Eine wichtige Rolle wird Künstliche Intelligenz deshalb auch in der Holzwerkstoffproduktion spielen. Potenziale sind schon heute augenfällig. Denn durch die Nutzung smarter Tools gewinnt die Produktionsanlage an Intelligenz und unterstützt Anlagenbetreiber und -bediener dabei, Transparenz in ihre Produktionsprozesse zu bringen. Auf der Grundlage von Daten, die ohne Künstliche Intelligenz nicht gewonnen werden könnten, erhalten Bediener tiefere Einblicke in ihre Anlagenprozesse, als bisher denkbar war. Das ermöglichen Digitalisierungslösungen mit ihren smarten Algorithmen, wie sie die Softwareplattform Evoris von Dieffenbacher integriert: eine ständige Überwachung der Produktionsschritte sowie Vorhersagen und Optimierungen der Prozesse in der Holzwerkstofffertigung. Mithilfe umfassender Analysen von Live-Daten verstehen Anlagenbetreiber ihre Anlagen besser und treffen wichtige Entscheidungen schneller und fundierter. Eine gesteigerte Anlagenverfügbarkeit, eine sichere Plattenqualität, die Vermeidung von Ausschuss sowie Einsparungen von wertvollen und teuren Rohstoffen wie Holz, Leim oder Energie sind die Folge.
Viele Einsatzgebiete, viele Chancen
Welche Chancen Künstliche Intelligenz im Einzelnen bietet, hängt vom jeweiligen Einsatzgebiet und der Funktion der KI ab. Beispielsweise erkennen auf KI basierende Systeme und Applikationen, wann und wo es zu Abweichungen im Produktionsbetrieb kommt und teilen dem Anlagenbediener frühzeitig eine Abweichung mit. So erhält er automatisiert Einblicke in Prozess- und Produktparameter sowie in Betriebszustände, was sofortige Analysen der Anomalien und Ursachenerkennung ermöglicht. Das behebt Fehler, wendet Stillstände ab und verringert Stillstandzeiten. Ebenso wichtig ist KI in der Produktqualität: Hier steht die durchgängige Live-Vorhersage relevanter Qualitätsparameter der Platte während der laufenden Produktion im Vordergrund. Das spart Zeit und ermöglicht flexibleres und schnelleres Handeln, wenn sich Qualitätsabweichungen abzeichnen. Ausschuss und Materialverbrauch verringern sich.
Ein Autopilot für die Holzwerkstoffanlage
Welche Anforderungen haben Holzwerkstoffhersteller an eine digitale Plattform und an KI-Systeme in ihrer Produktion? Ein zentrales Thema in der Holzwerkstoffindustrie ist die Vision einer autonomen Anlage, vergleichbar mit einem Autopiloten, wie man ihn aus dem Flugzeug kennt. Eine sich selbst regelnde Produktionsanlage soll den Anlagenbediener entlasten und zu den richtigen Entscheidungen für die effizienteste Produktion führen. KI schafft hier grundsätzlich Voraussetzungen, allerdings gibt es auch Grenzen, denn Anlagen werden nicht einheitlich betrieben: Unterschiedliche zu fertigende Produkte, verschiedene Zielsetzungen und Betriebspunkte beeinflussen den Produktionsablauf und damit die Anlagensteuerung. Hier ist wichtig zu verstehen, was eine KI leisten kann: Lernt man die Algorithmen mit einer ausreichenden Datenbasis an, erzielen sie die besten Ergebnisse. Doch wenn die Optimierung von Rohstoffen das Ziel ist oder neue Produkte gefahren werden, werden auch unbekannte bzw. untrainierte Anlagenzustände angefahren. Hier muss man die Grenzen und Genauigkeiten kennen, mit denen die Algorithmen arbeiten. Für Anlagenbediener ist es entscheidend, immer einen genauen und verständlichen Einblick in die Entscheidungen der Künstlichen Intelligenz zu haben. Denn nur mit diesem Wissen können sie die richtige Entscheidung treffen: Steuert ein Autopilot oder ist ein manueller Eingriff nötig?
Auf dem Weg zur autonomen Anlage
Die nächsten Schritte in der KI-Entwicklung für die Holzwerkstoffproduktion sind vielfältig. Sie umfassen z.B. die automatische Erkennung und Anzeige der Verlässlichkeit bzw. Genauigkeit von KI-Modellen, um den Regelkreis einer autonomen Anlage betriebssicher schließen zu können. Hinzu kommt die Extrapolation von KI-Modellen, das heißt die Entwicklung zuverlässiger Vorhersagen durch die KI auch außerhalb von bekannten Betriebspunkten. Zuletzt die Driftdetection: Betriebspunkte und somit KI-Modelle können driften oder ungenau werden. Methoden zur Driftdetection und -anpassung sowie zum automatischen Nachtrainieren von KI-Algorithmen müssen folglich entwickelt werden.