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Einstieg in die digitale bahnorientierte Produktion

Nach wie vor erfassen viele Unternehmen Maschinen- und Prozessdaten manuell. Arbeiten solche Firmen noch dazu mit vielen bahnorientierten Prozessen, könnte die Anwendung Linealytic vom IT-Hersteller Grass helfen. Die Einstiegslösung kann Daten automatisch und auftragsbezogen erfassen und selbst ältere Maschinen anbinden. Später lässt sich das System bis hin zum vollständigen MES erweitern.

Bild: Grass GmbHBild: Grass GmbH
LINEaLYTIC von GRASS ist eine wirtschaftliche Einstiegslösung für das automatische Erfassen auftragsbezogener Maschinen- und Prozessdaten.

Linealytic wurde in erster Linie für Unternehmen mit bahnorientierten Produktionsprozessen wie Rollenfertiger und Converter unter anderem der Folien-, der Papier- und der Nonwoven-Industrie entwickelt. Die Lösung soll aber auch in anderen Branchen dabei helfen, die Datenerfassung zu automatisieren. Der IT-Anbieter Grass aus Bad Kreuznach ist seit rund 30 Jahren am Markt und hat Tool-Sets entwickelt, um sehr verschiedene Anlagen einzubinden. So ermöglicht das von dem Unternehmen entwickelte Integrations-Werkzeug IoT Connect den Datenaustausch via OPC-Server mit Anlagen. Anlagen mit geringerem Automatisierungsgrad lassen sich auch ohne OPC integrieren. Mit den Tool-Sets sollen die Elektriker der Anwenderunternehmen nach Einweisung selbst Maschinen in den Systemverbund aufnehmen können.

Live-Daten aus der Produktion

Die Anwendung sammelt zum Beispiel Daten wie Temperatur, Druck und Laufmeter über Bahnspannung und Wicklerzug bis hin zu Maschinengeschwindigkeiten. Auch Zeiten, Mengen und weitere Parameter zu Produktionsschritten wie Extrusion, Metallisierung oder Tief- und Flexodruck lassen sich ermitteln. Maschinenführer erhalten auftragsbezogene Live-Daten ihrer Anlagen in Form grafischer Darstellungen. So können sie bei Abweichungen von Sollvorgaben gezielt handeln, um die Produktion stabil zu halten und Ausschuss zu vermeiden. Steigt im Prozessschritt Extrusion bei der Folienherstellung etwa der Pumpendruck an den Sieben, die Fremdpartikel aus der Kunststoffschmelze herausfiltern, kann das auf die Notwendigkeit des Siebwechsels hinweisen. Zusammen mit den von optischen Kontrollsystemen gelieferten Daten ist die Korrelation herstellbar, um genaue Handlungsvorgaben abzuleiten. Die Temperaturen der Schmelze in verschiedenen Temperaturzonen, der Walzen und der Umgebung beeinflussen die physikalischen Eigenschaften und damit die Qualität der Folien. Gleichermaßen haben die Folienbahnspannung und die Luftfeuchte Einfluss auf die Qualität. Die Dicken und Breiten der extrudierten Folien sind nicht nur ein Qualitätsmerkmal, sondern auch Faktoren des Materialverbrauchs. Das Beispiel zeigt das Potenzial, wie sich Prozesse digital unterstützt steuern lassen. Die Einstiegslösung ordnet die erfassten Daten Aufträgen oder Produktionsintervallen zu und aggregiert sie nach Vorgaben der Maschinenführer. Auf diese Weise könnte zum Beispiel in der Herstellung beschichteter Folien aufgedeckt werden, dass es immer dann beim Schneiden der Folien zu Schwierigkeiten kommt, wenn die Prozesse im Extruder über eine bestimmte Toleranz hinweg schwanken. So lassen sie sich später gezielt aus Rollen herausschneiden oder auf andere Weise aus Prozessen herausnehmen. Die mit dem System erstellten Reports dienen der Dokumentation der Produktion, auch gegenüber Kunden.

Ausbau zum MES

Ein komplettes MES erlaubt erheblich umfassendere Interpretationen historischer Daten zur Optimierung der internen Abläufe. Auf je mehr Linien Unternehmen produzieren, desto größer sind die Optimierungspotenziale. Für weitreichendere Aufgaben hat der Hersteller das System Coago MES im Programm, dass ebenfalls speziell auf Rollenfertiger, Converter und andere Unternehmen mit bahnorientierten Prozessen ausgerichtet ist. Auf Wunsch lässt sich so nach den ersten Digitalisierungsvorhaben die IT-Unterstützung bedarfsgerecht erweitern, ohne auf Systeme anderer Hersteller ausweichen zu müssen. n Leiter Vertrieb und Mitglied der Geschäftsleitung bei Grass GmbH.

Grass GmbH

Dieser Artikel erschien in IT&Production September 2018 - 06.09.18.
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