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Plattenqualität mithilfe künstlicher Intelligenz optimieren

News Holzwerkstoffe

Wie die digitale Plattform EVORIS Holzwerkstoffherstellern bei der Optimierung der Plattenqualität hilft

Hersteller von Holzwerkstoffplatten haben einen neuen Verbündeten in ihrem Bestreben, die ideale Plattenqualität zu erreichen. Dieser ist die smarte und intuitive Software-Plattform EVORIS von DIEFFENBACHER. EVORIS hilft Herstellern, intelligenter und nachhaltiger zu produzieren.

EVORIS Apps, die die Qualität vorhersagen und Anomalien erkennen, nutzen künstliche Intelligenz (KI), um Holzwerkstoffhersteller bei der Verbesserung der Plattenqualität zu unterstützen und gleichzeitig Produktionskosten zu senken, Ausschuss zu vermeiden und den Einsatz von Holz, Leim und anderen teuren Rohstoffen zu reduzieren.

Beim traditionellen Ansatz zur Optimierung der Plattenqualität wird einmal pro Schicht oder Auftrag eine Probeplatte geschnitten und zur Analyse in ein Labor geschickt. Die Messung von Qualitätsparametern kann auf diese Weise mehrere Stunden bis Tage dauern. Dies kann zu langen Verzögerungen im Kontroll- und Produktionsprozess führen.

Die EVORIS Quality Prediction App nutzt künstliche Intelligenz, um während der Plattenproduktion eine kontinuierliche Echtzeit-Vorhersage der Qualitätsparameter der Holzwerkstoffplatte zu ermöglichen. Hersteller sehen Qualitätsparameter und Labormessungen auf dem EVORIS Dashboard. Alle relevanten Qualitätsparameter werden live angezeigt. Bei Qualitätsabweichungen gibt die App Warnungen aus. Bediener und Technologen können somit deren Ursachen schneller erkennen und Korrekturen vornehmen. Das KI-gestützte System lernt und verbessert sich selbstständig, je mehr Labordaten automatisch in die App einfließen. Das resultiert in immer genaueren Qualitätsvorhersagen.


In naher Zukunft wird in der EVORIS Quality Prediction eine Simulation veränderter Produktionsparameter möglich sein. Dadurch wird die App Qualitätsvorhersagen treffen können, ohne dass die Produktion umgestellt werden muss. Trainierte Modelle werden sich automatisch an veränderte Produktionsbedingungen und Produkte anpassen. Dies wird Hersteller in die Lage versetzen, die Produktion zu beschleunigen und mit geringeren Toleranzen zu arbeiten, indem sie sich den Qualitätsgrenzen nähern.

In Kombination mit der KI-basierten Anomaly Detection App können Abweichungen im Produktionsprozess, sogenannte Anomalien, noch schneller erkannt werden. Damit können Hersteller Ausfallzeiten vermeiden, Ursachen der Qualitätsabweichung erkennen und zu einer gleichbleibenden Qualität beitragen. Gleichzeitig kann die Anomalieerkennung für verschiedene Prozesse gleichzeitig genutzt werden, was genauere Diagnosen ermöglicht.

DIEFFENBACHER arbeitet kontinuierlich an der Weiterentwicklung und Optimierung von EVORIS. So wird die Qualitätsvorhersage-App mehrere unterschiedliche KI-Algorithmen parallel und gleichzeitig einsetzen (KI-Ensembles), um die Vorhersagegenauigkeit weiter zu verbessern und die Genauigkeit der Vorhersage anzuzeigen.

Eine weitere App, die DIEFFENBACHER Experten aktuell entwickeln, ist die Particle Size App. Spangrößen haben einen enormen Einfluss auf die Plattenqualität und können auf Maschinendefekte oder Verschleiß hinweisen. Die Particle Size App wird Herstellern ermöglichen, die Partikelgröße und -verteilung online zu messen und zu analysieren. Diese Informationen werden wiederum den KI-Algorithmus zur Qualitätsvorhersage verbessern. Zusammengenommen bringen diese Innovationen die Möglichkeit einer selbstregulierenden Anlage näher an die Realität heran als je zuvor.


Holzwerkstoffhersteller die EVORIS nutzen, können sich somit gewiss sein, dass sie sich auf dem richtigen und zukunftssicheren Weg befinden, um Ressourcen einzusparen, Stillstandzeiten zu reduzieren, spezifizierte Plattenqualitäten zu produzieren, ihre Ausbringleistung zu erhöhen und von allen künftigen Weiterentwicklungen der Plattform zu profitieren.


Hier erfahren Sie mehr über EVORIS: EVORIS – Smarte Digitalisierung für die Holz Anlage | Dieffenbacher Maschinen- und Anlagenbau