„Schwarze Kunst“ Künstliche Intelligenz soll Kautschukentwicklung beschleunigen

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Gezielter zum Gummi! KI-Algorithmen und Methoden, die die Herstellung von anwendungsoptimierten Kautschuk-Compounds beschleunigen sollen, entwickelt jetzt das Fraunhofer-IMWS mit Partnern.

Kautschuk ist ein wichtiger Rohstoff zur Herstellung von Gummiteilen, wie zum Beispiel Autoreifen oder Dämpfungselemente, Schläuche und andere Systeme. Er wird dazu natürlich aus Kautschukbäumen (Hevea Brasiliensis) gewonnen oder synthetisch mittels entsprechender Polymerisationsreaktionen aus Monomeren erzeugt und je nach den erforderlichen Materialeigenschaften eines Produktes anschließend mit Füllstoff (etwa Ruß) und einer Vielzahl von Zusatzstoffen angereichert. Danach wird mastiziert, gewalzt und vulkanisiert, um die Polymerketten quer miteinander zu vernetzen – fertig ist das einsatzfähige Gummiteil. Bisher aber beruhen Rezeptur- und Verfahrensentwicklung für neue Kautschuk-Compounds primär auf gesammelten Erfahrungen und personengebundenem Fachwissen. Diese „Geheimwissenschaft“ wollen das Fraunhofer-Institut für Mikrostruktur von Werkstoffen und Systemen (IMWS) und sechs Industriepartner transparenter machen.

Kautschukhersteller sollen auf Änderungen rascher reagieren können

Im Hinblick auf die Qualität und die langfristige Weiterentwicklung von Elastomerprodukten sei diese Art der Rezepturentwicklung jedoch problematisch. Im Rahmen des Projekts „InSuKa“ wollen die Partner deshalb ein digitales Tool aus der Taufe heben, das rezeptur-, verarbeitungs- sowie weiterverarbeitungsbezogene Datenbanken mit neuartigen Prognose-Tools auf Basis „intelligenter“ Algorithmen kombiniert. Kautschukhersteller sollen so frühzeitig Hinweise zu geeigneten Rezepturanpassungen und optimalen Verarbeitungsbedingungen erhalten, was Entwicklungs- und Herstellungsprozesse für Gummiprodukte vereinfachen und verkürzen kann, wie es zu den Vorteilen heißt. Die Kautschukindustrie könne damit von branchenüblichen Standards zur Erfassung von Prozess- und Materialdaten und von einem leistungsfähigen Vorhersage-Tool zur Prozess- und Materialoptimierung profitieren.

So will man die Rezepturentwicklung und Herstellung von Kautschuk optimieren:

Das IMWS steuert seine Erfahrungen in Sachen Bewertung und Optimierung von Kautschuk-Compounds und deren Verarbeitung mit Innenmischern verschiedener Größe (1,5 und 5 Liter) im Kautschukmischsaal am Standort Schkopau ein, wie man erfährt. Zusammenhänge zwischen Verarbeitungsbedingungen, Rezeptur und finalen Eigenschaften sollen dabei aufgedeckt und systematisch zur Optimierung von Kautschuk-Compounds genutzt werden. Der Schwerpunkt der Aktivitäten des Fraunhofer-IMWS wird insbesondere auf neuartige Methoden zur Quantifizierung der multiskaligen Füllstoffdispersion bei Kautschuk-Compounds für Reifenlaufflächen gelegt. Dabei nutzt man bildgebende Verfahren, die verschiedene Längenskalen erfassen, und auf künstlicher Intelligenz (KI) basierende Methoden zur computergestützten Bildauswertung zum Einsatz. Das Ziel ist es, belastbare Aussagen zum Einfluss von Prozess- und Rezepturanpassungen auf die Eigenschaften von Kautschuk-Compounds treffen zu können. Dazu werden inline erfasste Verarbeitungsdaten, neuartige Parameter zur quantitativen Beschreibung der multiskaligen Füllstoffdispersion und Informationen zu den Eigenschaften der Kautschuk-Compounds zusammengeführt und einer weiterführenden KI-basierten Analyse zugänglich gemacht. So will man wichtige Erkenntnisse über die Zusammenänge zwischen Mischprozess (Mastikation) und Füllstoffverteilung sammeln.

(Das Verbundprojekt „InSuKa“ wird dabei im Rahmen der Plattform „MaterialDigital“ aus Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung gefördert und hat eine Laufzeit bis Mitte 2026.)

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