Bei den von Felss eingesetzten spanlosen Herstellungs- bzw. Umformverfahren entstehen hohe Druckbelastungen im Werkzeug, welche zu einem Werkzeugverschleiß führen. Diese fortschreitende Abnutzung bzw. Verschleiß des Werkzeugs verändert graduell die Abmessung der produzierten Werkstücke. Sind die Bauteiltoleranzen überschritten, wird das Bauteil aussortiert. Während der Überprüfung des Bauteils auf einem Prüfplatz oder in einem Messraum, läuft die Produktion weiter. Bei der Identifikation eines Nicht-In-Ordnung-Werkstücks sind daher in der Charge bereits neu fehlerhafte Bauteile produziert worden, wodurch Ausschuss entsteht. Es kommt zu hohen Aufwendungen zur Kompensation der verlorenen Produktionszeit.
Veränderung des Prozesses
Nur wenn das Ergebnis der Qualitätsprüfung eines Bauteils vor der Herstellung des nächsten ermittelt werden kann, lässt sich Ausschuss vermeiden. Da im hier vorliegenden Fall ein fehlerhaftes Bauteil direkt auf die Abnutzung des Werkzeugs rückzuführen ist, verschiebt sich der Fokus von der Qualitätsprüfung des gefertigten Bauteils auf eine kontinuierliche Überwachung der Werkzeug-Abnutzung.
Das kann durch Sensorik in der Maschine und daran anschließende Datenverarbeitung in Maschinen-Echtzeit auf der Edge-Computing-Plattform erfolgen. Das Edge-Device ist im Schaltschrank der Maschine verbaut. Daten werden über einen Maschinenlauf gesammelt und interpretiert. Zeigt sich darin eine starke Werkzeugabnutzung, kann der Nutzer noch vor Beginn des darauffolgenden Zyklus darüber informiert werden, damit er den Prozess gegebenenfalls anhalten und das Werkzeug tauschen kann.
Entwicklung eines Analyse-Programms zur Verschleißerkennung
Felss stellt sich folgende Fragen: Wie kann der Verschleiß des Werkzeugs qualitativ definiert und quantitativ gemessen werden? Wie kann der Grenzwert, bei dem das Werkzeug ausgetauscht werden muss, qualitativ definiert und quantitativ bestimmt werden?
Um diese Fragen zu beantworten und aus Rohdaten Informationen zu gewinnen, ist eine Vielzahl an Schritten notwendig.
Entwicklungsschleife:
1. Überlegungen zu notwendigen Daten, Messprinzipien und darauf aufbauend Auswahl der Sensorik
2. Inbetriebnahme von Sensorik und Edge-Computing Plattform – Einlesen, Speichern und Darstellen der Daten
3. Auslesen von Kennlinien, Interpretation der Prozessdaten – Identifizieren der KPIs
4. Beschreibung der Auswertungsmethodik und Entwicklung des Algorithmus zur automatischen Erkennung der KPIs
5. Evaluierung von Punkt 4 und Übergang zurück zu Punkt 1 zur erneuten Optimierung
„Ziel ist, dass wir unsere Kunden vorausschauend über die verbleibende Lebenszeit des Werkzeugs informieren können,“ sagt Markus Preisinger, Teamleiter Softwareentwicklung bei Felss.
Worauf es ankommt
Nur nachweislich qualitative Daten aus zuverlässigen Datenquellen können eine Berechnungsgrundlage für den Algorithmus der Werkzeuganalyse bilden. Felss verwendet vier hochsensible Dehnungstransmitter. Durch die Mehrfachauslegung der Dehnungstransmitter und zusätzliche Sensorik können verschiedene Einflüsse auf das Messergebnis festgehalten werden. Eine hohe Auflösung in der Datenerfassung ist dazu unabdingbar.
Die im Edge-Device integrierte Soft-SPS kann die Erfassung der Datenpunkte mit Abtastraten im Millisekunden-Bereich bewerkstelligen. Um Datenpunkte verschiedener Quellen zusammenzuführen, werden sie mit Zeitstempel in einer Datenbank auf dem Edge-Device lokal zwischengespeichert. Die Möglichkeit zur Umformatierung und Paketierung der Daten inklusive der Funktionalität der Datenpufferung ist durch die Edge-Computing-Plattform gewährleistet. Für die Analyse zum Werkzeug-Verschleiß verknüpft Felss seine Sensordaten zusätzlich mit Informationen aus der Steuerung der Maschine. Diese ist ebenfalls mit dem Edge-Device verbunden. Die Prozessoptimierung erfolgt offline. Das von Felss eigens entwickelte Programm zur Verschleißerkennung läuft ressourcenschonend in einem Docker-Container. Nerve bietet zusätzlich die Möglichkeit zum Hosten virtueller Maschinen, so könnten in Zukunft auch ältere Anlagen einfach mit unterschiedlichen Edge-Computing-Funktionalitäten nachgerüstet werden.
Zukunftsvision
Das Potential ist groß: Zukünftig werden Standzeiten für Werkzeuge automatisch ermittelt und Fertigungsprozesse entsprechend angepasst. Eine Verknüpfung von Edge-Computing lokal an der Maschine mit Big-Data-Analysen in der Cloud ist notwendig, damit Daten aus einer Vielzahl von Maschinen, die insgesamt zig-tausende Bauteile produzieren, zur Erstellung gesamtheitlicher Prognosen in einem Rechenzentrum remote zusammenfließen können. Je größer die Skalierung, umso kosteneffizienter ist es, die Daten vorab auf der Edge-Computing-Plattform zu verdichten. Durch Langzeitüberwachungen der KPIs, Prozess- und Maschinendaten werden Muster, Tendenzen und Gesetzmäßigkeiten sichtbar. Sie können zur Prozessoptimierung eingesetzt werden. Der Trend in der Fertigung geht in Richtung stärkere Vernetzung der Maschinen. Nerve hat dafür ein umfassendes Sicherheitskonzept basierend auf dem Industriestandard IEC62443 (IT-Sicherheit für industrielle Kommunikationsnetze und -systeme). „In Zukunft werden Daten aus Langzeitauswertungen steuernde Einflüsse auf die Maschinen haben,“ meint Markus Preisinger.
Edge-Computing legt den Grundstein für neue Services
Felss stellt seinen Kunden z.B. das Benutzerhandbuch über die Edge-Computing-Plattform direkt an der Maschine zur Verfügung. Aktualisierungen der Maschinen-Dokumentation und Software-Updates können remote aufgespielt werden. Ein Assistenz-Programm unterstützt den Service-Techniker direkt an der Maschine bei Umrüstungsprozessen und Wartungsarbeiten. Edge-Computing bietet ein hohes Maß an Flexibilität zum Aufsetzen von Software-Anwendungen. Was eine Edge-Computing Plattform aber wirklich auszeichnet, ist die Möglichkeit, Programme mit immer neuen Software-Komponenten zu erweitern. Dafür ist Nerve mit einer Vielzahl an integrierten Tools ausgerüstet, die Kompatibilität und Herstellerunabhängigkeit forcieren.
Mit der stetigen Weiterentwicklung ihrer Anwendungen kann sich die Felss Unternehmensgruppe immer neuen Anforderungen, Trends und Kundenbedürfnissen stellen und die Interaktion mit der Maschine für den Kunden einfach und zeiteinsparend gestalten. Es braucht ein Konzept, mit welchem es möglich ist, generalisierte Lösungen zu bauen, die für jeden Kunden individuell angepasst und kontinuierlich erweitert werden können. Unternehmen werden in Zukunft zur Umsetzung dieses Konzepts stärker auf eine offene Edge-Computing-Plattform mit einem umfassenden Grundgerüst angewiesen sein. Markus Preisinger ergänzt abschließend: „Wir sehen in Smart Services ein wichtiges Geschäftsfeld für unser Unternehmen. Nerve bietet uns genau die Features und Funktionalitäten, die wir zur Entwicklung unserer Anwendungsfälle und Services brauchen.“
