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Prädiktive Qualitätssicherung mit Prozess- und Betriebsdaten

Predictive Quality

Datenbasierter Lösungsansatz

Soll dieser Aufwand reduziert und indirekt auf Basis der aktuellen Produktionsparameter eine automatisierte IO/NIO-Aussage getroffen werden, sind zunächst alle Einflussgrößen zu betrachten. In erster Line sind dies die Parameter des Spritzgussprozesses selbst, wie etwa die verschiedenen Einspritzdrücke und Temperaturen des aufgeschmolzenen Materials. Diese Parameter regelt jede Spritzgussanlage selbst innerhalb spezifizierter Grenzen, was aber sporadisch trotzdem zu Produktionsausschuss führt. Allerdings haben auch zahlreiche weitere Parameter Einfluss auf die Produktqualität. Von aktuellen Eigenschaften des eingesetzten Materials, wie Feuchtegehalt und Lagertemperatur, über die Werte der Hallenklimatisierung bis hin zur Einsatzhistorie des Spritzgusswerkzeuges reicht die Liste der möglichen Parameter. Für einen datenbasierten Lösungsansatz ist es daher sinnvoll, zunächst alle überwachbaren Parameter zu erfassen, unabhängig davon, ob ihr Einfluss offensichtlich ist oder nur theoretisch vermutet wird. Neben der Erfassung von Online-Daten aus bestehenden Systemen sind auch viele Offline-Datenquellen relevant, z.B. aus Schichtbüchern, Material- und Bauteil-Bemusterungen oder Qualitätsmeldungen aus nachgelagerten Prozessen. Als nächster Verarbeitungsschritt in der digitalen Wertschöpfungskette schließt sich die automatisierte Bereinigung und Harmonisierung der erfassten Daten an. Datenspeicherung, Analysefunktionen, Entscheidungsaufbereitung und Visualisierungen für die Anwender sind weitere Schritte.

SALT Solutions GmbH

Dieser Artikel erschien in SPS-MAGAZIN Hannover Messe 2018 - 17.04.18.
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