KI-optimierte Beschaffungs- und Produktionsplanung

Mithilfe der entwickelten KI-Systeme aus der Absatzvorhersage hat das Unternehmen nun ein Folgeprojekt in einem völlig neuen Bereich gestartet: die Entwicklung von nachhaltigen und emissionsfreien Klebstoffsystemen für die Verpressung von Spanplatten. Grundlage hierfür sind die Abfallprodukte der Fleisch- und Wurstwarenveredelung. Die KI-Anwendung dient dazu, die Produktion und Anwendung des Bioklebstoffs zu optimieren. Durch den Einsatz des nicht-fossilen Klebstoffes konnte nach Berechnung der Spanplattenhersteller der CO₂-Fußabdruck für die Herstellung einer Platte um ca. 40 Prozent reduziert werden. Zudem wird hiermit ein Beitrag zur Kreislaufwirtschaft geleistet: Das Abfallprodukt eines Lebensmittelunternehmens wird als Grundstoff für eine andere Industrie verwertet.

Genauere Absatzvorhersage durch KI möglich

Mit der KI-basierten Absatzvorhersage kann die Alfred Willich Produktions GmbH die eigene Beschaffung und Planung der Produktion effizienter und schlanker gestalten. Die Vorhersage basiert auf den unternehmenseigenen Daten der letzten 18 Jahre. Anhand dieser Absatzdaten von Verkaufsartikeln werden Muster abgeleitet, die eine Vorhersage des zukünftigen Absatzes zulassen. Mit diesen KI-Systemen kann das Familienunternehmen nun auch die Spanplattenherstellung mit einem neuen Bioklebstoff unterstützten.

Bioklebstoff als nachhaltige Alternative für die Spanplattenproduktion

Derzeit wird in der Holz- und Spanplattenherstellung mit Formaldehydhaltigen Klebstoffen gearbeitet. Formaldehyd ist ein Schlüsselbestandteil vieler Klebstoffe, gilt aber als gesundheitsschädlich, da er sowohl bei der Herstellung des Klebstoffs als auch bei der Nutzung der Holzspanplatten freigesetzt werden kann. Um dies zu vermeiden, wird auf Klebstoffalternativen umgestiegen. Die Herausforderung besteht jedoch darin, dass viele Klebstoffalternativen für Holzspanplatten auf fossilen Grundstoffen basieren. Die Alfred Willich Produktions GmbH kann auf Basis der Abfallprodukte ihrer Fleisch- und Wurstwarenveredelung einen Bioklebstoff ohne Formaldehyd gewinnen.

KI-Einsatz in der Spanplattenherstellung

Die Problemlösung für die Spanplattenherstellung basiert auf den KI-Algorithmen der Absatzvorhersage. Diese ermitteln komplexe Zusammenhänge zwischen Input- und Outputparametern: Hierzu gehören etwa Rückmeldungen der Spanplattenhersteller zu bestimmten Qualitätsmerkmalen der Spanplatten. Sie dienen als Steuerungsgrößen, die mit den Outputparametern des Klebstoffherstellungsprozesses in Verbindung stehen. Dazu zählen zum Beispiel die Verarbeitbarkeit, die Beschaffung in der Platte, die Holzbenetzung und weitere fluide Eigenschaften. Die Rückkopplung zwischen Input- und Outputparametern ermöglicht es, diesen Prozess präzise zu steuern und sicherzustellen, dass die hergestellten Spanplatten den gewünschten Qualitätsstandards entsprechen.

Vom Smart-Container zum Digitalen Zwilling

Ziel ist es, die Daten zum Trainieren und Testen der Machine-Learning-Modelle direkt in der Produktionsumgebung zu sammeln und zu speichern (Smart-Container). Es gibt klare Vereinbarungen mit den Spanplattenherstellern über verfügbare Daten (Outputparameter), die das smarte System autonom zur Optimierung von Logistik, Energie und Kosten nutzt. Das zeigt sich beispielsweise in der Optimierung des Rohstoffbezugs, bei dem das System die Muster der Prozesssteuerung berücksichtigt und lokal beschaffte Rohstoffe bevorzugt.

Grundsätzlich gilt: Je mehr Daten gesammelt werden, desto besser kann sich das isoliert arbeitende System optimieren. Die Kenntnisse der Zusammenhänge zur Steuerung können in einen digitalen Zwilling übertragen werden, um das gesamte System der autonom agierenden Smart-Container zu optimieren und Zusammenhangsmuster deutlicher abzubilden.