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Bewerbungsfrist vom BESSER LACKIEREN Award 2026 verlängert!
Sie sind Lohn- oder Inhouse-Lackierer? Dann haben Sie sich sicherlich bereits für den BESSER LACKIEREN Award 2026 beworben. Wenn dem nicht so ist, dann können Sie dies noch bis zum 22. Juni 2026 tun. Wir haben die Einreichungsfrist verlängert! Vergleichen Sie sich mit anderen Unternehmen der Lackierbranche und profitieren Sie vom Prestige-Gewinn sowie dem Besuch der Fachjury.
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Mit maschinellem Lernen Lackierbahnen optimieren
Eine Studie aus Indien zeigt, wie Betreiber von Lackieranlagen mit einer strukturierten Versuchsplanung ihre Prozesse effizienter und zugleich qualitativ stabiler gestalten können – ohne lange Testreihen.
Die Genauigkeit der Lackierung bestimmt die Produktqualität, insbesondere im Automobilbau. Da hier in erster Linie große Stückzahlen per Roboter lackiert werden, ist es entscheidend, die Parameter optimal aufeinander abzustimmen. Mit steigenden Produktionsanforderungen genügen konventionelle Bahnmodelle nicht mehr, was zur Entwicklung neuer Sprühmodellverfahren und Optimierungsalgorithmen für das hochleistungsfähige Roboter gestützte Lackieren führt.
Eine Forschergruppe an der Technischen Hochschule in Thandalam, Indien, hat aktuell eine Studie für Lackieranlagenbetreiber entwickelt, die sie befähigt ihre Prozesse zu optimieren und qualitativ hochwertige Produkte bei gleichzeitig höherer Zeiteffizienz herzustellen. Sie wendeten hierfür die „Taguchi Design of Experiments (DoE)“-Methode an. Die von dem japanischen Ingenieur Genichi Taguchi entwickelte Methode zur Versuchsplanung dient dazu, Prozesse wie die Lackierung robust gegenüber Störeinflüssen zu machen und die Qualität systematisch zu verbessern, ohne dass alle möglichen Kombinationen von Parametern getestet werden müssen. Dies spart Zeit und Kosten durch die reduzierte Anzahl an Versuchen und identifiziert schnell kritische Einflussfaktoren.
Vorhersagemodell zeigte hohe Genauigkeit
Die Forscher untersuchten als Prozessvariablen bei der Roboterlackierung Sprühabstand, Druck, Temperatur, Luftfeuchte, Geschwindigkeit und Viskosität. Die Experimente wurden mit einem Industrieroboter durchgeführt und statistisch mittels Varianzanalyse (ANOVA-Tests) und Regressionsberechnungen ausgewertet. Es zeigte sich, dass insbesondere die Viskosität in Kombination mit der Temperatur einen entscheidenden Einfluss auf die Schwankungen der Schichtdicke ausübt, während Geschwindigkeit und Temperatur gemeinsam die Oberflächenrauheit bestimmen. Das Vorhersagemodell zeigte eine hohe Genauigkeit, basierend auf den erreichten R2-Werten von 0,9224 bei der Messung der Oberflächenrauheit und 0,9707 bei der Bestimmung der Schichtdickenabweichung. Der besondere Nutzen der Studie liegt darin, dass sie über die theoretischen Erkenntnisse hinaus klare Handlungsempfehlungen liefert.
Zum Netzwerken:
Rajalakshmi Technische Hochschule, Fachbereich Mechatronik, IN-Thandalam, Dr. Ritesh Bhat, Tel. +91 44 67181111, riteshbhat.rb@rajalakshmi.edu.in, www.rajalakshmi.org
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