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Selbst­optimierende Spritzguss­maschinen

Selbstoptimierende Spritzgussmaschinen

Ein Hersteller von Industriedichtungen hat ein weltweites Netz von Produktionsanlagen, in denen Spritzgussmaschinen verschiedener Hersteller und Typen eingesetzt werden. Die Maschinenvielfalt macht es schwierig, Wissen über optimale Produktionsabläufe systematisch zu sammeln, zu teilen und vorzuhalten. Damit können aktuell nicht alle möglichen Synergien gehoben werden und die Fabriken arbeiten mit unterschiedlicher Effizienz und Effektivität. Katulu hat für diese Ausgangslage einen Use Case evaluiert, sowie eine kundenspezifische Lösung konzipiert, um dokumentiertes und nicht dokumentiertes Wissen über Maschinen messbar zu machen.
Als erstes werden die Formmaschinen in verschiedene Konnektivitätsklassen eingeteilt. Für jeden Maschinentyp müssen spezifische Parameter für den Formprozess sowie zusätzliche Messgrößen für die Validierung definiert werden. Die zusätzlichen Messgrößen sind unverzichtbar um die Phasen des Spritzguss-Prozesses und die Dichtungen zu verifizieren.
Die gesammelten Daten werden über die Connectware-Lösung unseres Partners Cybus in die Cloud geladen. Mit Data Analytics lassen sich Muster und Anomalien im Betrieb der Maschine identifizieren. Weiterhin können die Daten genutzt werden, um Machine Learning (ML) Modelle für jeden Maschinentyp zu trainieren, auf deren Grundlage automatisch generierte Vorschläge für den Betrieb der jeweiligen Maschine erstellt werden. In einer Ausbaustufe können diese ML-Modelle automatische Anpassungen im Formprozess generieren, um die Produktion kontinuierlich zu optimieren und aus der Anlage in eine echte “Smart Factory” zu machen.

Die Technologien sind verfügbar. Mehrwert entsteht durch die Kombination.

Unsere Überzeugung

Großartige Unternehmen bauen auf großartige Produkte und kundenzentrierte Dienstleistungen.