Przetwórstwo materiałów z recyklingu poużytkowego, PCR, pozostaje jednym z istotnych wyzwań technicznych dla branży tworzyw sztucznych. Wraz ze wzrostem udziału recyklatu w wyrobie rośnie zmienność właściwości materiału, co w praktyce przekłada się na mniejszą stabilność procesu formowania wtryskowego i wyższy poziom braków. W projekcie badawczym Rezi-AI centrum tworzyw sztucznych SKZ oraz specjalista w dziedzinie sztucznej inteligencji plus10 opracowują rozwiązanie oparte na danych, które ma automatycznie stabilizować takie wahania procesowe. Celem projektu jest doprowadzenie, z wykorzystaniem narzędzi inżynierii procesowej, do takiego poziomu stabilności przetwórstwa materiałów PCR, który byłby porównywalny z przetwórstwem surowca pierwotnego. W tym celu stosowane są predykcyjne modele AI, które na podstawie danych procesowych i materiałowych obliczają w czasie rzeczywistym prawdopodobieństwo powstania braku. Na tej podstawie generowane są dynamiczne rekomendacje dotyczące korekty parametrów procesu. Rozwiązanie ma stabilizować jakość detali, optymalizować czasy cyklu i ograniczać zużycie energii. Według założeń ma ono również wzmacniać ekonomiczną opłacalność przemysłowego wykorzystania recyklatów oraz przyczyniać się do ograniczania śladu węglowego w przetwórstwie tworzyw.
Usieciowione gniazdo wtryskowe jako źródło danych
Na potrzeby projektu w SKZ zbudowano w pełni usieciowione gniazdo formowania wtryskowego, w którym rejestrowane i konsolidowane są wszystkie dane istotne dla procesu, z dokładnością do każdego cyklu. Obejmuje to zarówno dane z maszyny, jak i informacje z układu gorących kanałów, formy oraz systemów termoregulacji, a także parametry jakościowe, takie jak temperatura wypraski przy wyjmowaniu z formy i masa detalu.
Dodatkowo rejestrowane jest zużycie energii przez poszczególnych głównych odbiorców, aby umożliwić kompleksową, opartą na danych ocenę całego procesu. Komunikacja danych opiera się na pełnej integracji standardów OPC UA i MQTT, co umożliwia bezpośrednie sprzężenie zwrotne między parametrami procesu a jakością wypraski.
Technologia formy i sterowanie na poziomie gniazd
We współpracy z producentem form GHD Präzisionsformenbau opracowano specjalną 2-gniazdową formę blokową, zaprojektowaną z myślą o badaniu zmienności materiału. Zintegrowany wskaźnik przepływu umożliwia zróżnicowaną analizę zachowania materiału podczas wypełniania.
Zastosowany system gorącokanałowy Ewikon wyposażono w serwoelektryczny zawór iglicowy sterowany przez system motion Control. W ramach projektu zawór ten dodatkowo otwarto na zewnętrzne sterowanie programowe.
Dzięki temu możliwe jest kompensowanie wahań materiałowych i różnic w wypełnianiu nie tylko za pomocą klasycznych parametrów maszyny, ale również indywidualnie dla każdego gniazda, poprzez skok iglicy układu gorącokanałowego.
Integracja danych materiałowych i infrastruktur cyfrowych
Kolejnym obszarem projektu jest integracja danych materiałowych. Ponieważ partie recyklatów z natury podlegają większym wahaniom, specyficzne dla partii wartości pomiarowe są bezpośrednio włączane do modeli AI. W przyszłości planowane jest udostępnianie tych danych bezpośrednio przez dostawców materiałów za pośrednictwem interfejsów opartych na API.
Takie podejście ma być wspierane przez rozwijające się przemysłowe przestrzenie danych, tworzone między innymi w ramach Manufacturing-X oraz inicjatyw takich jak MaterialDigital.
Pierwsza demonstracja podczas dnia technologii SKZ
Kierownik projektu Jakob Schüder podkreśla znaczenie przedsięwzięcia - Rezi-AI pokazuje, w jaki sposób sztuczna inteligencja może odgrywać kluczową rolę w zrównoważonym przetwórstwie tworzyw sztucznych. Naszym celem jest uczynienie przetwórstwa recyklatów poużytkowych równie stabilnym i efektywnym jak przetwórstwo surowca pierwotnego, mimo czasami znacznych wahań materiałowych. Szczególne podziękowania kierujemy do naszego partnera projektowego plus10, którego kompetencje w zakresie AI i oprogramowania w istotny sposób wspierają to innowacyjne podejście.
Trwające serie testowe służą obecnie walidacji opracowanych modeli AI.
Pierwsze wyniki sterowania procesem wspomaganego przez sztuczną inteligencję mają zostać zaprezentowane z wykorzystaniem formy blokowej podczas dnia technologii SKZ, który odbędzie się 25 czerwca 2026 roku w Würzburgu.
