Produkt des Jahres 2023
1. Platz, Kategorie Robotik und Automatisierung: Sauer & Sohn
Kunststoffverarbeiter mit mehreren Produktionsstätten weltweit sollten den Zustand ihrer Werkzeuge im Auge behalten. Das fanden auch die Leser:innen des Kunststoff Magazins und wählten die Komplettlösung Condamos von Sauer & Sohn, die das ermöglicht, auf Platz 1 der Kategorie Robotik und Automatisierung.
Konzerne und mittelständische Unternehmen produzieren ihre Kunststoffprodukte weltweit. Eine Herausforderung der globalisierten Produktion ist es, den Serienprozess an diesen verschiedenen Standorten stabil zu halten. Steht auch nur eine Spritzgießmaschine, ist das mit erheblichen Kosten für Stillstand und Produktionsausfall, Mitarbeiter:innen, Wartung und Reparatur und dem erneuten Einfahren der Spritzgießmaschine verbunden.
Neben dem zentralen Kernpunkt der Produktion, der Spritzgießmaschine, sind eine Vielzahl von Peripheriegeräten und -systemen in so einem serienmäßigen Spritzgießprozess vernetzt. Diese produzieren allesamt Daten, die in der Regel über Sensortechnik verfügbar werden. Der Nachteil dabei ist, dass diese ausschließlich für das eigene Gerät genutzt werden. Condamos macht nun das kollektive Wissen der Geräte in Datenform aus sämtlichen Prozessen weltweit transparent, um die Werkzeugverfügbarkeit und die Produktivität nachhaltig zu steigern.
Aussagen über Fehlfunktionen in Echtzeit rund um den Globus
Die Werkzeug-Monitoring-Box Eagle vernetzt die im Prozess integrierten Systeme und fokussiert die prozessrelevanten Daten in einem Gerät. Genutzt werden die Echtzeit-Daten aus dem Werkzeug, die Aussagen über Fehlfunktionen treffen. Mithilfe des speziell dafür entwickelten Analyse-Tools Tool Lifecycle Management wird die gesamte Historie eines Werkzeuges abgebildet. Es erfasst Wartungen, Reparaturen und viele weitere Details, analysiert und dokumentiert diese Daten. Über ein Dashboard kann der Zustand jedes Werkzeuges jederzeit abgefragt und die Historie verfolgt werden.
Ermittelt das System nun Abweichungen im Vorfeld definierter Parameter wird vor möglichen Ausfällen gewarnt. Treten in einer der Niederlassungen Abweichungen von der geforderten Teilequalität oder auch Störungen im Prozessablauf einer Spritzgießmaschine auf, werden diese in Echtzeit beispielsweise an den Hauptstandort kommuniziert. Gleichzeitig können durch die selbstlernende Analyse Vorhersagen für notwendige Wartungen getroffen werden. Diese können ebenfalls über ein Modul Tool LifeCycle Management abgewickelt, dokumentiert und aktualisiert werden und somit in die Analyse einfließen. Auch Vorhersagen über die verbleibende Restdauer bis zur nächsten Wartung können getroffen werden.
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