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Ein branchenweites Problem für Farben- und Lackhersteller stellt die überdurchschnittlich hohe Nacharbeitsquote dar. 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. Im Rahmen eines durch Mitteln des Landes Hessens unterstützten Forschungsprojekts entwickeln wir einen selbst lernenden Assistenten, der die Erfolgschancen vorgesehener Mischungen unter Berücksichtigung der eingeplanten Rohstoffe und anderer Prozessparameter vor ihrer Anwendung beurteilt. Insbesondere für wiederkehrende Artikel soll der Assistent auch selbstständig Handlungsempfehlungen generieren und den Koloristen dadurch bei seiner täglichen Arbeit unterstützen.
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. Statistiken der Branche zeigen, dass 31% 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. Eine nacharbeitsbedürftige Mischung durchläuft im Schnitt 2,1 Korrekturdurchläufe, bis das gewünschte Ergebnis erreicht ist. Die kumulierte Nacharbeitsquote aller Arbeitsschritte liegt dadurch bei 65%. 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.
Ziel unseres Vorhabens ist es, die Anzahl der erforderlichen Laborprüfungen zu minimieren und den vereinbarten Farbton sowie alle relevanten Eigenschaften mit möglichst wenigen Korrekturdurchläufen zu erreichen. In einem ersten Schritt führt der Assistent für jede hergestellte Mischung eine Risikoabschätzung durch und bewertet, ob eine Laborprüfung notwendig ist. Bei Mischungen mit geringer Fehlerwahrscheinlichkeit kann auf die Laborprüfung ganz oder teilweise verzichtet werden.
Um nacharbeitsbedürftige Mischungen gezielt und effizient korrigieren zu können, unterstützt der Assistent den Koloristen, indem er die Erfolgsaussichten geplanter Maßnahmen im Voraus einschätzt und – basierend auf vergleichbaren Fällen aus der Vergangenheit – geeignete Vorschläge für mögliche Korrekturmaßnahmen unterbreitet.
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 beteiligen sich der hessische Farbenhersteller G.E. HABICH’S SÖHNE GmbH & Co. KG und ein Team der technischen Hochschule Mittelhessen um Prof. Dr. Schwarz an dem Projekt.
Das durch das Land Hessen geförderte Projekt wird am 01.01.2026 begonnen und ist für einen Zeitraum von 36 Monaten geplant. Über entsprechende Projektfortschritte werden wir an dieser Stelle regelmäßig informieren.