Optimierung von Prozessen und Werkzeugmaschinen durch Bereitstellung, Analyse und Soll-Ist-Vergleich von Produktionsdaten

Autor/innen

  • Jan Hofmann Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt
  • Lars Eberhardt Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt
  • Moritz Heusinger Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt
  • Alexander Dobhan Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt
  • Bastian Engelmann Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt
  • Jan Schmitt Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt

Abstract

Ein Ansatz zur Optimierung des Produktionsergebnisses kann durch die Erhöhung der Anlagenproduktivität selbst realisiert werden. Dazu muss die Verfügbarkeit der Anlagen durch Lokalisierung und Reduzierung von Verlusten erhöht werden. Die Umrüstungsprozesse tragen stark negativ zur Verfügbarkeit einer Produktion bei. Eine Steigerung der Gesamtanlageneffektivität (overall equipment effectiveness oder kurz OEE) in einer Fertigungsumgebung ist jedoch möglich durch eine intelligente Nutzung von Sensordaten mit Techniken wie z. B. Machine Learning (ML).

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Veröffentlicht

01.12.2021