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Case Study: Predictive Control

Bei einem auf die Getränkeindustrie spezialisierten Maschinenbauer schwankte die Produktionsqualität wegen der unterschiedlichen Rahmenbedingungen an den einzelnen Standorten. Um das Problem in den Griff zu bekommen, beauftragte man COSMO CONSULT, eine industrielle Echtzeit-Prozessregelung auf Basis eines mathematischen Modells zu entwickeln. Heute ist das Unternehmen in der Lage, das Modell schnell und flexibel auf unterschiedliche Produktionsprozesse anzuwenden. Damit gelang es, ein verbessertes Qualitätsniveaus zu deutlich geringere Prozesskosten zu erreichen.

Key Facts

  • Analyse von Ursachen und Wirkungen mit Einfluss auf die Produktionsqualität
  • Produktionsprozesse über ein Optimierungsmodell steuern, das Qualitätsminderungen und Maschinenausfallzeiten minimiert
  • Vorhandenes Prozess-Know-how erfahrener Mitarbeitern in digitales Wissen transformieren
  • Die Kosten komplexer Produktionsprozesse mit systemgestützter Optimierung minimieren

Ausgangssituation

Bei einem Hersteller von Maschinen für die Reinigung und Befüllung von Mehrwegflaschen hing die Produktionsqualität stark von den Rahmenbedingungen des jeweiligen Produktionsstandorts ab. Um die Qualität der Produktion sicherzustellen, justierte man die Maschinencontroller immer wieder auf die jeweilige Umgebung. Eine wichtige Rolle spielten dabei die Werte für Temperatur oder Luftdruck in der jeweiligen Produktionshalle. Basis hierfür war vor allem das Expertenwissen einzelner Mitarbeiter. Das Unternehmen beauftragte COSMO CONSULT, eine Echtzeit-Prozessregelung zu entwickeln, die sich auf unterschiedliche Produktionsprozesse anwenden lässt und die Controller automatisiert und flexibel adaptiert.

Vorgehen

Um ein bestimmtes Qualitätsniveau nachhaltig unter wechselnden Rahmenbedingungen zu gewährleisten, richtete das Projektteam ein mathematisches MPC -Modell auf die individuelle Situation des Maschinenbauers aus. Eine wesentliche Herausforderung bei der Umsetzung lag im Aufbau eines ganzheitlichen Lösungsansatzes (closed loop), der den betrieblichen Anforderungen entsprach.

Das Modell berechnet aus den Realtime-Daten der Maschinencontroller eine erreichbare Produktionsqualität. Für den Fall, dass die so prognostizierte Qualität nicht dem vorgegebenen Qualitätsniveau entspricht, unterstützt das mathematische Modell die Mitarbeiter, die Controllerwerte zu ändern. Die Zielvorgaben werden dabei auf Basis einer optimierten Kombination aller Einflussgrößen systemseitig automatisch angepasst. Ziel ist eine schnelle, kostenminimale Korrektur aller Controllerwerte mit dem Zweck der kontinuierlichen Qualitätsoptimierung.

Mehrwert

Durch den ganzheitlichen Lösungsansatz gelang es, ein verbessertes Qualitätsniveaus zu deutlich geringere Prozesskosten zu erreichen. Der Ausschuss an Produktionsleistungen sank und die Zahl der Maschinenstillstände bewegt sich heute auf einem minimalen Niveau. Von dem damit verbundenen Mehrwert profitieren vor allem die Kunden des Maschinenbauers, die sich über die gestiegene Qualität freuen. Predictive Control dürfte künftig eine wichtige Rolle im Serviceangebot des Anlagen-Herstellers zufallen.

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