Hintergrundbild vonBig Data und Machine Learning in Industrie 4.0

Big Data und Machine Learning in Industrie 4.0

Kunststoffverarbeitungsverfahren sind in der Regel komplexe Prozesse, deren Performance von vielen Grössen ab-hängt. Während der Prozesse fallen viele Daten an, die für deren Verständnis und Optimierung, aber auch für neue Businessmodelle wie z. B. die vorbeugende Instandhaltung genutzt werden können.

Innovation Symposium (2)

Donnerstag, 23. Januar 2020

Machine Learning

10:05 - 10:25, Halle 1

Referent

Prof. Dr. Frank Ehrig
Institutsleiter, IWK Institut für Werkstofftechnik und Kunststoffverarbeitung

Machine Learning zur Erkennung von Veränderungen beim Spritzgiessen

Der heutige Spritzgiessprozess zur Produktion von fertigen Kunststoffbauteilen ist ein sehr komplexer Vorgang. Es sind viel Erfahrung und Fachwissen notwendig, um qualitativ hochwertige Bauteile herzustellen. Änderungen in Kunststoff-Chargen, Umwelteinflüsse und verschleissbedingte Veränderungen an Maschinenkomponenten können die Qualität der Formteile stark beeinflussen. Moderne Spritzgiessmaschinen sind in der Lage, alle internen Maschinendaten in einer hohen zeitlichen Auflösung aufzunehmen. Wenn es gelingt, diese Daten sinnvoll auszuwerten, müssten Prozessveränderungen als Anomalien detektiert werden können. Als Methode bietet sich hier das Machine Learning (ML) an. Im Rahmen eines Vorprojekts konnte erfolgreich aufgezeigt werden, dass mit Hilfe eines ML-Verfahrens Prozessänderungen durch die Beschädigung einer Rückstromsperre erkannt werden können.

 

Kurz CV

Nach seiner Promotion und Abteilungsleitertätigkeit am IKV, Aachen, wechselte Frank Ehrig 2000 zur Weidmann Plastics Technology AG, Rapperswil, Schweiz, wo er als Leiter der Abteilung Technische Entwicklung im Geschäftsbereich Fahrzeugtechnik fungierte. Seit Ende 2005 ist Herr Ehrig als Professor an der Hochschule für Technik Rapperswil, Schweiz als Institutsleiter des IWK tätig, welches er im selben Jahr gründete. Das Institut beschäftigt heute 6 Professoren und knapp 40 Mitarbeiter.

 

 

Referent


Intelligente Datenanalyse im Spritzgießen

10:30 - 10:50, Halle 1

Referent

Paul Kapeller
Leiter Produktmangement Digitale Lösungen, ENGEL Austria GmbH

Studien belegen, dass der Großteil der aktuell generierten Daten nicht genutzt wird. Im Vortrag zeigt Paul Kapeller konkrete Use Cases auf Maschinen-, Service- und Prozessleitebene, in denen mitunter große Datenmengen gesammelt und ausgewertet werden, um konkrete Herausforderungen im Spritzgießumfeld zu bewältigen.

 

Kurz CV

Paul Kapeller ist Leiter des Produktmanagements für Digitale Lösungen. Sein Ziel ist es, mit digitaler Technologie greifbaren Kundennutzen zu stiften und dabei konkrete Herausforderungen zu lösen. Denn nur wenn ENGEL gemeinsam mit seinen Kunden Ideen und Innovationen vorantreibt, können wir das volle Potential in der Spritzproduktion nutzen.

 

Referent


Über das Thema

Kunststoffverarbeitungsverfahren sind in der Regel komplexe Prozesse, deren Performance von vielen Grössen ab-hängt. Während der Prozesse fallen viele Daten an, die für deren Verständnis und Optimierung, aber auch für neue Businessmodelle wie z. B. die vorbeugende Instandhaltung genutzt werden können.

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