KI-Projekt für energieeffizientere industrielle Bauteilreinigung

Mit dem Kick-off-Treffen des Verbundprojekts CleanGreen haben Partner aus Industrie und Forschung im September 2026 die gemeinsame Arbeit an neuen Ansätzen für eine energie- und ressourceneffizientere industrielle Bauteilreinigung aufgenommen. Ziel des Projekts ist die Entwicklung von Methoden, mit denen sich der Energie-, Wasser- und Chemikalienverbrauch wässriger Reinigungsanlagen stärker an den tatsächlichen Reinigungsbedarf anpassen lässt. Bislang werden Reinigungsprozesse häufig so ausgelegt, dass Bauteile mit unterschiedlich starken Verschmutzungen zuverlässig die geforderte Sauberkeit erreichen. Für eine bedarfsgerechte Anpassung fehlen jedoch häufig Informationen über den tatsächlichen Verschmutzungszustand der Bauteile und den Zustand der Reinigungsbäder. CleanGreen will deshalb Informationen aus Anlagensteuerung, Badüberwachung und Produktionsplanung mit neu entwickelten optischen Messverfahren verknüpfen. Als Forschungsplattform dient eine industrielle Reinigungsanlage am Fraunhofer-Institut für Schicht- und Oberflächentechnik IST, die schrittweise um zusätzliche Mess- und Sensortechnik erweitert wird.

KI optimiert die industrielle Bauteilreinigung

Um insbesondere organische Verunreinigungen auf Bauteiloberflächen qualitativ und quantitativ zu erfassen, soll mit der Expertise des Fraunhofer-Instituts für Physikalische Messtechnik IPM eine automatisierte Fluoreszenzmessung mittels F-Scanner entwickelt und integriert werden. Die Daten sollen sowohl zur Bewertung des Verschmutzungszustands vor der Reinigung als auch zur Beurteilung des Reinigungserfolgs dienen und gemeinsam mit weiteren Prozess- und Sensordaten in KI-gestützte Auswerteverfahren einfließen. Ziel ist es, Zusammenhänge zwischen Bauteilzustand, Reinigungsprozess und Reinigungsergebnis besser zu verstehen und daraus Empfehlungen für eine bedarfsgerechte Prozessführung abzuleiten. Langfristig sollen die Voraussetzungen für eine automatisierte Steuerung geschaffen werden, die sich perspektivisch auch in Bestandsanlagen integrieren lässt. Die gewonnenen Informationen könnten zudem für nachfolgende Fertigungsschritte wie Lackier-, Galvanik-, Beschichtungs-, Klebe- oder Lötprozesse genutzt werden.