Region: Augsburg Stadt

Forschungsprojekt der Universität Augsburg will in der Glasproduktion Strom sparen

Im Kühlkanal der Firma Grenzebach wird auf bis zu 200 Metern Länge Glas von 600 auf 60 Grad Celsius abgekühlt. Ein Vorgang, der durch die manuelle Einstellung der Temperaturzonen viel Fingerspitzengefühl erfordert.

Die Antwort auf die Frage, welches Verpackungsmaterial am klimafreundlichsten ist, ist kompliziert: Der CO2-Ausstoß bei der Produktion muss natürlich betrachtet werden, aber auch der beim Recycling, zusätzlich die allgemeine Recyclingfähigkeit, und dann auch noch das Gewicht beim Transport. Der Konsens ist: Produkte, deren Verpackungen mehrmals wieder befüllt werden und die regional produziert sind, also möglichst kurze Transportwege haben, haben mit Abstand die beste CO2-Bilanz – das gilt sowohl für Glas als auch für Plastikverpackungen. Dennoch spielt auch eine ressourceneffiziente Produktion eine wichtige Rolle beim Einsparen von CO2. Wie dies bei der Glasproduktion noch besser gelingen kann, untersucht aktuell ein Team der Universität Augsburg gemeinsam mit der schwäbischen Firma Grenzebach.

Genauer geht es um den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI). Diese könnte, so glauben die Universität Augsburg und die Forschungs- und Entwicklungsabteilung von Grenzebach, künftig dabei helfen, bei der Glasproduktion "umfassend" Ressourcen zu sparen.

Die Anlagen zur Glasproduktion der Firma sind seit 20 Jahren im Einsatz, und das laut Grenzebach ohne Unterbrechung. Denn der Hochofen, der das Glas schmilzt und damit den Anfang der Produktionslinie bildet, wird nie abgeschaltet. In der Firma entsteht also fortwährend Glas, das dann einen bislang komplett manuell gesteuerten Abkühlprozess durchläuft. Dieser erfordere viel Erfahrung.

Falls es doch einmal zu einem Fehler bei der Einstellung des Kühlkanals kommt, muss das Glas in der Regel wegen schlechter Qualität zu Scherben verarbeitet und wieder eingeschmolzen werden. "Allerdings ist das nur zu einem gewissen Grad möglich und die bei der Herstellung eingesetzte Energie ist verloren", erklärt Tom Röger, der bei Grenzebach die Abteilung "Data Sciences" aufbaut und das Kooperationsprojekt mit der Universität betreut.

In einfach verständlichen Zahlen bedeutet dies: Wenn es wegen falscher Einstellungen eine Stunde lang zu einem Produktionsausfall kommt, werden laut der Firma bis zu 50 Tonnen Glas vernichtet, für die Rückführung in den Produktionsprozess müssen rund 107 000 Kilowattstunden Strom aufgewendet werden. Das entspreche in etwa dem Jahresverbrauch von 46,5 deutschen Haushalten.

"Das möchten wir ändern, unsere Anlagen mittels KI optimieren, beziehungsweise die Bedienung erleichtern", so Röger. Hierfür brauche es jedoch zusätzliche Expertise. Darum arbeitet nun der Lehrstuhl für Produktionsinformatik der Universität Augsburg an der Optimierung des Kühlkanals.

Derzeit erstellen die Forschungspartner einen digitalen Zwilling, also ein Abbild, des Kühlkanals. "Durch die Nutzung von Echtzeitdaten aus dem Produktionssystem bildet er eins zu eins die Wirklichkeit ab und an ihm simulieren wir den Abkühlprozess sowie den Kühlkanal," erklärt Professor Johannes Schilp, Leiter des Lehrstuhls für Produktionsinformatik. Bereits hier kommt die KI zum Einsatz: Ohne diese würde die Rechenleistung für die Echtzeitsimulation laut der Universität mehrere Tage in Anspruch nehmen.

Der Digitale Zwilling soll künftig zu Testzwecken eingesetzt werden, um die Anlage, die wegen des ununterbrochen laufenden Hochofens nicht für Tests gestoppt werden kann, zu optimieren. Das endgültige Ziel ist dann ein vollautomatisiertes System zur Steuerung des Kühlkanals.

"Wenn der Kühlvorgang, beispielsweise bei einer neuen Produktionscharge mit anderen Glasdicken, angepasst werden muss, soll der digitale Zwilling die idealen Temperaturzonen berechnen. Diese werden den Anlagenbedienenden vorgeschlagen. KI und menschliche Erfahrung sorgen somit schlussendlich für einen optimalen Herstellungsprozess", so Schilp. In den kommenden zwei Jahren soll ein entsprechender Prototyp aufgebaut werden. (lat/pm)

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