Systemoptimierung / Machine Learning

Per Analysetool Maschinenstillstände vermeiden

12. Juni 2019, 11:53 Uhr | Günter Herkommer

Fortsetzung des Artikels von Teil 2

Per Benchmarking Effizienzsteigerung von bis zu 18 Prozent

Auch ein automatisiertes Maschinen-Benchmarking sei mit der smarten Systemoptimierung machbar: In vielen Produktionshallen stehen dutzende identische oder ähnliche Maschinen und führen immer den gleichen Bearbeitungszyklus aus. Ein Beispiel dafür sind Spritzgieß-, Druckguss- oder auch Blasform- und Tiefziehmaschinen. Obwohl sie alle gleich aufgebaut sind, arbeiten manche langsamer als andere. Das liegt meist am Verschleiß bestimmter Bauteile, an variierendem Sensorverhalten oder unterschiedlichen Werkzeugeinstellungen sowie Materialschwankungen.

Beim Maschinen-Benchmarking wird zunächst der Gesamtablauf in einer Maschine definiert und in Einzelschritte aufgeteilt. Anschließend erzeugt der hochfrequente Konnektor an der Maschinensteuerung eine Datenbasis, die ein Machine-Learning-Algorithmenpaket auswertet. Dies geschieht mit allen angeschlossenen Maschinen gleichzeitig und wird rein virtuell zu einem idealen Prozessablauf verschmolzen. Daraus erkennt das Tool sofort, wenn eine Maschine langsamer läuft als vorgesehen und verknüpft dies mit einer technischen Ursache. Anwender können so nicht nur Störungen beheben bevor sie auftreten, sondern auch eine optimierte Zykluszeit für die angeschlossenen Maschinen erhalten, indem sie die besten Einzelschritte zusammenfügen. Dies führte je nach Maschine in den bisherigen Prototypenanwendungen zu Zykluszeitreduktionen zwischen zwei und 18 Prozent. Die Anwendung ist mittlerweile in eine kontinuierlich lernende Software namens Darwin überführt worden.


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