CelSian setzt mit dem System Celfos auf eine Kombination aus KI-gestützter Mustererkennung und CFD-Modellierung für industrielle Schmelzöfen. Die Software wertet Prozessdaten wie Temperaturen, Ziehrate und Brennbedingungen kontinuierlich aus und vergleicht sie mit historischen Qualitätsdaten. Dadurch können Glasschmelzer drohende Defekte wie Blasen oder Knoten Stunden vor dem eigentlichen Auftreten in der Formgebung erkennen und gegensteuern.
In der industriellen Glasproduktion führen veränderte Schmelzbedingungen oft erst Stunden später zu sichtbarem Ausschuss. Die Lösung Celfos von CelSian nutzt KI und CFD-Modelle, um Qualitätsabweichungen vorab zu erkennen. Dadurch steuern Sie Ihren Ofenbetrieb proaktiv und senken Ausschusskosten.
In der industriellen Glasherstellung entstehen Defekte wie Blasen, Knoten, Steine oder Cord meist direkt im Schmelzofen, werden jedoch oft erst Stunden oder Tage später bei der Qualitätsprüfung sichtbar. CelSian kombiniert in der Lösung Celfos KI-basierte Mustererkennung mit numerischer Strömungsmechanik (CFD), um diesen Zeitversatz zu überbrücken. Das System erfasst historische sowie aktuelle Ofenmesswerte, darunter Temperaturen, Brennbedingungen, Verstärkungsstufen, Ziehraten und Rohstoffparameter. Auf dieser Grundlage identifiziert der Algorithmus Prozesskonstellationen, die in der Vergangenheit zu Qualitätsproblemen geführt haben. Ofenbediener und Verfahrenstechniker erhalten datengestützte Vorwarnungen, bevor fehlerhaftes Glas in die nachgelagerte Formgebung gelangt. Dies ermöglicht ein proaktives Nachjustieren der Prozessparameter, stabilisiert die Schmelzbedingungen und ergänzt die langjährige Praxiserfahrung des Bedienpersonals.
Klassische Prozessleitsysteme prüfen lediglich statische Schwellenwerte einzelner Sensoren, ohne die vielschichtigen dynamischen Wechselwirkungen im Schmelzofen abzubilden. KI-gestützte Mustererkennung in Kombination mit CFD-Modellen kann hingegen multivariante Verläufe von Temperaturen, Strömungen und Batch-Chemie über lange Zeiträume verknüpfen. Nur so lassen sich schwache Vorboten von Defekten erkennen, die in einfachen linearen Wenn-Dann-Regeln verborgen bleiben.
Wer Glasfehler bereits in der Schmelzphase antizipieren kann, sichert sich gleichmäßigere Produktqualitäten bei engen Toleranzen für Float- und Behälterglas. Unternehmen mit prädiktiven Schmelzmodellen sind in der Lage, flexibler auf Rohstoff- und Rezepturänderungen zu reagieren, während Wettbewerber ohne Prozess-KI mit langen Fehlerzyklen zu kämpfen haben.
Hersteller in der Glasindustrie müssen energieintensive Schmelzprozesse bei hohen Rohstoff- und Brennstoffkosten wirtschaftlich führen. Eine vorausschauende Defektvorhersage im Ofen verhindert, dass mangelhaftes Glas über Stunden produziert und erst am kalten Ende aussortiert wird. Dies spart Ressourcen, vermeidet unnötige Nacharbeit und reduziert Produktionsverluste.
Die Steuerung von Schmelzwannen wandelt sich von einer reaktiven Korrektur hin zu einer proaktiven Prozessführung. Da Anpassungen im Ofen oft erst viele Stunden später wirken, schließt die KI die Informationslücke zwischen Schmelzführung und Endprüfung, wodurch Ingenieure Eingriffe präziser abstimmen können.
Der Arbeitsalltag von Schmelzofenbedienern ist geprägt von hoher Verantwortung für extrem träge und heiße Schmelzprozesse. Die KI nimmt den Fachkräften den Stress spontaner Kriseneinsätze bei plötzlich auftretendem Ausschuss, indem sie Veränderungen mit ausreichend Vorlaufzeit signalisiert.
Die Rolle der Ofenbediener wandelt sich vom rein erfahrungsbasierten Beobachter hin zum datengestützten Prozessmanager der Schmelzwanne. Die Fachkraft trifft Entscheidungen nicht mehr isoliert im Rückblick auf Mängel an der Prüflinie, sondern steuert den Ofen vorausschauend anhand von Musterprognosen.
Bediener müssen lernen, die prädiktiven Warnungen und modellbasierten Zusammenhänge von CFD- und KI-Analysen richtig einzuordnen. Das tiefe handwerkliche und thermische Verständnis der Fachkräfte bleibt unabdingbar, wird aber durch datengestützte Interpretation von Trendkurven und Sensorverläufen erweitert.
Endverbraucher und gewerbliche Abnehmer erhalten stabilere und optisch einwandfreie Glasprodukte ohne störende Einschlüsse oder mechanische Schwachstellen. Die Verlässlichkeit von Behältern im Alltag und die Sicherheit von Spezial- oder Bauglas werden durch minimierte Schmelzdefekte gefördert.
Glas ist ein essenzielles Material für nachhaltige Verpackungen und energieeffiziente Gebäude. Ein fehlerfreier Schmelzprozess verringert den energetischen Aufwand pro verwertbarer Tonne Glas und stärkt den ressourcenschonenden Umgang mit Grundstoffen.