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Industrie 4.0

Langstahl-Qualität in der Produktion vorhersagen

| Autor / Redakteur: Joachim Graefe / Stéphane Itasse

Schon vor dem Stranggießen wird die Qualität des Materials erfasst; die Daten werden zur Qualitätssicherung über die ganze Prozesskette ausgewertet.
Schon vor dem Stranggießen wird die Qualität des Materials erfasst; die Daten werden zur Qualitätssicherung über die ganze Prozesskette ausgewertet. (Bild: Swiss Steel)

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Qualitätsrisiken ausschließen, bevor Mängel entstehen. Kunden eine Null-Fehler-Qualität bieten. Einzelne Stahlkomponenten bis zu ihrer Entstehung rückverfolgen und alle qualitätsrelevanten Prozessparameter nachvollziehen: Das sind die Zukunftstrends im Bereich sicherheitskritischer Bauteile.

Um die steigenden Anforderungen der OEMs zu erfüllen, müssen die Zulieferer ihre Prozesse digitalisieren. Als einer der ersten Langstahlhersteller weltweit setzt die Schmolz + Bickenbach Gruppe Predictive Quality Management in allen Bereichen am Produktionsstandort Emmenbrücke (Schweiz) ein: vom Schrotteinsatz über das Stahl- und Walzwerk bis zum Blankstahlziehen des Walzdrahtes.

Lückenlose Rückverfolgbarkeit auch von Stahlherstellern gefordert

Der Trend zu lückenloser Rückverfolgbarkeit einzelner Komponenten ist in der Automobilindustrie längst Gegenwart. Sie ist eine wichtige Voraussetzung für die Einhaltung von Qualitätsversprechen und für detaillierte Klärungen im Schadensfall. Dieser Anspruch macht auch vor Materialzulieferern nicht Halt. Mit der IATF (International Automotive Task Force) 16949 führt die Arbeitsgruppe führender Automobilhersteller bis Mitte 2018 einen neuen globalen Standard für Qualitätsmanagementmethoden ein. Die damit verbundenen höheren Anforderungen sind richtungsweisend für die Entwicklungen in der branchenübergreifenden Qualitätssicherung. Der Fokus liegt auf der kontinuierlichen Verbesserung und vorausschauenden Fehlervermeidung im Produktionsprozess und in der Lieferkette. Damit die Einhaltung der Normen sowie die Erfüllung spezifischer Kundenanforderungen nachgewiesen werden kann, liegt die Zukunft des Qualitätsmanagements in der Prozessdigitalisierung.

In der Stahlindustrie werden softwarebasierte Produktqualitätsanalysen zur Abbildung der Wertschöpfungskette bislang nur vereinzelt in der Flachstahlproduktion eingesetzt. Die Prozesslogik in der Herstellung von der Bramme zum Band ist vergleichsweise einfach, ebenso wie die Zuordnung der Prozessdaten zum einzelnen Flachstahlprodukt. Ungleich höher ist die Datenkomplexität in Stahlwerken, in denen Stabstähle produziert werden. Beispiele für die Datenkomplexität sind die über 200 produzierten Stahlgüten, zahlreiche Abmessungsvarianten, mehrere Fertigungslinien, unter anderem im Warmwalzwerk, sowie produkt- und kundenspezifische Prozessparameter auf dem Weg vom Schrott zum Blankstahl. Dies ist der Status quo beim Langstahlhersteller Swiss Steel, der seinen Walzdraht als Vormaterial an sein Schwesterunternehmen, den Blankstahlproduzenten Steeltec, liefert. Die beiden Unternehmen der Schmolz + Bickenbach Gruppe arbeiten in der kundenspezifischen Entwicklung von Spezialstählen zusammen. Wichtige Absatzmärkte sind unter anderem die Automobilindustrie und der Maschinenbau.

Predictive Quality bei der Langstahlerzeugung

Der Spezialstahlkonzern investiert kontinuierlich in neue Technik, darunter Industrie-4.0-Anwendungen.Gemeinsam mit Met-Con, der Beratungsgesellschaft für metallurgische Prozesse der SMS Group, wurden die Potenziale der Wertschöpfungskette bei Swiss Steel und Steeltec evaluiert. In einem Pilotprojekt implementiert nun der Stahlkonzern bis Mitte 2018 das regelbasierte Qualitätsentscheidungssystem PQA (Produktqualitätsanalyse). In den Stahlproduktions- und Verarbeitungswerken im schweizerischen Emmenbrücke integriert das PQA-System Inselanwendungen, die bis jetzt nur einzelne Prozessschritte analysiert haben. Zusammenhänge zwischen Ergebnissen im Labor und an der Walzstraße waren so beispielsweise nicht erkennbar. Qualitätsentscheidungen konnten demnach bisher zwar innerhalb einer Wertschöpfungsstufe, aber nicht prozessübergreifend getroffen werden.

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