👉 Warum stoßen klassische CFD‑Simulationen an Grenzen?

Klassische CFD‑Simulationen erfordern hohe Rechenzeiten und liefern oft begrenzte Genauigkeit für den Produktionsalltag. Dadurch sind schnelle Prozessanpassungen und eine effiziente Nutzung der Elektrostatik oft nicht möglich.

Konkrete Anwendung – elektrostatisch unterstützte Spritzlackierung

Der entwickelte Ansatz wird gezielt auf die Spritzlackierung von Kunststoffbauteilen mit Elektrostatik angewandt. Ziel ist ein maximal materialeffizienter, stabiler und reproduzierbarer Prozess.

Mehrwert für die Praxis:

• Reduzierter Lackverbrauch
• Weniger Overspray und Ausschuss
• Bessere Bauteilqualität
• Nachvollziehbare, datenbasierte Prozessentscheidungen

👉 Wie hilft Maschinelles Lernen konkret bei der Prozessoptimierung?

Maschinelles Lernen ermöglicht schnellere und realitätsnähere Prozessbewertungen, reduziert den Simulationsaufwand und bildet die Basis für anwenderfreundliche Tools zur Prozessoptimierung und Entscheidungsunterstützung.

Nutzen für die beschichtende Industrie und Technologieanbieter

Vorteile für kleine und mittlere Lackierbetriebe

• Senkung der Material‑ und Betriebskosten
• Schnellere Prozessoptimierung ohne aufwendige Tests
• Unterstützung bei der effizienten Nutzung von Elektrostatik
• Praxisnahe physik‑basierte Simulationen und ML‑Tools

Mehrwert für Anlagenhersteller, Softwareanbieter und Berater

• Validierte Modelle für digitale Zwillinge und KI‑Lösungen
• Übertragbare Methoden für ML‑basierte Prozessauslegung
• Unterstützung bei der Entwicklung neuer, datengetriebener Services
• Brücke zwischen Forschung, Software und industrieller Anwendung

👉 Für wen sind KI‑basierte Simulations‑ und ML‑Tools in der Lackierung geeignet?

Die entwickelten Lösungen richten sich an kleine und mittlere Lackierbetriebe, Anlagenhersteller sowie Softwareanbieter, die Lackverbrauch senken, Prozesse stabilisieren und digitale Zwillinge oder datengetriebene Services entwickeln wollen.

Zusammenarbeit und Transfer

Als anwendungs‑ und transferorientiertes Forschungsinstitut schlagen wir die Brücke zwischen wissenschaftlicher Exzellenz und industrieller Umsetzung. Gemeinsam mit Partnern aus Industrie und Softwareentwicklung entwickeln wir technisch fundierte, wirtschaftlich relevante und direkt in der Praxis einsetzbare Lösungen.

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