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:
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AISEMO in der Praxis 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. |
| 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 |
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?
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.
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:
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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) |
Bei dem Forschungsprojekt begleiteten wir die teilnehmenden Spritzguss-Unternehmen auf dem Weg in eine nachhaltige, digitale Produktion. Wir verfolgten hochgesteckte Ziele:
Langfristig sollte die optimale Digitalisierungslösung Daten und Fakten als Grundlage für Argumentationen sowie zur Ausarbeitung von Handlungsempfehlungen bieten.
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. |
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:
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.