Industrieanzeiger 14.2022
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MANAGEMENT «<br />
der Werkzeugbaubetrieb und der Kunde ein tiefgreifendes<br />
Verständnis über Produktionsprozesse und<br />
Werkzeugverhalten und können gezielt Fehler und<br />
Optimierungspotenziale detektieren. Ergänzend zu<br />
der Notwendigkeit von Sensorik und Datenplattformen<br />
ist eine sinnvolle, durch Algorithmen befähigte<br />
Datenverknüpfung für die Umsetzung von Diagnostic<br />
Analytics essenziell. Diese wiederum erfordert hoch<br />
qualifiziertes Personal.<br />
Ermöglicht wird dadurch bspw. die Umsetzung eines<br />
datenunterstützten Try-Outs, indem Fehlerbilder<br />
in der Einarbeitung mit werkzeugspezifischen Betriebsdaten<br />
verknüpft werden. Die selektive Anpassung<br />
von Parametern aufgrund von effizienter Ursachendetektion<br />
sorgt dafür, dass die für den Werkzeuganlauf<br />
notwendigen Iterationsschleifen deutlich<br />
gesenkt werden können.<br />
3. Predictive Analytics<br />
Unter Predictive Analytics fallende Dienstleistungen<br />
basieren auf der Prognosefähigkeit zukünftiger<br />
Werkzeugzustände. Dadurch können Werkzeugverschleiß<br />
frühzeitig erkannt und proaktiv Maßnahmen<br />
ergriffen werden, um werkzeugbedingten Produktionsausfällen<br />
entgegenzuwirken. Aufbauend auf historischen<br />
Daten werden mithilfe intelligenter Algorithmen<br />
Modelle erstellt, die die zukünftige Prognosefähigkeit<br />
befähigen.<br />
Daraus ergibt sich die Möglichkeit, Bauteile und<br />
Werkzeuge vorausschauend datenbasiert zu optimieren.<br />
Durch die exakte Zustandserfassung der Verzahnung<br />
von Bauteil und Werkzeug können Handlungsfelder<br />
für die Verbesserung der Funktionalität von<br />
beiden vorgeschlagen werden. Eine echtzeitnahe An-<br />
zeige der Auswirkungen der Optimierungsmaßnahmen<br />
vereinfacht den Entscheidungsprozess.<br />
4. Prescriptive Analytics<br />
Datenbasierte Dienstleistungen in der Kategorie<br />
Prescriptive Analytics gehen über die Prognose von<br />
Zuständen hinaus, indem Prognosemodelle zu Entscheidungsmodellen<br />
erweitert werden. Dadurch können<br />
Maßnahmen zur Erreichung eines Zielzustands<br />
automatisiert definiert und eingeleitet werden. Im<br />
Werkzeugbau resultiert dies in intelligenten und<br />
selbstoptimierten Werkzeugen. Für die Umsetzung<br />
dieser datenbasierten Dienstleistungen bedarf es neben<br />
Aktorik und Regelungstechnik ebenfalls geeigneter<br />
Entscheidungsmodelle.<br />
Dadurch werden unter anderem intelligente Tryouts<br />
möglich, bei denen ein Großteil der Parameteranpassung<br />
von Produktionsanlage und Werkzeug eigenständig<br />
übernommen wird. Dadurch können Iterationsschleifen<br />
minimiert sowie die Abhängigkeit<br />
von der Mitarbeiterqualifikation verringert werden.<br />
Hierfür werden inline sowohl Werkzeug- als auch<br />
Bauteilparameter erfasst. Durch eine fortlaufende<br />
Erfassung der produzierten Bauteile, einem Soll-Ist-<br />
Abgleich und folgender Parameteradaption durch<br />
Werkzeug und Anlage nähert sich das Produkt iterativ<br />
seinem Zielzustand an.<br />
Gesteigerter Kundennutzen<br />
Die beschriebenen datenbasierten Dienstleistungen<br />
zeigen, wie der Werkzeugbau gezielt als Produktivitätsbefähiger<br />
agieren kann. Dadurch wird nicht nur<br />
der Kundennutzen signifikant gesteigert, sondern auch<br />
die eigene Rolle im Wettbewerb langfristig gestärkt.<br />
Datenbasierte Dienstleistungen<br />
nach dem<br />
Data-Analytics-Reife -<br />
gradmodell.<br />
Bild: Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen<br />
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