Allzweckwaffe gegen Maschinenstillstände

Forsch­er des Fraun­hofer IPA haben ein Analy­se­tool entwick­elt, das dank selb­stler­nen­der Algo­rith­men Defek­te in schnell­tak­ten­den Fer­ti­gungsan­la­gen find­et, bei der Fehler­be­he­bung unter­stützt und ein automa­tisiertes Maschi­nen-Bench­mark­ing durch­führt. Nun machen sich die Wis­senschaftler mit dieser Tech­nolo­gie selbstständig.

Vor allem die Phar­ma- und Kon­sumgü­terindus­trie arbeit­et mit kap­i­tal­in­ten­siv­en Fer­ti­gungsan­la­gen und ist darauf angewiesen, die Pro­duk­tiv­ität stets zu max­imieren. Andern­falls dro­hen Kos­ten­druck und Finanzierungslück­en. Allerd­ings gilt in der Prax­is: “Je kom­plex­er die Anlage, desto geringer die Pro­duk­tiv­ität.” So bringt es Felix Müller, Grup­pen­leit­er Autonome Pro­duk­tion­sop­ti­mierung am Fraun­hofer IPA, auf den Punkt. Hinzu kommt, dass viele Fer­ti­gungsan­la­gen eine Vielzahl an Sta­tio­nen umfassen und so schnell arbeit­en, dass Fehlerur­sachen mit bloßem Auge nicht erkennbar sind.

Mit der “Smarten Sys­te­mop­ti­mierung” haben Müller und sein Team deshalb ein Analy­se­tool entwick­elt, das Fehler und deren Ursache in schnell­tak­ten­den, ver­ket­teten Fer­ti­gungsan­la­gen kon­tinuier­lich erken­nt: Ein leis­tungsstark­er Kon­nek­tor greift dazu über das jew­eilige Her­steller­pro­tokoll hochfre­quent auf die Dat­en in der Maschi­nen­s­teuerung zu. So entste­ht eine kon­tinuier­liche Daten­ba­sis, die mehrere selb­stler­nende Algo­rith­men zeit­syn­chron auswerten. Diese erken­nen detail­liert, wo Fehler im Fer­ti­gungssys­tem vor­liegen, wie sie zusam­men­hän­gen und welche Pri­or­itäten sie bei der Behe­bung haben. Auf diese Weise kön­nen Defek­te, die zum Aus­fall des gesamten Sys­tems führen, schneller behoben oder gar vorherge­sagt werden.

Effizienzsteigerung von bis zu 18 Prozent

Auch ein automa­tisiertes Maschi­nen-Bench­mark­ing ist mit der “Smarten Sys­te­mop­ti­mierung” mach­bar: In vie­len Pro­duk­tion­shallen ste­hen dutzende iden­tis­che oder ähn­liche Maschi­nen und führen immer den gle­ichen Bear­beitungszyk­lus aus. Ein Beispiel dafür sind Spritzgieß‑, Druck­guss- oder auch Blas­form- und Tiefziehmaschi­nen. Obwohl sie alle gle­ich aufge­baut sind, arbeit­en manche langsamer als andere. Das liegt meist am Ver­schleiß bes­timmter Bauteile, an vari­ieren­dem Sen­sorver­hal­ten oder unter­schiedlichen Werkzeuge­in­stel­lun­gen sowie Materialschwankungen.

Beim Maschi­nen-Bench­mark­ing wird zunächst der Gesamtablauf in ein­er Mas­chine definiert und in Einzelschritte aufgeteilt. Anschließend erzeugt der hochfre­quente Kon­nek­tor an der Maschi­nen­s­teuerung eine Daten­ba­sis, die ein Machine-Learn­ing-Algo­rith­men­paket auswertet. Dies geschieht mit allen angeschlosse­nen Maschi­nen gle­ichzeit­ig und wird rein virtuell zu einem ide­alen Prozess­ablauf ver­schmolzen. Daraus erken­nt das Tool sofort, wenn eine Mas­chine langsamer läuft als vorge­se­hen und verknüpft dies mit ein­er tech­nis­chen Ursache. Anwen­der kön­nen so nicht nur Störun­gen beheben bevor sie auftreten, son­dern auch eine opti­mierte Zyk­luszeit für die angeschlosse­nen Maschi­nen erhal­ten, indem sie die besten Einzelschritte zusam­men­fü­gen. Dies führte je nach Mas­chine in den bish­eri­gen Pro­to­typenan­wen­dun­gen zu Zyk­luszeitre­duk­tio­nen zwis­chen zwei und 18 Prozent. Auch die bish­er schnell­ste Mas­chine kann also noch schneller wer­den. Die Anwen­dung ist mit­tler­weile in eine kon­tinuier­lich ler­nende Soft­ware namens Dar­win über­führt worden.

Forscher gründen Start-up

Bei mehreren Auto­mo­bilzulief­er­ern und einem Spritzgieß­maschi­nen­her­steller ist Dar­win, das intel­li­gente Maschi­nen-Bench­mark­ing, bere­its zum Ein­satz gekom­men, auch werk­süber­greifend. Shan­non find­et bere­its Anwen­dung bei großen Auto­mo­bil- und Phar­maun­ternehmen. Grund genug für Felix Müller und seine bei­den Mit­grün­der Thomas Hilzbrich und Pablo May­er sich mit der “Smarten Sys­te­mop­ti­mierung” selb­st­ständig zu machen. Ihr Start-up, die plus10 GmbH, unter­hält aktuell Büros in Stuttgart und Augs­burg und nimmt heute den Betrieb auf.