Produktentwicklung mit Hilfe von KI

Lanxess geht bei der Entwicklung kundenspezifischer Hochleistungs-Kunststoffe zukünftig neue Wege. Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) will der Spezialchemie-Konzern die Entwicklungszeit neuer Materialien deutlich verkürzen.

2017 hatte das Spezialchemie-Unternehmen bereits seine Digitalisierungsinitiative gestartet. Dafür hat der Konzern einen eigenen Bereich gegründet. Er wird geleitet von CDO Jörg Hellwig, der direkt an Matthias Zachert, Vorstandsvorsitzender der Lanxess AG, berichtet. Zentrale Handlungsfelder der Initiative sind die Entwicklung digitaler Geschäftsmodelle, die Einführung neuer Technologien entlang der Wertschöpfungskette, der Aufbau und die Nutzung von Big Data sowie die Verankerung digitaler Kompetenzen bei den Mitarbeitern.

Nun kooperiert man mit Citrine Informatics, einem KI-Unternehmen aus den USA, das sich auf die softwaregestützte Entwicklung chemischer Produkte spezialisiert hat. Citrine Informatics ist ein führendes Unternehmen beim Einsatz von datengestützten Methoden zur Produktentwicklung in der Werkstoffwissenschaft, der so genannten Materialinformatik. Die Plattform des Unternehmens beschleunigt die Entwicklung von Materialien und Chemikalien mit Hilfe von Materialdaten und KI. Citrine wurde vom Weltwirtschaftsforum als Tech Pioneer 2017 für technologische Innovationen ausgezeichnet und erhielt 2018 den Best-in-Biz Start-up of the Year Award. Lanxess und Citrine haben jetzt ein Pilotprojekt gestartet, um das Potenzial von KI bei der Kunststoffherstellung auszuloten. Ziel ist es, die Glasfasern, mit denen viele Hochleistungs-Kunststoffe verstärkt werden, weiter zu optimieren und somit letztlich die Leistungsfähigkeit der Werkstoffe weiter zu erhöhen.

KI unterstützt mit Rezepturvorschlägen

Die komplexe Zusammensetzung der Glasfaserschlichten und zahlreiche Einflussfaktoren während der Herstellung der Hochleistungs-Kunststoffe erfordern bei einem traditionellen Vorgehen in der Produktentwicklung sehr viele Tests, deren Ergebnisse schwer zu prognostizieren sind. KI leistet hier einen entscheidenden Beitrag, um aus vorhandenen Daten das Maximale herauszuholen. Gespeist aus tausenden Messergebnissen bisheriger Rezepturen, Rohstoffinformationen und zahlreicher weiterer Daten berechnen KI-Algorithmen Prognosemodelle für noch bessere Versuchskonstellationen und -parameter, entwickeln diese Modelle mit den Messergebnissen eines jeden Versuchs weiter und schlagen letztlich eine optimale Rezeptur vor. Dieses Verfahren macht die Produktentwicklung deutlich schneller als traditionelle Methoden.