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KI und Machine Learning beschleunigen Produktentwicklung in der Beschichtungsindustrie
Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) gewinnen in der Lack-, Klebstoff- und Dichtstoffindustrie an Bedeutung. Sie helfen, Formulierungen schneller zu optimieren, regulatorische Anforderungen wie PFAS-Ersatzstoffe umzusetzen und die Wissensweitergabe in den Unternehmen zu sichern. Dr. William Erwin
Unternehmen der Lack-, Klebstoff- und Dichtstoffbranche stehen unter wachsendem Druck: Kunden verlangen schnelle Anpassungen, Kosten und Leistung müssen in Balance gehalten werden, gleichzeitig steigen die Anforderungen durch Nachhaltigkeitsziele und regulatorische Vorgaben. Hinzu kommt der bevorstehende Generationenwechsel in den Laboren. Vor diesem Hintergrund wird der Einsatz von KI-Plattformen zunehmend zu einem wichtigen Instrument, um Forschungs- und Entwicklungsprozesse effizienter zu gestalten.
KI-gestützte Systeme helfen dabei, Ersatzstoffe zu identifizieren, mehrere Zielgrößen gleichzeitig zu optimieren und Wissen strukturiert an neue Mitarbeitende zu übertragen. Die Technologie kommt bereits in realen Projekten zum Einsatz.
Schnelle Optimierung komplexer Systeme
Ein internationales Chemieunternehmen nutzte eine KI-Plattform, um ein mehrschichtiges Beschichtungssystem hinsichtlich Stabilität und Funktionseigenschaften zu optimieren. Durch die Kombination von Fachexpertise und maschinellen Lernmethoden konnte die Entwicklungszeit um mehr als 50 % reduziert werden.
Ein anderes Beispiel stammt aus dem Bereich Klebstoffe und Dichtstoffe: Ein globaler Hersteller stand vor der Aufgabe, eine druckempfindliche Formulierung PFAS-frei zu reformulieren. Mithilfe von KI gelang es, Millionen potenzieller Molekülkombinationen in kurzer Zeit zu screenen. Innerhalb von vier Monaten konnte ein Kandidat identifiziert werden – die Entwicklungszeit verkürzte sich von ursprünglich fünf Jahren auf nur zwei Jahre.
Veranstaltungstipp: Digitalisierung
Digitale Tools revolutionieren die Lack- und Beschichtungsentwicklung – von der Formulierung über Tests und Datenanalyse bis hin zur Qualitätssicherung. Die EC Conference EC Conference „Digitalisation in Coatings Formulation – Automation and Data Tools in R&D Labs and Quality Control“ am 05.&06. November in Köln zeigt, wie Automatisierung und digitale Systeme Effizienz, Genauigkeit und Innovationsgeschwindigkeit steigern können. Die Veranstaltung richtet sich an Laborleitungen, F&E-Teams, Produktionsverantwortliche und alle, die sich auf digital unterstützte Prozesse spezialisieren möchten. Neben Fachvorträgen zu aktuellen Trends und Entwicklungen bietet die Konferenz Gelegenheit zum direkten Austausch mit Expertinnen und Experten aus der Branche. Die Konferenz findet in englischer Sprache statt. Wer einen Einblick in die Systeme von morgen gewinnen und Kontakte zu führenden Köpfen der Industrie knüpfen möchte, sollte diese Veranstaltung nicht verpassen.
Effizienzsteigerung und Marktanpassung
Auch Rohstofflieferanten profitieren von KI-gestützten Prozessen. Ein internationaler Mineralspezialist konnte durch Optimierung der Produktionsparameter die Kosten um 20 % senken und den Energieverbrauch reduzieren. Parallel gelang es, die Entwicklungszeit neuer Lackformulierungen von sechs auf einen Monat zu verkürzen. Dies erleichtert die schnelle Anpassung an regionale Märkte, ohne die Qualität zu beeinträchtigen.
Darüber hinaus eröffnet die Methodik des „Sequential Learning“ neue Möglichkeiten: In Kooperation mit der California Polytechnic State University wurden umweltfreundlichere Tenside getestet, um APEO-haltige Varianten zu ersetzen. Über drei Versuchsreihen mit zwölf Experimenten fanden die Forscher Formulierungen, die gewünschte Stabilität und Glanz erreichten.
Datenqualität als Erfolgsfaktor
Entscheidend für den erfolgreichen Einsatz von KI ist die Qualität der Daten. Für Beschichtungsprojekte reichen oft schon 20 Datensätze, wenn diese vollständig und korrekt dokumentiert sind. Auch fehlgeschlagene Experimente liefern wertvolle Informationen, um Algorithmen zu trainieren und Prognosen zu verbessern.
Im Unterschied zu klassischen Big-Data-Ansätzen arbeiten diese Plattformen gezielt mit kleinen, chemisch kontextualisierten Datensätzen. Damit lassen sich sowohl Materialeigenschaften als auch Prozessparameter effizient modellieren.
KI als strategischer Vorteil
Die Lack-, Klebstoff- und Dichtstoffindustrie befindet sich an einem Wendepunkt, an dem traditionelle Herausforderungen und neue Anforderungen zusammentreffen. Der Einsatz von KI bietet die Chance, Entwicklungszyklen zu verkürzen, Formulierungen nachhaltig zu gestalten und Know-how langfristig zu sichern. Für viele Unternehmen wird die Integration dieser Technologien damit zu einem strategischen Vorteil im Wettbewerb.
