Treiben gemeinsam die digitale Forschung und Lehre im Spritzgießen voran:
Prof. Dr. Reinhard Schiffers und Jens Siepmann vom KKM (3. und 1. von
rechts) sowie Dr. Stefan Kruppa (Director Smart Machines), Frank Dalhaus
(Leiter Vertriebs- und Service Center Nord), Dr. Daniel Ammer (Director
Technologies) und Martin Würtele (Leiter Technologieentwicklung) von
Krauss Maffei (v.l.) (Bildquelle: Krauss Maffei)

Treiben gemeinsam die digitale Forschung und Lehre im Spritzgießen voran:
Prof. Dr. Reinhard Schiffers und Jens Siepmann vom KKM (3. und 1. von
rechts) sowie Dr. Stefan Kruppa (Director Smart Machines), Frank Dalhaus
(Leiter Vertriebs- und Service Center Nord), Dr. Daniel Ammer (Director
Technologies) und Martin Würtele (Leiter Technologieentwicklung) von
Krauss Maffei (v.l.) (Bildquelle: Krauss Maffei)

Die vollelektrische Spritzgießmaschine PX 120-380 mit einer Schließkraft von 1.200 kN ist Teil einer vollautomatisierten Produktionszelle samt Linearroboter und Förderband. Dadurch es ist es nach Angaben von Krauss Maffei möglich, Prozesse noch näher als bislang an der industriellen Praxis zu betreiben. „Die Produktionszelle entspricht in allen Belangen dem neuesten Stand der Technik und ermöglicht uns – nicht zuletzt dank der digitalenVollausstattung – Forschung und praktische Anwendung im Bereich Digitalisierung zusammen zu bringen“, erklärt Prof. Dr. Reinhard Schiffers, Leiter Lehrstuhl für Konstruktion und Kunststoffmaschinen (KKM) der Universität Duisburg-Essen.

Zum digitalen Gesamtpaket der PX 120 gehört zum Beispiel der Data Xplorer von Krauss Maffei. Dieses Analysetool ermöglicht es, auf unklare Fehlerbilder zu reagieren. Je nach Ausstattung der Maschine zeichnet der Data Xplorer bis zu 500 hochaufgelöste Signalverläufe auf, visualisiert sie und stellt sie zur Auswertung bereit. Dies können Standardsignale der Maschine, aber auch Sondersignale wie der Werkzeuginnendruck sein.

Im Mittelpunkt der gemeinsamen Forschung und Entwicklung am KKM stehen maschinen- und produktionsnahe Anwendungen, Services sowie virtuelle Assistenzsysteme in den Themenfeldern autonome Prozessführung, Condition Monitoring und Predictive Maintenance. Das gilt sowohl für Grundlagen als auch für produktnahe Themen. Weitere Schwerpunkte sind IoT-Plattformen (Internet-of-Things), digitale Infrastrukturen sowie Standards für die Verbindung von Maschinen mit übergeordneten Systemen oder Peripherie. Ebenfalls sollen gemeinsam neue Data-Analytics-Anwendungen entwickelt werden, um aus den Daten wertvolle Informationen zu generieren.