Licht ins Datendunkel bringen

Optische Inline-Systeme generieren einen kontinuierlichen Datenstrom von bis zu einem Gigabyte Daten pro Sekunde. Die Kamerasensoren detektieren mit einer geringen Messtoleranz von weniger als +/-10 µm auch kleine Fehler. (Bildquelle: Pixargus)

Die 0,3 mm dünnen Endotracheal-Schläuche des Medizintechnikherstellers Medtronic, Meerbusch, die als Komponenten von Absaugsystemen das menschliche Atemsystem von Sekreten befreien, entstehen in Schichten in einem komplexen Extrusionsverfahren. Dabei wird auch eine kleine Spirale aus Metall eingebracht. Zum Überwachen des komplexen Produkts benötigt es optische Inline-Systeme. Der Trend in der Medizintechnik geht aber weiter: Zu mikroskopisch kleinen Strukturen, die für das bloße Auge kaum sichtbar sind. Stattdessen überwachen Kameras den Extrusionsprozess. „Eine Qualitäts­kontrolle dieser Mikrokomponenten können Sie nur mit entsprechender Technik leisten“, erklärt Jürgen Philipps. Der Mitgründer und Geschäftsführer von Pixargus, Würselen, entwickelt und produziert für Unternehmen optische Inline-Systeme für die Dimensions- und Oberflächenkontrolle von Extrusionsprodukten aus Kunststoff und Kautschuk.

Datenstrom von bis zu einem Gigabyte pro Sekunde

Optische Inline-Systeme generieren einen kontinuierlichen Datenstrom von bis zu einem Gigabyte Daten pro Sekunde. Die Kamerasensoren detektieren mit einer geringen Messtoleranz von weniger als  /-10 µm auch kleine Fehler. (Bildquelle: Pixargus)

Optische Inline-Systeme generieren einen kontinuierlichen Datenstrom von bis zu einem Gigabyte Daten pro Sekunde. Die Kamerasensoren detektieren mit einer geringen Messtoleranz von weniger als +/-10 µm auch kleine Fehler. (Bildquelle: Pixargus)

Die Kamerasensoren detektieren dabei mit einer Messtoleranz von weniger als +/- 10 µm auch kleine Fehler und generieren einen kontinuierlichen Datenstrom von bis zu einem Gigabyte Daten pro Sekunde. „Für die Kamera macht es keinen Unterschied, ob sie Kunststoff oder Kautschuk kontrolliert“, erläutert Philipps. „Die Intelligenz des Systems steckt in unserer Software, in den Algorithmen.“ Diese ermöglichen, dass der Datenstrom in kurzer Zeit gefiltert und sich so auf ein definiertes Ausschusskriterium herunterrechnen lässt. Anhand dessen entscheidet das System, ob es ein Produkt ausschleust oder für in Ordnung befindet. „Unsere Inspektionssysteme müssen diese Entscheidung in weniger als einer Sekunde fällen“, hebt Philipps hervor.

Heute geht es bei Pixargus auch darum den Datenstrom zum effizienten Steuern von Produktionsprozessen zu nutzen. „Wir generieren die Daten, haben aber auch das Know-how und die Werkzeuge, um Big Data zu nutzen“, so der Geschäftsführer. Anfragen erhält er beispielsweise aus der Automobil­industrie. Bereits in den Anfängen von Pixargus, als das Unternehmen noch ein Spin-off des Instituts für Kunststoffverarbeitung (IKV) an der RWTH Aachen war, zählte die Automotive-Branche zum Kundenstamm. Philipps kennt sie deshalb genau: „Der Druck, die Effizienz zu steigern und dabei die Qualität zu halten, ist sehr groß.“ Der Hersteller von Dichtungen für Autotüren und -schiebedächern Toyoda Gosei Meteor, Bockenem, will sich daher für Big Data vorbereiten. „Es geht uns um Prozess­optimierung, aber auch um die Dokumentation und den Qualitätsnachweis für unsere Kunden“, erklärt der Leiter Qualitäts- und Umwelt­management Lutz Klingauf. „Dazu braucht man geeignete Hardware“, bestätigt Philipps. „Je besser wir vorne in der Sensorik sind und dort genauer Daten generieren, desto gewinnbringender ist der gesamte Prozess.“ Er betont: „Erst das Auswerten macht die Daten wertvoll.“ Auch hier sind intelligente Algorithmen notwendig.

Big Data auf dem Vormarsch

Das Inline-Inspektionssystem misst während des Extrusionsprozesses die Kontur der Profile (weiß), vergleicht sie mit einem Referenzprofil und zeigt Abweichungen von den Sollwerten (blau) an. Die Mess­ergebnisse lassen sich mithilfer einer SPS ausgegeben und so für die Prozesssteuerung nutzen. (Bildquelle: Pixargus)

Das Inline-Inspektionssystem misst während des Extrusionsprozesses die Kontur der Profile (weiß), vergleicht sie mit einem Referenzprofil und zeigt Abweichungen von den Sollwerten (blau) an. Die Mess­ergebnisse lassen sich mithilfer einer SPS ausgegeben und so für die Prozesssteuerung nutzen. (Bildquelle: Pixargus)

Die Würselener haben ein Software-Tool entwickelt, das im Zusammenspiel mit der Kamera-Sensorik den Extrusionsprozess transparenter macht. Mit dem Data Master 4.0 lassen sich beispielsweise Chargen einzelnen Zulieferern zuordnen und systematische Schwachstellen des Vorprodukts aufdecken. Auch Daten, wie etwa eine schwankende Temperatur den Prozess beeinflusst, lassen sich damit analysieren. „Im Kern geht es darum, Muster und Trends zu erkennen, Vorhersagemodelle zu entwickeln sowie die Erkenntnisse in die Produktion zurückzuspielen.“ Ein Inspektions­system des Unternehmens, das für die Big-Data-Technologie optimiert ist und „Synergien zwischen Oberflächeninspektion und Dimensionskontrolle“ schaffen soll, wurde für die K 2016 in Düsseldorf angekündigt.
Laut einer Bitkom-Studie ist die Automobilindustrie heute Vorreiter bei der Nutzung von Big Data. Dicht gefolgt von Versicherungsunternehmen sowie der pharmazeutischen und chemischen Industrie. Nach verbandseigenen Schätzungen wird der Umsatz durch Big-Data-Lösungen in Deutschland im Jahr 2016 auf über 13 Mrd. EUR steigen.
Dass bei Big Data heute Bewegung ins produzierende Gewerbe kommt, beobachtet auch Philipps. „Wir stellen fest, dass immer mehr Kunden das Thema aufgreifen“, erzählt er. „Es spricht sich herum, dass man Qualität und Kosten damit besser kontrollieren kann.“

ist Journalistin bei der Redaktion aix in Stolberg-Dorff.

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