Qualität steigern durch Maschinenzustandsüberwachung: Projekt mit Mattes & Ammann beendet
Wie lässt sich mittels Sensorik die Qualität meiner Strickware verbessern? Die Mattes & Ammann GmbH & Co. KG aus dem schwäbischen Meßstetten hat in einem gemeinsamen Projekt mit den Textil vernetzt-Partnern Deutsche Institute für Textil- und Faserforschung (DITF) und Hahn-Schickard geeignete Lösungen erarbeitet.
Das Traditionsunternehmen ist als Zulieferer der Automobil- und Flugzeugindustrie auf die Produktion feiner Maschenware spezialisiert. Die hochwertigen Gestricke werden beispielsweise im Automobilinnenraum eingesetzt. Hierfür sind Qualität und fehlerfreie Ware Voraussetzung. Trotz eines professionellen Qualitätsmanagements bei Mattes & Ammann kommt es gelegentlich zu Fehlern im Gestrick, die durch Unregelmäßigkeiten oder Besonderheiten im Garn verursacht werden. Dies lässt sich auch bei anderen Unternehmensprozessen wie in der Weberei oder Wirkerei beobachten.
Das Unternehmen hat in 15 Fadenleitsysteme investiert, mit der eine Rundstrickmaschine ausgerüstet wurde. Während des Rundstrick-Produktionsprozesses wurden Sensordaten aufgezeichnet, um Zusammenhänge in Bezug auf die Qualität der Strickware zu knüpfen. Hierzu haben die Kollegen von Hahn-Schickard in einem 72-stündigen Testlauf Daten an der Maschine erfasst (Textil vernetzt berichtete). Das Team der DITF wertete die Daten anschließend aus: Mittels BigData-Methoden wurden sowohl physikalische Effekte bei der Fadenspannung festgestellt wie auch Effekte, die beispielsweise durch Unregelmäßigkeiten oder Besonderheiten im Garn, dem Abschneiden der Gestrickstücke oder beim Aufsetzen neuer Garnspulen aufgetreten sind. Die Ergebnisse wurden mit den realen Ereignissen während der Messperiode abgeglichen.
Im nächsten Schritt wird mithilfe der analysierten Sensordaten ein Konzept einer sensorintegrierten oder sensornahen Vor-Ort-Datenverarbeitung sowie von Strategien zur Datenreduktion erstellt. Damit lässt sich die Methodik auch auf andere Fallbeispiele der Textiltechnik übertragen. Durch die Analyse der während der Produktion erfassten Garn- und Prozesseigenschaften wird für Mattes & Ammann nun die Vorhersage möglich, wo Fehler im Gestrick auftreten können wie auch Qualitätsprobleme bei der Herstellung von Textilien zu lösen sind.
Erfahren Sie hier mehr zum Projekt "Datenbasierte Qualitätssteigerung".