Verfahrenstechnik 9/2023
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MESSE POWTECH<br />
01 Schon heute im Einsatz: Moderne Tablettenpressen wie die FE35<br />
liefern umfangreiche Produktions- und Maschinendaten<br />
02 Zeigt alles: Dashboard des Condition Monitors mit Informationen<br />
zu KPIs und den angeschlossenen Maschinen<br />
die App mit Fette Comacting zusammen weiterentwickeln möchten,<br />
sind willkommen.<br />
Für den Condition Monitor gibt es als Erweiterung den OSDi<br />
Performance Manager, der sich auf dem Weg zur Serienreife befindet.<br />
Dieses Tool verwendet die gesammelten Daten, um den<br />
Nutzern spezifische Handlungs- und Einstellungsempfehlungen<br />
für die Tablettenproduktion zu geben. Möglich wird das über einen<br />
Vergleich von historischen und Echtzeitdaten und ihrer Anreicherung<br />
mithilfe komplexer Erfahrungswerte. Der Performance<br />
Manager weist auf dieser Basis aktiv auf ungenutzte Potenziale<br />
zur Performancesteigerung hin. Die Handlungsempfehlungen<br />
werden dem User in Push-Up Mitteilungen zur Verfügung<br />
gestellt. Die browserbasierte Lernapp Alva hilft Handlungsempfehlungen<br />
von Bedienern interaktiv umzusetzen.<br />
SELBSTLERNENDE KI GEGEN SCHÄDEN<br />
Einen anderen, KI-basierten Weg geht OSDi mit Predictive Maintenance.<br />
Der Hintergrund: Mit regelmäßigen Wartungen lässt<br />
sich drohender Stillstand oder Schaden durch Verschleiß verhindern<br />
– doch solche Wartungen erfolgen oftmals zu früh, manchmal<br />
auch zu spät. Predictive Maintenance kann als digitales Tool<br />
auf Basis selbstlernender Technologie beides verhindern. Indem<br />
es entsprechende Nutzungs- und Verschleißdaten sowohl aus der<br />
Vergangenheit als auch von der aktuellen Chargenproduktion<br />
analysiert, kann es Verschleiß erkennen, bevor er eintritt. Das ermöglicht<br />
effizientere und individuelle Wartungsstrategien (Condition-based<br />
Maintenance). Eine regelmäßige Wartung in festen<br />
Abständen könnte damit bald überflüssig werden, denn die Anwendung<br />
kann den optimalen Zeitpunkt zur Reinigung, Wartung<br />
oder für den Tausch von Bauteilen berechnen. Das Ergebnis: weniger<br />
ungeplante Ausfälle und der Wegfall überflüssiger Wartungsarbeiten.<br />
Im Rahmen der Entwicklung des Tools werden<br />
derzeit durch umfangreiche Versuche Verschleißgrade von Kernbauteilen<br />
identifiziert und anschließend mit Pilotkunden validiert<br />
sowie optimiert.<br />
Die Beispiele zeigen: Die Analyse und Visualisierung von Daten<br />
kann die Tablettenproduktion an vielen Stellen signifikant<br />
verbessern. Voraussetzung sind nutzerfreundliche Applikationen,<br />
die sowohl den Daten das Potenzial entlocken als auch weniger<br />
IT-versierten Personen Zugang zu den Technologien ermöglichen.<br />
Fette Compacting entwickelt sein digitales Portfolio auf Basis<br />
dieser Anforderungen kontinuierlich weiter. Einige der Lösungen<br />
stehen hierbei bereits in den Startlöchern. So können interessierte<br />
Unternehmen bereits jetzt eine Testversion vom Condition<br />
Monitor nutzen und seine Möglichkeiten für die eigene<br />
Produktion erproben.<br />
Bilder: Fette Compacting, ImageFlow – stock.adobe.com<br />
www.fette-compacting.com<br />
UNTERNEHMEN<br />
Fette Compacting GmbH<br />
Grabauer Straße 24, 21493 Schwarzenbek<br />
Tel.: 0 41 51 / 12-0<br />
Fax: 0 41 51 / 37 97<br />
E tablet@fette-compacting.com<br />
AUTOR<br />
Sven Vulp,<br />
Program Owner Dynamic Data,<br />
Fette Compacting GmbH, Schwarzenbek<br />
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