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Interview Digitalisierung: „Man muss verstehen, wie Daten durch das eigene Labor fließen“
Dr. Erik Sapper, Associate Professor an der California Polytechnic State University, spricht über die sich wandelnde Rolle von KI, maschinellem Lernen und Automatisierung bei Harzsynthese, Formulierungsoptimierung und Produktionsprozessen. Interview von Damir Gagro
Welche realistische Rolle spielen KI und Simulation derzeit in der Lackentwicklung?
Erik Sapper: Modellierung und Simulation haben seit Jahrzehnten dazu beigetragen, verschiedene Aspekte der Lackentwicklung zu charakterisieren und zu verstehen – darunter Harzsynthese, die Vorhersage von Polymereigenschaften sowie die Entwicklung von Formulierungsregeln und Best Practices. Simulation wird auch umfassend eingesetzt, um Produktionsumgebungen aus Sicht der Chemietechnik, Fertigung und Anwendung besser zu verstehen und zu optimieren.
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen erweitern die Wirkung datengetriebener bzw. algorithmischer Ansätze in der Lackentwicklung. Besonders wichtig ist die Fähigkeit dieser Methoden, Muster zu erkennen. Bei ausreichend hochwertigen Daten können solche Werkzeuge Muster identifizieren, heuristische Regeln oder Best Practices ableiten und hochdimensionale chemische und produktionstechnische Zusammenhänge deutlich schneller optimieren, als es ein menschliches Team allein könnte.
Wo schaffen Vorhersagemodelle den größten Mehrwert – und wo bleibt menschliche Expertise unverzichtbar?
Sapper: Aus Vorhersagemodellen echten Nutzen zu ziehen, kann herausfordernd sein. Wenn ein Modell nur auf dem Laptop existiert oder in einer Präsentation bleibt, bewirkt es meist keinen echten organisatorischen Wandel. Ein solides Modell, das im Unternehmen breit eingesetzt wird, ist deutlich wertvoller als ein hervorragendes Modell, das niemand nutzt. Die Implementierung ist also entscheidend. Dazu gehören auch die Schulung der Anwender, eine gute Dateninfrastruktur und eine Unternehmenskultur, die Daten akzeptiert – egal ob es sich um bestätigende Ergebnisse oder um fehlgeschlagene Experimente handelt. All diese Daten müssen erfasst werden, um Fortschritte zu ermöglichen.
In der Praxis werden viele Vorhersagemodelle weiterhin zur Entwicklung neuer Harze und Additive eingesetzt. Es gibt zunehmend Anwendungen im Bereich Formulierungsdesign, -findung und -optimierung, doch oft basieren diese noch auf iterativen Verbesserungen bestehender Produkte oder Ausgangsformulierungen.
Welche Bereiche der Lackproduktion profitieren heute am meisten von Automatisierung?
Sapper: Synthese, Prüfung und Charakterisierung sowie Produktions- und Applikationsumgebungen profitieren alle von Automatisierung. In den kommenden Jahrzehnten wird insbesondere die Automatisierung bislang eher ad hoc durchgeführter Prozesse deutlich zunehmen – etwa Einzelversuche bei der Harzsynthese, Stufenversuche („Ladder Studies“) oder standardisierte Tests. Tätigkeiten, die früher als Routinearbeit oder typische Aufgaben für Praktikanten und Berufseinsteiger galten, werden zunehmend automatisiert. Das bedeutet jedoch nicht, dass diese Fachkräfte überflüssig werden – vielmehr können sie sich stärker auf anspruchsvollere und spannendere chemische Fragestellungen konzentrieren.
Welche Voraussetzungen müssen für eine erfolgreiche Automatisierung in der Lackherstellung erfüllt sein?
Sapper: Um die Automatisierung in der Lackproduktion erfolgreich umzusetzen, muss man das zu lösende Problem und den konkreten Prozess genau verstehen – insbesondere aus geschäftlicher Sicht. Wird etwas automatisiert, das keinen echten Nutzen daraus zieht, entsteht kein Mehrwert.
Man muss verstehen, wie Daten durch das eigene Labor fließen: wie sie erzeugt werden, wie sie genutzt werden und welche Entscheidungen sie beeinflussen oder ermöglichen. Bei der Automatisierung eines Labors automatisiert man nicht nur physische Prozesse, sondern auch Entscheidungen. Ein klares Verständnis dieser Entscheidungsprozesse trägt entscheidend dazu bei, die Automatisierung möglichst reibungslos umzusetzen.
