Datenbasierte Prozessoptimierung von Fertigungsprozessen

Fertigungsanlagen unterliegen vielfältigen Einstell- und Störgrößen, entsprechend komplex ist ihre Steuerung. Die Einstellung der Prozesse erfolgt häufig erfahrungsbasiert. Durch Veränderungen von außen – z. B. neue Materialchargen oder variierende Umgebungsbedingungen – müssen Prozesse ständig neu eingestellt werden und werden nur selten an ihrem Optimum betrieben.

Wir unterstützen Sie dabei, Ihre Fertigung agil anzupassen und so möglichst unabhängig von äußeren Bedingungen effizient zu produzieren. Dafür validieren und erweitern wir gemeinsam mit Ihnen Ihr Prozesswissen. Dabei stehen uns unterschiedliche Ansätze zur Verfügung, abhängig davon, ob wir in Ihrer laufenden Produktion Daten aufnehmen oder mittels Versuchsplänen neue Datensätze passend zu Ihrem Anwendungsfall und Ihren Zielen generieren.
 

Vorteile der datenbasierten Prozessoptimierung

• Erhöhte Effizienz: Durch die Optimierung der Prozessparameter können Sie den Leistungsgrad einer Maschine/Anlage erhöhen und den Materialeinsatz effizienter gestalten.
• Verbesserte Produktqualität: Durch die genaue Steuerung und Überwachung der Prozesse wird eine Qualitätsverbesserung erreicht und die Produktqualität konsistenter.
• Reduzierte Kosten: Weniger Ausschuss und Nacharbeit, niedrigere Wartungskosten und ein geringerer Energieverbrauch führen zu erheblichen Kosteneinsparungen.
• Flexibilität und Anpassungsfähigkeit: Die Fähigkeit, schnell auf Veränderungen zu reagieren und Prozesse in Echtzeit anzupassen, steigert die Flexibilität Ihrer Produktion.
  

Unsere Vorgehensweise

1. Datenerhebung und -analyse:

• Echtzeit-Datenaufnahme: Wir integrieren Sensoren und IoT-Geräte in Ihre Fertigungsanlagen, um Echtzeit-Daten über Ihre Prozesse zu sammeln
• Historische Datenanalyse: Nutzung bereits vorhandener Daten, um Muster und Trends zu identifizieren
• Versuchsplanung (Design of Experiments, DoE): Systematische Planung und Durchführung von Experimenten, um spezifische Einflussfaktoren und deren Wechselwirkungen zu untersuchen

2. Datenverarbeitung und Optimierung:

• Datenbereinigung: Sicherstellung der Datenqualität durch Entfernen von Ausreißern und Rauschen
• Datenintegration: Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen für eine umfassende Analyse
• Anwendung von Optimierungsalgorithmen: Einsatz von Machine Learning und Künstlicher Intelligenz, um optimale Prozessparameter zu identifizieren

3. Implementierung und Anpassung:

• Adaptive Steuerungssysteme: Entwicklung und Implementierung adaptiver Steuerungssysteme, die sich automatisch an veränderte Bedingungen anpassen
• Kontinuierliche Überwachung: Fortlaufende Überwachung und Anpassung der Prozesse, um eine gleichbleibend hohe Produktqualität zu gewährleisten.

Beispielhafte Anwendungsfälle

• Automobilindustrie: Optimierung der Fertigungsprozesse in der Fahrzeugmontage
• Elektronikfertigung: Verbesserung der Bestückung und Lötprozesse durch präzise Prozesskontrolle
• Lebensmittelindustrie: Sicherstellung konstanter Produktqualität trotz variierender Rohstoffbeschaffenheit
• Chemische Industrie: Optimierung von Reaktionsbedingungen und Reduktion von Nebenprodukten durch präzise Prozesssteuerung