Abbildung der auditiven Wahrnehmung und menschlichen Expertenwissens auf die Prozesskontrolle von Extrudern (ExtrudEAR)

Problemstellung
Extrusionsprozesse sind heutzutage nicht mehr wegzudenken. Über Rohre, kleinere Autoteile bis hin zu Nudeln und Keksen – all diese Produkte werden unter Druck aus einer formgebenden Öffnung gepresst, d. h. extrudiert. Durch verschiedenste einstellbare Prozessparameter, wie Temperatur oder Druck, kann man die Textur des Rohmaterials verändern, damit eine gewünschte Form und Produkteigenschaft erlangt wird. Um eine Beschädigung des Produkts oder gar einen Ausfall des Extruders zu vermeiden, justieren erfahrene Maschinenführende Abweichungen häufig auf Basis ihrer Erfahrungen und der akustischen Geräusche des Extruders intuitiv nach. Die akustischen Signale verknüpft der Werker mit weiteren Sinneseindrücken, Erfahrungswerten, Erinnerungen oder Emotionen. Der Mensch ist zudem in der Lage, sich auch bei Überlagerung von Schallereignissen oder Stimmen auf ein konkretes Geräusch zu konzentrieren, dieses zu analysieren und zu bewerten. Hier besteht enormes Entwicklungspotenzial, eine „hörende“ Künstliche Intelligenz (KI) zu entwickeln, die bestimmte Prozessgeräusche erkennen und automatisiert die entsprechenden Parameter anpassen kann.

Projektziel
Das Ziel des Forschungsprojekts ExtrudEAR ist die Abbildung der auditiven Wahrnehmung von erfahrenen Maschinenführenden auf eine KI im Extruder. Durch den Einsatz verschiedener Sensoren sollen die physikalisch-chemischen Eigenschaften des Extrusionsprozesses, wie Schallemissionen sowie Spektralbilder und Feuchte des Extruders und Produkts, erfasst und miteinander korreliert werden. Das Hörempfinden und das Expertenwissen sollen so mit Hilfe von maschinellem Lernen und KI auf den Extruder übertragen werden. Eine Machbarkeitsstudie ist abschließend im Technikums-Maßstab anhand eines Stärke-Extrusionsprozesses durchzuführen und eine automatisierte, bio-inspirierte Prozessüberwachung beim Extrudieren kann entstehen.

Vorgehensweise
Zunächst werden Anforderungen erhoben, die die Versuchsplanung, die Festlegung von akustischen Kenngrößen sowie eine Softwareplattform für die Datenmodellierung beinhalten. Anschließend erfolgt auf Basis der Anforderungsanalyse die Datenerhebung. Dazu sind akustische Sensoren am Extruder anzubringen, die Daten während der Prozesse auslesen. Zusätzlich erfolgt die Produktkontrolle mittels Feuchtesensoren, einem kalibrierten Kamerasystem und einer Hyperspektralkamera. Die gewonnenen Datensätze werden in einer Signalaufbereitung korreliert, Störgeräusche identifiziert und systematisch reduziert. Darauf aufbauend ist ein energieeffizienter Klassifikationsalgorithmus zu entwickeln, der die Zustandserkennung von Extruder und Extrudat ermöglicht. Abschließend erfolgt eine Validierung durch erneute Messungen am Extruder.

Ergebnisse und Anwendungspotenzial
Die Verwertung und Verbreitung erfolgen durch multimediale Veröffentlichungen der Ergebnisse, beispielsweise auf Fachmessen und in Fachzeitschriften. Zudem entsteht eine Aufnahme der Ergebnisse in entsprechenden Lehrveranstaltungen, um einen Wissenstransfer zu ermöglichen. Sollten sich aus dem Projekt schutzrechtsrelevante Erkenntnisse ergeben, ist eine Anmeldung dieser als Patent entsprechend dem Grad der Erfindung der Projektpartner angestrebt.

• Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein