Intelligente Optimierung der Prozesseinstellungen mit

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Adolf Breiner
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1 Intelligente Optimierung der Prozesseinstellungen mit Dr. Philipp Liedl Steinbeis Angewandte Systemanalyse GmbH, Stuttgart In Zusammenarbeit mit der Kistler Instrumente AG, Winterthur

2 Anforderungen Fertigungsalltag im Übergang zu Industrie 4.0 unsere tägliche Herausforderungen schon heute Qualität Zeit Kosten Steigende Anforderungen an die Produktqualität Fertigungstoleranzen werden immer enger Prozesse werden vernetzt weniger Zeit für Reaktionen auf Qualitätsschwankungen, Abrufbarkeit von Prozesswissen Zunehmender Kostendruck und weltweiter Wettbewerb Kleinere Stückzahlen, Einrichtungsprozess muss verkürzt werden Forderung nach 100%-iger Qualitätskontrolle und Dokumentation Intelligente Prozesseinrichtung und -überwachung 2

3 Der Weg zum selbstlernenden Prozess? Wie hängen die Abmessungen von den Einstellgrößen ab? Wie beeinflussen die Einstellgrößen optische Merkmale (Einfallstellen, Gratbildung, )? Gibt es eine Einstellung, bei der mit kürzerer Zykluszeit gefertigt werden kann? Muss das Werkzeug geändert werden oder der Prozess? Ist die Prozessfähigkeit gegeben? Wie bleibt das Prozesswissen im Unternehmen abrufbar? 3

, Nachdruck, Temperaturen, Prozessoptimierung Qualitätsmerkmale

4 Die Software QC macht den Spritzgiessprozess intelligenter Prozessparameter Einspritzgeschw., Nachdruck, Temperaturen, Prozessoptimierung Qualitätsmerkmale Abmessungen, Gewicht, Einfallstellen, Gratbildung, Zeit und Kosten Einrichtzeit, Zykluszeit, Energiebedarf, 4

5 Herkömmliche Vorgehensweise zur Bestimmung der Optimaleinstellung Zykluszeit Temperatur Druck Optimum Energie Geometrie Oberfläche In der Regel ist nicht genug Information vorhanden, um die Fragen beantworten zu können!

6 Systematik mit wenigen Versuchen Zykluszeit Temperatur Druck Prozessmodell Optimum Energie Geometrie Oberfläche Effiziente Ermittlung der optimalen Prozesseinstellung anhand systematisch durchgeführter Versuche

7 Hintergrund: Selbstlernendes Prozessmodell Qualitätsmerkmal z.b. Durchmesser Optimaleinstellung Sollwert Modell Messwerte, z.b. aus Versuchsplan Prozessparameter, z.b. Nachdruckhöhe Wie ist der Zusammenhang zwischen Prozesseinstellung und Qualität? 7

8 Wie wird s gemacht? Anwender Definition der Prozesseinstellgrößen und Qualitätsmerkmale QC Optional: Vorschlag für Versuchsplan Versuchsplan abfahren oder bestehende Daten übergeben Automatische Berechnung der Zusammenhänge zwischen Prozesseinstellgrößen und Qualitätsmerkmalen Interpretation der Ergebnisse und zielgerichtete Vorgaben für Arbeitspunktoptimierung (z.b. Zykluszeit, Wichtung der Qualitätsmerkmale, Festlegung bestimmter Einstellgrößen) Automatische Ermittlung des optimalen Arbeitspunkts und des Prozessfensters + Vorschläge für Werkzeugkorrekturen 8

Praxisfall 1 Zykluszeitoptimierung Elfo AG, Sachseln (CH) Referenz für Zykluszeitreduzierung: 18% Bestätigung: Return of Invest im ersten Jahr Ergebnis Optimierung Drosselscheibe (laufender Prozess):

9 Praxisfall 1 Zykluszeitoptimierung Elfo AG, Sachseln (CH) Referenz für Zykluszeitreduzierung: 18% Bestätigung: Return of Invest im ersten Jahr Ergebnis Optimierung Drosselscheibe (laufender Prozess): - Qualitätsvorgaben werden alle erreicht - Zykluszeit: 13,0s 10,7s ( Reduzierung um 2,3 s! ) Einsparung 18% Hans-Ulrich Müller, seinerzeit Leiter Technik & Qualitätsmanagement, Elfo AG, Sachseln: Die elfo AG produziert viele hochpräzise Kunststoffteile dieser Art. Die Investition in die Arbeitspunkt-Software zahlt sich somit bereits im ersten Jahr aus. Ein weiterer Vorteil ist, dass die Bemusterer und Einrichter die Abhängigkeiten und Einflussgrössen beim Spritzgiessprozess besser erkennen, simulieren und gleich umsetzen können. Quelle: Elfo AG, Sachseln Literatur: Ein Ausweg aus dem Dilemma - Optimale Qualität durch Prozessoptimierung mit QC, SwissPlastics 12/2009 9

10 Praxisfall 1 Zykluszeitoptimierung Interaktive Prozesssimulation Qualitätsmerkmale grün: Toleranzband Maschinenparameter Zykluszeit blau: Ergebnis gelber Balken: six sigma 10

11 Praxisfall 1 Zykluszeitoptimierung Interaktive Prozesssimulation 11

12 Praxisfall 1 Zykluszeitoptimierung Optimale Einstellung Prozessfenster, in dem Prozessfähigkeit gegeben ist Optimierung starten Optimale Maschineneinstellung Alle Qualitätsmerkmale prozesssicher innerhalb der Toleranz Deutlich reduzierte Zykluszeit (18%) 12

13 Praxisfall 1 Zykluszeitoptimierung Analyse der Einflussgrößen Maschinenparameter Einfluss der Maschinenparameter auf das Qualitätsmerkmal Durchmesser 13

14 Praxisbeispiel 1 Zykluszeitoptimierung Prognose der Six-Sigma-Prozessfähigkeit Werkzeugkorrektur nicht notwendig Qualitätsmerkmale Qualität prozessfähig innerhalb der Toleranz? 14

Praxisfall 2 Prozessvalidierung Greiner Bio-One GmbH, Frickenhausen Validierung der Spritzgiessprozess am Standort Frickenhausen mit QC seit 2013 Einführung von QC an den Produktionsstandorten

15 Praxisfall 2 Prozessvalidierung Greiner Bio-One GmbH, Frickenhausen Validierung der Spritzgiessprozess am Standort Frickenhausen mit QC seit 2013 Einführung von QC an den Produktionsstandorten weltweit Michael Friede, Fertigungsleiter Greiner Bio-One GmbH, Frickenhausen: Die Versuche an der Rollerflasche haben uns gezeigt dass selbst optimierte Prozesse noch Potential zur Verbesserungen bieten: Zukünftig werden wir QC nicht nur zur Optimierung von Spritzgießprozessen mit wenigen Parametern einsetzen, sondern auch bei komplexeren Herausforderungen auf die Software setzen! Quelle: Greiner Bio-One GmbH, Frickenhausen Literatur: Prozessfähigkeit durch systematische Arbeitspunktoptimierung, Kunststoffe 11/2015, Carl Hanser Verlag 15

Praxisfall 3 Optische Qualitätsmerkmale Greiner Bio-One GmbH,

Greiner Bio-One GmbH, Frickenhausen Rollerflasche für biomedizinische

Kunststoffoberfläche (Mikroskopaufnahmen) Literatur: Optische

16 Praxisfall 3 Optische Qualitätsmerkmale Greiner Bio-One GmbH, Frickenhausen Optimierung optischer/attributiver Merkmale Quelle: Greiner Bio-One GmbH, Frickenhausen Rollerflasche für biomedizinische Anwendungen optisch einwandfreie Oberfläche Orientierungen in der Kunststoffoberfläche (Mikroskopaufnahmen) Literatur: Optische Qualitätsmerkmale im Griff, Kunststoffe 12/2015, Carl Hanser Verlag 2-stufiger Spritz- Reckblasprozess 16

17 Erfahrungen aus der Praxis Einsparpotenziale durch Optimierung Zykluszeitreduzierung in der Regel zwischen 5% und 20% möglich Energieeinsparpotenzial bis zu 15% (BINE-Information Service, Karlsruhe) Reduzierung des Zeitaufwands für die Prozessoptimierung Für 75% der Firmen ist die Optimierung ihrer Prozesse ein Hauptnutzen von QC In vielen Fällen besteht ein ungenutztes Potenzial zur Verbesserung der Qualität Bessere Erreichung der Qualitätsvorgaben durch systematische Prozesseinrichtung Für 25% der Firmen ist die Qualitätssteigerung ein Hauptnutzen von QC Notwendige Werkzeugänderungen können sofort erkannt und quantifiziert werden Dokumentation der Ergebnisse und Systematik schaffen Transparenz Verbesserung des Prozesswissens: für 88% der Anwender ist dies ein zentraler Nutzen von QC Systematische Einrichtung macht das Vorgehen nachvollziehbar und liefert Argumentationshilfen für die Einrichter / Projektleiter 17

18 Die Vorteile von QC Qualität verbessern Bessere Erreichung der Qualitätsvorgaben durch systematische Prozesseinrichtung Prozessstabilität wird berücksichtigt (6-Sigma) Kosten einsparen Reduktion der Ausschussquote und der Zykluszeit Verbesserung der Energieeffizienz Prozesssicherheit verbessern Einflüsse der Maschineneinstellgrößen werden automatisch ermittelt Verbesserung des Prozesswissens durch Visualisierung der Zusammenhänge Der Optimierungsprozess wird dokumentiert Erleichterung der Auftragsakquisition Qualitätsnachweis wird erbracht Prozessstabilität wird berücksichtigt 18

Anwender und Referenzen do it Software-Award der MFG-Stiftung Baden-Württemberg Best of 2014 Initiative Mittelstand, Innovationspreis-IT Auszug Kunden: Aptar Group B/S/H EBE Elfo ENHA Ensinger Ept

19 Anwender und Referenzen do it Software-Award der MFG-Stiftung Baden-Württemberg Best of 2014 Initiative Mittelstand, Innovationspreis-IT Auszug Kunden: Aptar Group B/S/H EBE Elfo ENHA Ensinger Ept Firmengruppe Simon Greiner Bio-One Huber+Suhner HTL Lancet ISK Iserlohn KIMW Lüdenscheid KISW Villingen-Schwenningen Kunststoffzentrum Leipzig Lamela Männer Maskpol Norddeutsche Seekabelwerke (Corning) Nemera (Rexam) Oras Oechsler Phillips-Medisize RenyMed Robert Bosch Sartorius Biohit SP Medical SKZ Würzburg Thermo Fisher Scientific Walter Söhner 19

20 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! Dr. Philipp Liedl GmbH Schönbergstr. 15 D Stuttgart Tel.:

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