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Produktionsoptimierung

Alle im gleichen Takt: Maschinenbenchmarking

| Redakteur: Beate Christmann

Mit hochfrequenten Daten aus allen beteiligten Maschinensteuerungen und der smarten Kamera (linker Bildschirm) soll die Smarte Systemoptimierung des Fraunhofer-IPA Prozesse automatisiert beurteilen und Fehlerentstehung sowie Folgefehler in verketteten Anlagen aufdecken können (rechter Bildschirm).
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Mit hochfrequenten Daten aus allen beteiligten Maschinensteuerungen und der smarten Kamera (linker Bildschirm) soll die Smarte Systemoptimierung des Fraunhofer-IPA Prozesse automatisiert beurteilen und Fehlerentstehung sowie Folgefehler in verketteten Anlagen aufdecken können (rechter Bildschirm). (Bild: Universität Stuttgart IFF/Fraunhofer-IPA)

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Wissenschaftler aus Stuttgart wollen dabei helfen, Komponenten einer Fertigung auf das bestmögliche Niveau zu bringen – und das völlig automatisiert. Die Smarte Systemoptimierung soll Zeitverluste bei einzelnen Prozessschritten aufdecken.

Gleiche Maschine, identischer Aufbau, dieselben Prozessschritte – und damit auch alle im gleichen Takt? Sollte man meinen. Doch der Verschleiß bestimmter Bauteile, variierendes Sensorverhalten oder minimal unterschiedliche Werkzeugeinstellungen können zur Folge haben, dass einige Fertigungskomponenten langsamer laufen als andere. Das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA hat nun ein Tool entwickelt, das ein automatisiertes Maschinenbenchmarking ermöglichen soll: die Smarte Systemoptimierung. Zudem soll sie in der Lage sein, bereits schnelle Maschinen noch schneller zu machen.

Schwachstellen für Anwender schwer auszumachen

In vielen Fertigungsstraßen arbeiten Unternehmen in ganzen Abschnitten mit nur einem Maschinentyp. Da stehen Dutzende Komponenten in einer Reihe und führen immerzu denselben Bearbeitungszyklus aus. Für Anwender sind die Schwachstellen, wegen derer einige Maschinen verlangsamt aus der Reihe tanzen, oft nur sehr schwer ausfindig zu machen. „Die Maschine taktet schnell und durchläuft viele Einzelprozesse. Mit bloßem Auge erkennt man die Ursache kaum beziehungsweise gar nicht. Vor allem dann nicht, wenn sie in der Kommunikation der Maschinensteuerung verborgen liegt“, erklärt Felix Müller, Fachthemenleiter Autonome Fertigungssystemoptimierung am Fraunhofer-IPA. Zudem sei es schwierig, eine Zielgröße festzulegen, weil nur die Gesamtzykluszeit, nicht aber die Dauer der technischen Einzelprozessschritte als Vergleichswert vorliegt.

Datenbasis offenbart Zeitverlust

Die Smarte Systemoptimierung nun arbeitet mit adaptierten Algorithmen, die zur Analyse schnelltaktender Stückgüter-Produktionslinien entwickelt wurden. Zunächst wird der Gesamtablauf der jeweiligen Maschine definiert und in Subschritte zerteilt. „Die Gesamtzeit beträgt je nach Anwendungsfall zum Beispiel 50 Sekunden, ein technischer Subschritt nur wenige Millisekunden“, zeigt Müller auf. Anschließend generieren ein Konnektor, der auf die Daten aus der Maschinensteuerung zugreift, sowie intelligente Kameras, die von außen relevante Prozessmerkmale aufzeichnen, eine kontinuierliche Datenbasis. Anhand dieser soll das Analysetool sofort erkennen können, wenn eine Maschine zu langsam läuft. Da laut IPA mithilfe der Algorithmen auch gleich die Ursache für die lange Prozessdauer automatisiert ausgegeben wird, sei der Anwender in der Lage, Störungen schon vor dem Ausfall zu beheben. Darüber hinaus soll er einen optimierten Zielwert für die absolut schnellste Maschine erfassen können, indem er die besten Einzelprozesse zusammenfügt.

System bereits im Einsatz

Die Smarte Systemoptimierung ist bereits im Einsatz: In einem Werk des Dichtungsherstellers Freudenberg Sealing Technologies konnten die Wissenschaftler nach eigenen Angaben bei einer Reihe von Spritzgießmaschinen für Dichtungen das Verhalten der Schalter und Achsen untersuchen und dessen Auswirkungen auf die Taktzeit aufdecken. Damit sollen sie den Bearbeitungszyklus je Maschine um bis zu 10 % verkürzt haben. Die Forscher geben zudem an, dass ihr Tool sowohl zum Benchmarking im Maschinen- und Anlagenbau als auch zur Optimierung von schnelltaktenden vollautomatisierten Produktionssystemen nutzbar sei – und dass sie damit die Anlageneffektivität eines großen Automobilzulieferers kurzfristig bereits um 5 % und mittelfristig um 8 % hätten steigern können.

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