Kann Anomalie Erkennung die Kunststoffverarbeitung revolutionieren?
Erfolgsbeispiele zur Anomalie Erkennung für In-Mold-Coating- und E-Mobilitätsanwendungen
Wichtigste Fakten
Dank der Anomalie Erkennung von sensXPERT während der Teilefertigung können Kunststoffhersteller Material- und Prozessabweichungen erkennen, bevor Teile den weiteren Produktionsprozess durchlaufen.
In einem In-Mold-Coating-Fall wurden Drifts mit einer False-Positive-Rate von 0,02 % identifiziert, was die Produktkonsistenz verbesserte.
Für einen E-Mobilitätshersteller wurden frühzeitig Materialrisiken aufgedeckt, was das Risiko von Ausschuss minderte und die Effizienz steigerte.
Kunststoffhersteller sehen sich hohem Kostendruck, intensivem Wettbewerb und schwankender Verbrauchernachfrage gegenüber. Gleichzeitig können Materialkosten bis zu 70 % des Endproduktpreises ausmachen, wodurch Prozess-Transparenz und ein effizienter Materialeinsatz unverzichtbar sind. Traditionelle Lösungen wie manuelle Anpassungen, Standard-Datenblätter oder sogar Simulationsmodelle stoßen häufig an ihre Grenzen, da sie von Idealbedingungen ausgehen und subtile tägliche Schwankungen in Material- und Prozessverhalten nicht erfassen.
Um diesen Herausforderungen zu begegnen, bietet sensXPERT eine Kombination aus Echtzeit-Daten seiner dielektrischen Sensortechnologie und Anomalie-Erkennungs-Algorithmen, die einen tiefgreifenderen und dynamischeren Ansatz ermöglicht. Indem das Live-Verhalten des Materials analysiert und Abweichungen sofort gekennzeichnet werden, können Hersteller sicherstellen, dass selbst kleinste Drifts bei Prozessparametern sofort Aufmerksamkeit erhalten, bevor sie die Qualität beeinflussen oder die Kosten in die Höhe treiben. Wie wirksam dieser Ansatz ist, zeigen zwei konkrete Anwendungsfälle.
Praxisbeispiel In-Mold-Coating
In einem Fall wollte ein Hersteller während eines In-Mold-Coating-Prozesses eine gleichbleibend hohe Produktqualität erzielen. Bediener nahmen häufig kleinere Änderungen an den Maschinenparametern vor, doch blieb unklar, wie genau sich diese Anpassungen auf die Teilekonsistenz auswirkten. Angesichts zahlreicher Variablen – von Druck- und Temperaturwerten bis hin zu Lagerungsbedingungen – war es schwierig, die genaue Ursache für jede Abweichung zu bestimmen.
Wie sensXPERT geholfen hat
Durch den Einsatz von dielektrischen Sensoren und Anomalie Erkennung erfasste sensXPERT detaillierte Leistungsdaten über 17 unterschiedliche Einstellungsparameter der Maschine.
Anomalie-Erkennungs-Modelle markierten schnell Stellen, an denen Parameter von den erwarteten Werten abwichen, und erfassten diese Abweichungen mit einer sehr geringen False-Positive-Rate von nur 0,02 %. Das bedeutet, dass fast jede gemeldete Anomalie eine echte Parameteränderung war und nur 0,02 % fälschlicherweise als Abweichung gekennzeichnet wurden.
Jede erkannte Drift wurde in Echtzeit gemeldet, sodass das Bedienpersonal die Qualität des Endprodukts überprüfen und betroffene Parameter direkt anpassen konnte – statt auf erkennbare Defekte zu warten. Dank dieses schnellen Feedbacks konnte das Produktionsteam seinen Anpassungen wesentlich mehr Vertrauen entgegenbringen, was zu höherer Konsistenz bei der Beschichtungsqualität und deutlich weniger Nacharbeit oder Ausschuss führte.
Erkennen von Qualitätsrisiken in der E-Mobilität
Ein zweiter Anwendungsfall betraf einen E-Mobilitätshersteller, der ein neues Material in der Produktion einführte. Obwohl vielversprechend in puncto Leistung, brachte das ungetestete Material auch ein größeres Risiko für subtile Abweichungen mit sich – Abweichungen, die Standard-Datenblätter oder Simulationen oft nicht erfassen. Das Unternehmen benötigte eine proaktive Lösung, um potenzielle Qualitätsrisiken vor der Endmontage schnell identifizieren zu können.
Wie sensXPERT geholfen hat
Durch die Integration der sensXPERT-Lösung erhielt der Hersteller Einblick in das Materialverhalten und die Maschinendaten in Echtzeit. Immer wenn ein Parameter oder ein Sensorwert vom Normalbereich abwich, wurde diese Anomalie vom System markiert und konnte sofort überprüft werden. Diese proaktiven Warnmeldungen ermöglichten es, potenziell fehlerhafte Teile frühzeitig zu erkennen und auszusortieren.
Entscheidend war, dass jeder markierte Datenpunkt in den fortschrittlichen Algorithmus von sensXPERT eingespeist wurde. Im Laufe der Zeit erhöhten diese Informationen die Genauigkeit der Anomalie Erkennung und verbesserten die Möglichkeiten für dynamische Anpassungen der Prozessparameter. In der Praxis bedeutet dies weniger Produktionsunterbrechungen, geringere Ausschussraten und insgesamt eine höhere Effizienz.
Ausblick
Durch die Kombination von Echtzeit-Erkenntnissen über das Materialverhalten mit einer robusten Anomalie Erkennung ermöglicht sensXPERT Kunststoffherstellern ein neues Niveau an Prozesskontrolle. Diese Erfolgsgeschichten zeigen, wie die rasche Identifizierung von Abweichungen, verbunden mit datenbasierten Korrekturmaßnahmen, zu gleichbleibend hochwertigen Endprodukten führt – ohne dabei Tempo oder Wirtschaftlichkeit zu beeinträchtigen.
Da sich die Branche ständig weiterentwickelt und der Druck weiter zunimmt, wird die Investition in Technologien, die das sich verändernde Materialverhalten aktiv überwachen und anpassen, immer wichtiger. Hersteller, die auf Lösungen wie sensXPERT setzen, verbessern nicht nur aktuell ihre Qualität und Kosteneffizienz, sondern bauen damit auch zukunftssichere, datengetriebene Prozesse auf, die ihnen langfristig Wettbewerbsvorteile verschaffen.
Erfahren Sie mehr über Anomalie Erkennung in der Kunststoffverarbeitung
