Industrie 4.0 in der Spritzgussproduktion | AISEMO Blog

Digitalisierter Spritzguss – Wann gibt es messbare Erfolge?

Geschrieben von Marco Kner | Mar 2, 2023 9:24:37 AM

Im Alltag in der Spritzguss-Maschinenhalle bleibt wenig Zeit, eine neue Software auszuprobieren. Genauso wenig Möglichkeiten hat man, diese auf Herz und Nieren zu testen, um handfeste Daten zu ermitteln. Hat es sich wirklich gelohnt, die Maschinen zu vernetzen? Zahlt sich die Investition aus? 

Im Rahmen des Kunststoff-Cluster Projektes „ReGuMa“ testeten fünf ausgewählte österreichische Spritzguss-Unternehmen gemeinsam mit uns das Potenzial der Digitalisierungslösung AISEMO Analytics

Das Ziel: Die Weiterentwicklung und Optimierung von AISEMO Analytics an die tatsächlichen Bedürfnisse der Branche. 

Im Zeitraum von Jänner 2022 bis März 2023 ermittelten wir in Zusammenarbeit mit dem Linz Center of Mechatronics (LCM) wissenschaftlich fundierte, belastbare Daten über die tatsächlichen Vorteile des vernetzten Spritzgusses. Die ersten Ergebnisse können sich sehen lassen:

AISEMO in der Praxis
Wann gibt es messbare Erfolge nach der Spritzguss-Digitalisierung?

Schon nach einem Monat war eine deutliche Reduktion der Stillstände messbar.

Nach nur sieben Monaten erreichten die teilnehmenden Spritzguss-Unternehmen eine Steigerung der Produktivität von bis zu 10 % – ohne zusätzliche Maschinen. 

Inhalt

Erfolge messbar machen: Unsere Ziele beim Kunststoff-Cluster-Projekt
Maschinendaten erfassen nach 15 Minuten
Erste messbare Erfolge nach einem Monat
Erfolge nach sechs Monaten AISEMO Analytics

Erfolge messbar machen: Unsere Ziele beim Kunststoff-Cluster-Projekt

Das Kunststoff-Cluster-Forschungsprojekt stand unter dem Motto „ReguMa“, die „Reduktion geplanter und ungeplanter Maschinenstillstände“. 

Im Mittelpunkt: Die Digitalisierung der Produktion in der kunststoff-verarbeitenden Industrie

Die Forschungsfrage: Wie können Potenziale in der Spritzgussproduktion unter Einsatz eines Monitoringsystems und Künstlicher Intelligenz gehoben werden?

Die Herausforderungen der Spritzgießer 

Aus meinen bisherigen Erfahrungen weiß ich, dass viele Digitalisierungslösungen besonders in heterogenen Maschinenparks an ihre Grenzen stoßen. Viele moderne Spritzguss-Maschinen verfügen über implementierte Software, die Stillstände aufzeichnet und die Produktivität misst. In der Praxis besteht eine Produktionshalle meist aber aus Maschinen unterschiedlicher Hersteller, Modelle oder Baujahr. 

Es braucht herstellerunabhängige Gesamtlösungen zur Vernetzung im Spritzguss!

Genau daran arbeiten wir bei AISEMO und mit unseren Projektpartnern im Kunststoff-Cluster-Projekt. Dabei hatten wir nicht nur die Möglichkeit, unsere Gesamtlösung zur Vernetzung in unterschiedlichen Settings zu testen und weiter zu entwickeln. Um das Produkt zu optimieren, war uns ein regelmäßiger Austausch und Anwenderfeedback sehr wichtig. 

Ziel: Arbeitserleichterung für Produktionsmitarbeiter

Produktionsmitarbeiter und -leiter sollen nicht nur von der einfachen Erfassung von Stillständen direkt an der Maschine profitieren, sondern auch von einer Übersicht über alle Maschinen auf einem Monitor. 

Die mobile Benachrichtigung bei Stillständen und das simple User-Interface motivierte zur Beschäftigung mit der neuen Software:

AISEMO in der Praxis: Kundenstimmen

„Die digitale Darstellung der Produktionsdaten erleichtert die Arbeitsabläufe in der Produktionshalle. Mein Team kann rascher auf Stillstände reagieren und Fehler aktiv vorbeugen.“ (Peter Schwabeneder, Aspöck GmbH)

Ziel: Messbare Erfolge für Partnerbetriebe 

Bei dem Forschungsprojekt begleiteten wir die teilnehmenden Spritzguss-Unternehmen auf dem Weg in eine nachhaltige, digitale Produktion. Wir verfolgten hochgesteckte Ziele: 

  • Ein nachhaltiger & stabiler Produktionsprozess
  • Steigerung der Effizienz & Maschinenauslastung
  • Identifizierung der Haupt-Schwachstellen der Produktion

Langfristig sollte die optimale Digitalisierungslösung Daten und Fakten als Grundlage für Argumentationen sowie zur Ausarbeitung von Handlungsempfehlungen bieten. 

Maschinendaten erfassen nach 15 Minuten   

Zur Datenerfassung und späteren Optimierung der Produktion unserer Kooperationspartner kam die AISEMO Analytics-Gesamtlösung zum Einsatz. Die notwendigen Komponenten einer Maschine wurden in weniger als 15 Minuten installiert:

Vernetzung der Spritzgussmaschine

Die drahtlosen Sensoren (SensorTags) werden an die bewegliche Platte der Maschine geklebt. 

Sie erfassen die Zyklen und übertragen die Daten via Bluetooth an ein EdgeGateway. 

Datenübertragung aus der Maschinenhalle

Das EdgeGateway benötigt nur eine Steckdose – eine einfache Plug-and-Play-Installation. Von dort werden die Informationen sicher an die AISEMO-Cloud übermittelt. 

Eine speziell trainierte Künstliche Intelligenz (KI) wertet die Daten aus.

Mobiler Datenzugriff

Der Betriebsstatus jeder Maschine wird in Echtzeit auf einem Dashboard dargestellt. 

Das Dashboard der AISEMO Analytics Software ist auf allen browserbasierten Endgeräten abrufbar. Darin werden die KI-ausgewerteten Daten visuell abgebildet. 

Sofort nach der Installation: Spritzguss-Echtzeit-Daten auf einen Blick

Das AISEMO Analytics-Dashboard auf einem Monitor in der Maschinenhalle bringt Vorteile für die Produktionsmitarbeiter. Bei einem Stillstand werden sie sofort digital benachrichtigt. Nach der Bearbeitung wird der Stillstand auf einem Tablet direkt an der Spritzgussmaschine protokolliert und kategorisiert. 

Maschinenstillstände werden systematisch erfasst und sollen zukünftig durch die KI automatisch klassifiziert werden.

Im Dashboard werden hilfreiche Daten zur weiteren Auswertung gesammelt und dargestellt, zum Beispiel: 

  • Maschinenverfügbarkeit
  • Produktionsstatus
  • Zykluszeiten
  • Ursachen für Maschinenstillstände 

Daten auswerten & gezielt optimieren für schnelle, messbare Erfolge 

Die erfassten und ausgewerteten Daten sind die Grundlage für die schnelle Steigerung der Produktivität. 

Beim Kunststoff-Cluster-Projekt identifizierten wir in einer individuellen Analyse gemeinsam mit den Projektpartnern die größten Schwierigkeiten im Produktionsablauf. Daraus ließen sich konkrete Handlungsempfehlungen zur langfristigen Verringerung von Maschinenstillständen ableiten.