Aufgabenstellung 2

IoT-Lösung für Produktionsmaschinen gesucht

In Darmstadt gibt es etwa 25 Produktionsmaschinen, Kalibrieranlagen und Bearbeitungszentren, unter anderem für die spanende Fertigung. Produziert werden darauf mechanische Teile, die später zum Beispiel mit den Dehnungsmesstreifen von HBM beklebt werden. Die Teile werden danach geprüft und kalibriert.

Ziel ist nun, eine vorbeugende Wartung sowie eine Inline-Überwachung für diese Produktionsanlagen zu ermöglichen. Dazu müssen zuerst Sensoren und Messtechnik nachgerüstet werden, um die Maschinen und Anlagen überwachen und optimieren zu können. Bei den Prozessgrößen denken die HBM-Experten an Druck, Temperatur, Feuchte, aber auch an mechanische Größen, wie Vibration. Kraftsensoren können die Darmstädter in diesem Bereich selbstverständlich selbst beisteuern, ebenso Messverstärker. Aber auch eine optische Inspektion wird in Erwägung gezogen. Ein Problemfall als Beispiel: Wenn einmal kurz der Temperaturprozess unterbrochen wird, ist die gesamte Kalibrierung unbrauchbar.

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Bestandteil der Aufgabenstellung ist neben der Instrumentierung der Maschinen bzw. der Installation der Sensoren in den Anlagen und der Einrichtung der Messauswertungssysteme im Steuerschrank eine Analysesoftware in der Cloud inklusive der Auswahl der Cloudlösung. Gesucht wird also eine komplette IoT-Lösung, die von der Datenerfassung durch Sensoren bis zur Auswertung in der Cloud reicht. So sollen sämtliche Ausfalldaten in der Cloudlösung gesammelt und analysiert werden. Livedaten sollen den Produktionstechnikern zur Verfügung gestellt werden. Daraus soll erkannt werden, wann bestimmte Fehler auftreten, um eine vorbeugende Wartung abzuleiten bzw. sofort entsprechende Service-Tickets auszustellen. Die Ziele sind die Minimierung der Ausfallzeiten, Kostenreduktion sowie die Optimierung der Instandhaltung.

Die Produktionstechniker vor Ort sollen entlastet und mit Informationen versorgt werden. Insbesondere ist auch von Interesse, mit welchen Kosten bei der Cloudlösung einmalig bzw. laufend gerechnet werden muss. Gern können auch Machine-Learning-Tools bzw. KI-Algorithmen eingesetzt werden, um weitere Erkenntnisse aus den gelieferten Daten zu generieren.

Nachdem die Lösung in Darmstadt erfolgreich läuft, soll auch der HBM-Produktionsstandort in China damit ausgerüstet werden. Auf Dashboards kann dann nachvollzogen werden, wie welche Produktionslinie weltweit arbeitet.

 

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