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Smarte Systemoptimierung

So werden die schnellsten Maschinen noch schneller

| Redakteur: Jürgen Schreier

Viele Unternehmen haben einen Maschinenpark, der nur einem Maschinentyp besteht. Trotzdem laufen die Maschinen oft unterschiedlich schnell. Mit der "Smarten Systemoptimierung" des Fraunhofer IPA lassen sich jetzt alle Maschinen durch ein automatisiertes Benchmarking auf maximale Performance bringen.

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Die Smarte Systemoptimierung kann mit den hochfrequenten Daten Prozesse automatisiert beurteilen und Fehlerentstehung sowie Folgefehler in verketteten Anlagen aufdecken (rechter Bildschirm).
Die Smarte Systemoptimierung kann mit den hochfrequenten Daten Prozesse automatisiert beurteilen und Fehlerentstehung sowie Folgefehler in verketteten Anlagen aufdecken (rechter Bildschirm).
(Bild: Fraunhofer IPA/IFF-Rainer Bez)

In vielen Produktionsstätten stehen oft Dutzende identischer Maschinen, die stets denselben Bearbeitungszyklus ausführen. Üblich ist das beispielsweise bei der Herstellung von Werkstücken im Spritzgussverfahren oder beim Tiefziehen von Metall oder in der Kunststoffweiterverarbeitung. Obwohl die Maschinen allesamt gleich aufgebaut sind (und in der Regel auch vom gleichen Hersteller stammen), arbeiten manche langsamer als andere.

Gründe dafür können sein: der Verschleiß bestimmter Bauteile, variierendes Sensorverhalten oder unterschiedliche Werkzeugeinstellungen. Die jeweilige Schwachstelle zu beheben, ist nicht einfach. "Die Maschine taktet schnell und durchläuft viele Einzelprozesse. Mit bloßem Auge erkennt man die Ursache kaum beziehungsweise gar nicht, wenn der Grund in der Kommunikation der Maschinensteuerung verborgen liegt", erläutert Felix Müller, Fachthemenleiter Autonome Fertigungssystemoptimierung am Fraunhofer IPA in Stuttgart. Außerdem sei es schwierig, eine Zielgröße festzulegen, weil nur die Gesamtzykluszeit, nicht aber die Dauer der technischen Einzelprozessschritte als Vergleichswert vorliegt.

Optimierungswerkzeug generiert durchgängige Datenbasis

Die "Smarte Systemoptimierung" des Fraunhofer IPA, die 2016 erstmals als mobiles System vorgestellt wurde, erlaubt es neuerdings, ein automatisiertes Maschinenbenchmarking durchzuführen und alle Komponenten des Fuhrparks auf das bestmögliche Niveau zu bringen. genutzt werden dazu adaptierte Algorithmen, die speziell zur Analyse von schnelltaktenden Stückgüter-Produktionslinien entwickelt wurden.

Zunächst wird der Gesamtablauf der Maschine definiert und in Einzelprozesse, die Subschritte, zerteilt. "Die Gesamtzeit beträgt je nach Anwendungsfall zum Beispiel 50 Sekunden, ein technischer Subschritt in unserem Benchmarkwerkzeug nur wenige Millisekunden. So granular könnte mit wirtschaftlich vertretbarem Aufwand niemand seine Maschine händisch analysieren", weiß Müller. Anschließend wird mit dem Optimierungswerkzeug eine durchgängige Datenbasis generiert und echtzeitnah an das Analysetool übermittelt.

Konnektor greift auf Daten aus der Maschinensteuerung zu

Zur Datenerhebung "von innen" kommt ein sogenannter Konnektor zum Einsatz, der auf die Daten aus der Maschinensteuerung zugreift. Zusätzlich zeichnen intelligente Kameras "von außen" die relevanten Prozessmerkmale auf. Mit dieser kontinuierlichen Datenbasis erkennt das Analysetool sofort, wenn eine Maschine langsamer läuft als vorgesehen.

Auch die Ursache für den längeren Prozesszyklus wird mithilfe der Algorithmen automatisiert ausgegeben. Der Anwender kann damit schnell reagieren und die Störung schon vor dem Ausfall beheben. Darüber hinaus kann er einen optimierten Zielwert für die absolut schnellste Maschine in seinem Maschinenpark erfassen, indem er die besten Einzelprozesse zusammenfügt. "Anlagenhersteller und auch die Betreiber können ihre schnellsten Maschinen so noch schneller machen", erläutert IPA-Fachthemenleiter Müller.

Zykluszeit bei Freudenberg um bis zu zehn Prozent reduziert

In einem Werk der Freudenberg Sealing Technologies wurde die Smarte Systemoptimierung bei wurde einer ganzen Reihe von komplexen Spritzgießmaschinen für Dichtungen eingesetzt. Die IPA-Wissenschaftler konnten das Verhalten der Schalter und Achsen an den einzelnen Maschinen untersuchen und dessen spezifische Auswirkungen auf die Taktzeit aufdecken.

Auch Verschmutzungen und ungünstige Ventileinstellungen wurden als Ursachen für unterschiedliche Prozesszeiten aus dem Analysemodell abgeleitet. Müller: "Insgesamt konnten wir je Maschine den Bearbeitungszyklus um sechs bis zehn Prozent verkürzen." Bereits zwei Monate nach Projektende hat Freudenberg Sealing Technologies die analysierten Maßnahmen umgesetzt und auf weitere identische Maschinen ausgerollt.

Auch verkettete Produktionssysteme können optimiert werden

Neben dem Benchmarking im Maschinen- und Anlagenbau ist die Smarte Systemoptimierung auch zur Optimierung von schnelltaktenden vollautomatischen Produktionssystemen nutzbar. Bei dieser Anwendung erkennt das Analysetool automatisiert Fehler und deren Fortpflanzung durch die Prozesskette. So lassen sich Defekte - zum Beispiel ein Materialstau, der zum Ausfall des Systems führt - im Vorfeld erkennen und beheben. "Basis hierfür bildet unser hochperformanter Konnektor, der die Maschinensteuerungen Big-Data-fähig macht. Somit lassen sich vom IPA entwickelte lernende Systeme auf die Datenflut anwenden, Missstände automatisiert erkennen und schwerwiegende Folgefehler oder lange Stillstände durch Fehlersuchzeit vermeiden", erklärt Müller. Bei einem großen Automobilzulieferer konnten die IPA-Wissenschaftler die Anlageneffektivität (OEE) mit dieser Herangehensweise kurzfristig um fünf, mittelfristig um acht Prozent steigern.

EMO 2017 - IPA präsentiert das Thema Big-Data-Analytics

Von 18. bis 23. September präsentiert sich das Fraunhofer IPA auf der EMO 2017 in Hannover (Industrie 4.0 Area, Halle 25). Im Zentrum stehen die Potenziale von Big-Data-Analytics für die Fertigungsoptimierung sowie das "smarte Sägen". Gezeigt werden die "Smarte Systemoptimierung«, ein Analysetool, das Fehler in verketteten Produktionsprozessen erkennt und ihre Ursachen sowie die Fortpflanzung automatisiert aufzeigt. Informationen kompakt:

Zu beiden Themen gibt es außerdem Vorträge:

  • 19.9.2017, 14:30 bis 15:00 Uhr, "Smart Data Analytics – Produktivitätssteigerung von verketteten Anlagen und automatisiertes Maschinen-Benchmarking", Felix Müller, Fachthemenleiter Autonome Fertigungssystemoptimierung
  • 20.9.2017, 13:30 bis 14:00 Uhr, "Smartes Sägen – Hocheffiziente Fertigung durch innovative Sägetechnologie", Tim Mayer, Gruppenleiter Sägetechnologie

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