Ein intelligentes Herstellungsverfahren für verdichtetes Holz

4. Juni 2020

Das Hauptinteresse an verdichtetem Holz liegt in den Eigenschaften dieses neuen Materials: hohe Dichte, erhöhte Härte, Homogenität, erhöhte Festigkeit und Farbveränderung (Bräunung) unter dem Aspekt, das natürliche Aussehen und die Struktur des Massivholzes beizubehalten. 1

Benoît Canoine, Wissenschaftlicher Mitarbeiter, Institut für Werkstoffe und Holztechnologie IWH, BFH
Nach der erfolgreichen Entwicklung von Methoden zur Verbesserung des an der EPFL2 im KTI-Projekt «Konzeption und Entwicklung eines industriellen Prozesses für die thermohygromechanische Formgebung (THM) von Holz» erarbeiteten Verfahrens setzt das Institut für Werkstoffe und Holztechnologie IWH der BFH in Biel das Innosuisse-Projekt «Impulse: WoDens» in Partnerschaft mit dem Institut für Intelligente Industrielle Systeme I3S der BFH in Burgdorf fort.
In diesem neuen Projekt geht es darum, die Technologien der Industrie 4.0 auf den Holzverdichtungsprozess anzuwenden. Ziel ist es, verdichtetes Holz mit spezifischen Eigenschaften auf Nachfrage produzieren zu können, und das bei gleichzeitiger Kostensenkung. Obwohl die Ergebnisse des ersten Projekts vielversprechend sind, ist die Technologie noch nicht reif für die Massenproduktion und lässt sich nicht ohne Weiteres auf neue Holzarten übertragen. Um Fortschritte in dieser Technologie zu erzielen, ist es notwendig, die verschiedenen Parameter, die für jede Holzart und jede am Ende angestrebte Qualität spezifisch sind, anzupassen. Dabei muss die Variabilität des Ausgangsmaterials berücksichtigt werden, was lange dauert und aufwendig ist.
Ziel des WoDens-Projekts ist es, die vorhandene Maschine (Abbildung 1) mit Sensoren (Kraft, Temperatur, Druck, Entfernung), automatisierten Steuerungsmechanismen (elektromagnetische Ventile, Regler, Steuereinheiten) und Computern (automatisierte Steuerungsschnittstelle, Entscheidungs- und Datenerfassungsalgorithmen, künstliches neuronales Netz)3 auszustatten, um sie intelligent zu machen und ein autonomes Steuerungs- und Optimierungssystem für die Produktionsparameter zu implementieren. Dies ist dank den Technologien der Industrie 4.0 möglich: Echtzeit-Steuerungs- und Datenerfassungssysteme (SCADA)4 sowie künstliche Intelligenz (KI) und ihre Weiterentwicklungen, Machine Learning (ML) und Deep Learning (DL).3,5,6
Abbildung1: Die bestehende Maschine wird sich stark verändern. Ziel des neuen WoDense-Projekts ist die Anwendung von Industrie-4.0-Technologien für den Holzverdichtungsprozess.
Um die SCADA zu validieren, wird die Maschine zunächst Bauteile nach Programmen produzieren, die auf der Grundlage vorhandener Daten erstellt wurden. In einem zweiten Schritt wird die Maschine darauf trainiert, Bauteile mit verschiedenen Parametern herzustellen, um zu erfahren, welche Kriterien wichtig sind, um diese oder jene Eigenschaft (ML) zu erhalten. So wird die Maschine in der Lage sein, Datenbanken aufzubauen, um die Kontrolle der Eigenschaften von verdichtetem Holz von Fall zu Fall zu verbessern (DL). Anschliessend wird es schrittweise möglich sein, neue Holzarten in die Technologie zu integrieren, wobei vorhandene Daten von Holzarten mit anatomischen Ähnlichkeiten als Arbeitsgrundlage dienen. Ohne den Einsatz dieser neuen Technologien würde diese Arbeit exponentiell mehr Zeit in Anspruch nehmen. Aus den gesammelten Daten könnte auch eine Computersimulation erstellt werden, um die Phänomene bei der Verdichtung von THM-Holz besser zu verstehen.
Das Endergebnis dieses Projekts wird eine quasi autonome Maschine sein, die nur einige einfache Informationen vom Bediener erhalten muss (Holzart, Ursprungsdichte, Faserorientierung, Enddichte und/oder gewünschte Qualität), um das optimale Programm für das gewünschte Bauteil eigenständig zu definieren und auszuführen.
Als Ergebnis dieses technologischen Entwicklungsprojektes sollte Innosuisse die Möglichkeit bieten, im Rahmen der zweiten Phase des Impulsprogramms «Digitalisierung» ab 20211 ein Projekt durchzuführen, das einem bestimmten (noch nicht definierten) Produkt gewidmet ist.
 
Bibliografie