HKS-Prozesstechnik GmbH

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1 HKS-Prozesstechnik GmbH Schweißdatenüberwachung Qualitätssicherung Kalibrierung Schweißprozessanalyse Nahtfehlererkennung

2 WeldQAS Qualitätsüberwachung in der industriellen Schweißfertigung Aufgaben und Wirkungsweise Was ist WeldQAS Aufgaben Funktionsprinzip Gerätetechnik Systemvarianten Sensoren Wirkungsweise Unterschied zu anderen Überwachungslösungen Beurteilung durch eine Qualitätsnote Überwachung mit Hüllkurven Automatische statisische Einlernverfahren Überragende Fehlererkennung durch PFD-Verfahren (Pioneering Fault Detection) Dokumentation, Tendenzerkennung, Anlagenoptimierung (5 Folien) Jobverwaltung (2 Folien) Datenmanagement Archivmanagement Anwendungsbeispiele für WeldQAS-Systeme

3 Was ist WeldQAS? WeldQAS ist ein automatischer Schweißprozessbeobachter, Kontrolleur und Protokollant für die Lichtbogenschweißverfahren ( MIG/MAG, WIG, UP, Plasma) automatische Schweißaufsicht Erfassung der Schweißparameter während des Schweißens (inline), ohne am Brennerkopf Anbauten vorzunehmen wesentlich verbesserte Schweißfehlererkennung

4 Aufgaben des WeldQAS Überwachen Aussortieren Fehler finden und vermeiden Dokumentieren Archivieren 100 % -ige Kontrolle der Soll- Schweißparameter auf ihre Einhaltung in der laufenden Produktion verhindert fehlerhafte Schweißungen durch Fehlfunktionen in der Gerätetechnik oder nicht autorisierte Eingriffe Schnelle und kompetente Fehlerortung, Nutzung des Lichtbogens als Qualitätssensor Dokumentation und Nachweis über die Einhaltung der Schweißparameter jeder Naht Archivierung der Fertigungsparameter über die gesamte Lebensdauer des Endproduktes. (Absicherung vor Produkthaftungsansprüchen)

5 Funktionsprinzip Messung der Schweißparameter WeldQAS Schweißdatenüberwachung Dokumentieren Darstell- und Analysefunktion Messung des Wärmefeldes Überwachen Toleranzbänder für Warnungen und Fehler Fault detection automatische n.io Ausschleußung fehlerhafter Teile während des Produktionsprozesses (Option unter bestimmten Voraussetzungen)

6 Gerätetechnik Stabiles, industriefestes Aluminiumgehäuse integrierte Netzwerkfunktion ansteckbare USB-Tastatur praktische Einknopfbedienung Betriebssystem WIN XP embedded integrierte digitale Schnittstelle für Fehlerausgänge und Programmiereingänge µqas QASV5 Busanbindung (optional) höchste Ausfallsicherheit durch modernen Flash-Speicher und passive Kühlung

7 WeldQAS Systemvarianten µqas QAS-V5 robustes Standardgerät Baugröße kompakt (255x165x155mm) TFT-Display 6,5 Zoll Ringspeicher für ca Nähte µqas 1K - zur Überwachung eines Schweißbrenners µqas 2 K - zur Überwachung von zwei Schweißbrennern robustes Gerät mit größerem Display und verstärkter Rechenleistung besonders geeignet für Software zur Bauteilvisualisierung (Partmanager) Baugröße (360 x245x155mm) TFT-Display 12,1 Zoll Ringspeicher für ca Nähte µqas 2 K - zur Überwachung von zwei Schweißbrennern

8 Sensoren für alle Schweißtechnologien Prozesssensor Gassensor Drahtsensor Kompaktsensor Erfassung von Schweißstrom und Schweißspannung Erfassung der Gasdurchflussmenge Erfassung der Drahtgeschwindigkeit Erfassung von Schweißstrom, Schweißspannung, Draht und Gas direkter Anschluß der Sensoren an das QAS ist möglich alle Sensoren werden kalibriert (incl. Kalibrierzertifikat) HKS-Sensoren sind unabhängig von der eingesetzten Schweißtechnik HKS Prozesstechnik GmbH

9 Kalibrierung der Sensoren Jeder Sensor wird bei Auslieferung justiert und kalibriert. Die Justagefaktorten werden gemäß der Seriennummer des Sensors in einer Datei gespeichert (z.b sif). Gemäß der Kalibrierrichtlinie sollte spätestens alle zwei Jahre eine Neukalibrierung erfolgen.

10 Wirkungsweise des WeldQAS Schweißnahtfehler Widerspiegelung in den Schweißparametern Messung der Schweißparameter mit 50kHz (alle 0,00002 s ein Messwert) Signalprozessorgestützte Verdichtung der Werte zu Prozessmerkmalen mittels intelligenter Algorithmen Vergleich mit Referenzkurven (zeitlich abhängigen Sollprozessmerkmalen) während der Schweißung Ermittlung von Abweichungsvektoren als Qualitätsnote sofortige Fehlerausgabe bei schlechten Qualitätsnoten

11 Beurteilung durch eine Qualitätsnote In einer stabilen qualitätsgerechten Schweißfertigung schwanken die messbaren Parameter (Schweißstrom, Schweißspannung) in stabilen Mustern. Davon abweichende Änderungen weisen auf Probleme hin. Das Bewertungsmodell des Schweißprozesses von WeldQAS berücksichtigt diese natürlichen Schwankungen und beurteilt davon abweichende Änderungen mit einer Note im Bereich 1 bis 7, die proportional zur Größe und zeitlichen Dauer der Abweichungen ist. Schweißstrom Schweißspannung Gasdurchflussmenge Zulässige Toleranz und zeitliche Dauer der Abweichungen für jede Größe Q-Note 1,5 Eine gute Note zeigt, dass alle Größen innerhalb der zulässigen Toleranzen lagen. Durch die Verfolgung der Note kann man leicht Tendenzen erkennen.

12 Überwachung mit Hüllkurven Überwachung mit festen Grenzen (Ausblendung der Startzeit und Endzeit) Für zeitlich nicht feststehende Prozesse Überwachung mit Hüllkurven Überragende Fehlererkennung Die Überwachung mit Referenzkurven ermöglicht eine bis zu 40 % bessere Erkennung von Schweißfehlern durch: Überwachung aller Abschnitte des Schweißprozesses (incl. Zündung und Kraterfüllen) Genaue Anpassung der Überwachung an den natürlichen Verlauf der Schweißprozessgrößen HKS Prozesstechnik GmbH

13 Automatische statistische Einlernverfahren WeldQAS bietet als einziges System das automatische Einlernen parallel zur laufenden Produktion aus den Aufzeichnungsdaten.. Dabei wird das Signalverhalten statistisch untersucht und abnormale Verläufe automatisch ausgeschlossen. Die Überwachungsgrenzen (Fehler) wurden automatisch aus dem oben dargestellten Verlauf vieler Schweißungen eingelernt

14 Pioneering Fault Detection - PFD Patentierte Fehlererkennung unter Auswertung der Lichtbogendynamik Das PFD -Verfahren beruht auf der Ermittlung eines Prozessindexes und erkennt die geringen dynamischen Änderungen in Schweißstrom und spannung bei Schweißunregelmäßigkeiten wie beispielsweise Poren, Löcher, Bindefehler, Einbrandfehler durch Einfluss von Gas und Draht

15 Pioneering Fault Detection - PFD Der Prozessindex wird online nur aus den hochdynamischen Verläufen aus Strom und Spannung berechnet ist weitgehend unabhängig vom Schweißstrom benötigt keine einlernbaren Muster Im Resultat entsteht ein Vergleichswert für die Überwachung der automatisierten Fertigung ein Indikator für die Lichtbogenanalyse

16 Dokumentation, Tendenzerkennung, Anlagenoptimierung 1. Dokumentation Jede Schweißung dokumentiert automatisch : wann, auf welcher Schweißanlage, welches Teil, welcher Auftrag (optional), welche Schweißparameter (Mittelwerte und zeitlicher Verlauf), welches Ergebnis der Überwachung erzielt wurde. Die Dokumentation erfolgt in einer Datenbank.

17 Dokumentation, Tendenzerkennung, Anlagenoptimierung 2. Auflistung aller Nähte in Tabellenform grün: Schweißung ist o.k. gelb: Schweißung im Bereich der Warngrenzen rot: Schweißung hat die Toleranzgrenzen erreicht.

18 Dokumentation, Tendenzerkennung, Anlagenoptimierung 3. Ergebnisdarstellung einer Schweißnaht

19 Dokumentation, Tendenzerkennung, Anlagenoptimierung 4. Filterung aller Nähte an einem Bauteil bei registrierter Teile-Identifikation Beispiel: alle Nähte des Teiles B Nahtnummer (1-13) ausführender Roboter

20 Dokumentation, Tendenzerkennung, Anlagenoptimierung 5. Statistische Ergebnisdarstellung

21 Jobverwaltung 1. Erfassung mehrerer Nähte als Job Alle Schweißnähte, die ein Roboter (Schweißanlage) als immer wiederkehrender Zyklus ausführt sind (s) ein Job. Im vielen Fällen führt der Roboter damit immer eine bestimmte Anzahl an Nähten an einem Teil aus. Die Anzahl der Jobs entspricht dann der Anzahl der produzierten Teile. Der Job ermöglicht die sofortige Zusammenfassung der Ergebnisse bei der Fertigung eines Jobs hinsichtlich: der ausgeführten Nahtzahl, Qualitätsproblemen an Einzelnähten, der Gesamtschweißzeit u.a. und vereinfacht die Sortierung von Teilen ohne Identifikatoren.

22 Jobverwaltung 2. Durchgängigkeit der Dokumentation Dartstellung aller Jobs eines Roboters alle Nähte dieses Jobs fehlerhafte Naht dieses Jobs

23 Datenmanagement Datenbank Datenmanager Datenbank Die Daten werden in verschiedenen Tabellen einer relationalen Datenbank gespeichert (bis Vers. 12 Paradox, ab Vers. 13 Interbase/Firebird). Auf die Daten kann somit nicht einzeln zugegriffen werden. Der Datenmanager kann Daten manipulieren (löschen, kopieren, verschieben, Verzeichnisse erzeugen, leere Datenbanken anlegen). Auf die Datenbank sollte nur durch die Datenbankwerkzeuge zugegriffen werden.

24 Archivmanagement Automatische Datenarchivierung Archivmanager Der Archivmanager sortiert Daten (monatlich, wöchentlich, täglich) in eine Teildatenbank aus lagert diese in automatisch erzeugte Verzeichnisse unter Angabe des Namens und Erfassungszeitpunkts der Daten ein löscht die ausgelagerten Daten aus der Hauptdatenbank.

25 Anwendungsbeispiele für WeldQAS - Systeme HKS Prozesstechnik GmbH

26 Zündfehler beim MIG-Löten (AUDI) Zündfehler führen zu einer zeitlichen Verschiebung des Schweißprozesses und damit zu einer deutlichen Überschreitung der Toleranzgrenzen. Zündfehler führen meist zu Nacharbeit (treten durchschnittlich 1 mal pro Schicht auf) Zündfehler wurden vom WeldQAS immer erkannt Zündfehler HKS Prozesstechnik GmbH

27 Nahtfehler beim MIG-Löten Typische Nahtfehler sind Löcher oder fehlende Anbindung an den Langlochkanten werden die Fehler durch Veränderung der Prozessparameter (Drahtförderstörung, Düsenverschleiß) verursacht, erfolgt eine eindeutige Erkennung durch das WeldQAS System.

28 Wandlerfertigung (Daimler Chrysler) Daimler Chrysler Gaggenau Auswertung WeldQAS

29 Querlenker (Volkswagen) Qualitätsmonitor Querlenker MAG Schweißprozess Schweißstrom: 270 A Schweißgeschwindigkeit: 100 cm/min 3 mm in 0,3 sec.!!! 300 ms!!! Zur Fehlererkennung ist eine hohe dynamische Auflösung nötig

30 Hinterachse (Daimler Chrysler) 64 MIG/MAG -Roboter schweißen an einem Teil 82 Nähte mit 8413 mm Länge 4000 Teile pro Tag Archivierung der Schweißdaten für 15 Jahre Vollständige Qualitätsüberwachung und Fehleranalyse HKS Prozesstechnik GmbH

31 Raketentanks für Ariane (EADS) MMH Tank N 2 O 4 Tank 100 % Dokumentation und Fehleranalyse Werkzeug zur Einhaltung von WPS / WPAR HKS Prozesstechnik GmbH

32 Erkennung eines schlecht optimierten Prozesses Roboter 1 Naht 10 Roboter 2 Naht 10 Zwei Roboter, die an zwei Werkstücken jeweils dieselbe Naht schweißen sollen, wurden ungleich programmiert. Obwohl die Nähte äußerlich fast identisch sind, weisen sie verschiedene Einbrände auf. Unser QAS- Überwachungssystem erkennt diese ungleiche Einstellung der Roboter. HKS Prozesstechnik GmbH

33 Optimierung mittels Dokumentation beim MIG-Löten (1) Änderungen der Schweißparameter bzw. programmme werden ebenso erkannt wie Änderungen der elektrischen Werte infolge von Stromdüsenwechsel, Veränderung des Masseanschlusses etc. Unterschiede im Stromverlauf durch Änderung der Startparameter Sprunghafte Änderung des Strommittelwertes durch Wechsel der Stromkontaktdüse. HKS Prozesstechnik GmbH

34 Optimierung mittels Dokumentation beim MIG-Löten (2) Durch statistische Auswertungen können Schwankungen und Trends infolge von Chargenänderung, Verschleiß etc. erkannt werden. Qualitätsnoten eines instabilen Prozesses Ø 2,9 Qualitätsnoten eines stabilen Prozesses Ø 2,0