Wie kann die eindeutige Identifikation von Coils entlang komplexer Produktionsketten sichergestellt werden?

Eine zuverlässige Identifikation kann über charakteristische Prozessmerkmale wie das Dickenlängsprofil erfolgen, das für jedes Coil individuell ist. Mit ibaDatawyzer-ICC wird dieses Profil als „Fingerprint“ genutzt, um Coils eindeutig zuzuordnen. Die notwendigen Prozessdaten werden dabei mit ibaPDA erfasst und weiterverarbeitet. Dadurch wird eine durchgängige Traceability auch bei komplexen Prozessrouten gewährleistet.

Wie lassen sich Materialverwechslungen in der Metallverarbeitung frühzeitig erkennen und vermeiden?

Materialverwechslungen können durch den kontinuierlichen Abgleich von Prozessdaten zwischen verschiedenen Produktionsstufen identifiziert werden. ibaDatawyzer-ICC vergleicht dazu die charakteristischen Signalverläufe und bewertet deren Übereinstimmung anhand definierter Schwellenwerte. Bei Abweichungen erfolgt eine automatische Kennzeichnung und alternative Zuordnungssuche. Dies ermöglicht eine sofortige Reaktion, bevor fehlerhafte Weiterverarbeitung erfolgt.

Wie können große Datenmengen für die schnelle Suche und Zuordnung einzelner Produkte genutzt werden?

Eine performante Datenbank mit spezifischen Feature-Extraktionen ermöglicht die schnelle Identifikation einzelner Objekte innerhalb großer Datenbestände. ibaDatawyzer-ICC generiert aus Prozessdaten eindeutige Merkmale und speichert diese langfristig. In Kombination mit ibaPDA entsteht eine skalierbare Datenbasis für schnelle Abfragen. Dadurch lassen sich auch bei sehr großen Datenmengen einzelne Produkte in Sekunden identifizieren.

Wie können Langzeitdatenanalysen zur Optimierung von Produktionsprozessen genutzt werden?

Langzeitdaten ermöglichen die Identifikation von Trends, Abweichungen und Optimierungspotenzialen über mehrere Produktionszyklen hinweg. Mit ibaDaVIS lassen sich diese Daten in Dashboards visualisieren und systematisch auswerten. In Kombination mit ibaDatawyzer-ICC können produktspezifische Analysen durchgeführt werden. Dies unterstützt sowohl die Qualitätssicherung als auch die kontinuierliche Prozessverbesserung.

Wie kann die Qualität von Messdaten und Sensorik im laufenden Betrieb überwacht werden?

Die kontinuierliche Validierung von Messdaten erfolgt durch den Vergleich von Signalverläufen über mehrere Prozessstufen hinweg. ibaDatawyzer-ICC erkennt Abweichungen, die auf fehlerhafte Sensorik oder inkonsistente Daten hinweisen können. Durch die Integration in ibaDaVIS lassen sich diese Abweichungen transparent darstellen und analysieren. Dies ermöglicht eine frühzeitige Erkennung von Messfehlern und erhöht die Datenqualität nachhaltig.

Überprüfung von Coils mit ibaDatawyzer-ICC

Coil-Überprüfung mit ibaDatawyzer-ICC

Mit einer Produktion von über 600.000 Tonnen pro Jahr zählt die BILSTEIN Gruppe zu einem der weltweit führenden Hersteller von Kaltband. Trotz der enormen Menge von Coils, die hieraus entstehen, gleicht kein Metallband dem anderen.

„Wir sind kein klassischer Massenfertiger, sondern gehen explizit auf Kundenwünsche ein. Daher ist es unumgänglich, eine flexible Fertigung zu haben und diese zu koordinieren und zu überwachen“, sagt Ufuk Karvan, der beim Kaltbandhersteller für den Bereich Prozess- und Systemtechnik verantwortlich ist. Verwendet werden die Erzeugnisse von BILSTEIN in der Werkzeugproduktion und der Bau- und Automobilindustrie, die Produktionsfläche von BILSTEIN erstreckt sich auf rund 700.000 Quadratmeter.

Umso wichtiger ist es daher, die Coils während der gesamten Fertigungskette identifizieren und bestimmen zu können. „Unsere Prozessrouten verlaufen durchaus komplex und zusätzlich ist jeder menschliche Handeingriff eine kleine, potenzielle Fehlerquelle. Deshalb wollen und müssen wir Materialverwechslungen frühzeitig erkennen“, so Karvan. Um dies zu gewährleisten, greift die BILSTEIN Gruppe auf ibaDatawyzer-ICC, die Coil-Identifikation-Software der iba AG, zurück.

„Bei ibaDatawyzer-ICC kommt ein patentiertes Fingerprintverfahren ins Spiel: Jedes Coil entwickelt beim Walzen ein charakteristisches Dickenprofil über die Bandlänge. Anhand dieses spezifischen Kurvenverlaufs, der mit Dickenmessanlagen online erfasst und wie ein menschlicher Fingerabdruck für jedes Coil einmalig ist, können wir Coils sicher identifizieren und Verwechslungen ausschließen“, sagt Karvan. Hierzu verwendet ibaDatawyzer-ICC die mit ibaPDA erfassten Prozessdaten und generiert daraus eineindeutige Features für jedes Coil, die dann in einer Datenbank langzeitverfügbar gespeichert werden.

Eine große blaue Industriemaschine mit der Aufschrift BILSTEIN steht über zwei parallelen Metallzylindern in einer Fabrik.

Verarbeitung eines Verwechslers: Es droht ein hoher Schaden

Im BILSTEIN-Werk am Standort Hagen werden gelieferte Warmbandcoils zunächst zugeschnitten und anschließend durch Wärmebehandlungen, Walz- und Schneidevorgänge weiterbearbeitet. „Wir bekommen ein Warmband, das wir in unterschiedliche Teilstreifen zerschneiden. Diese haben alle dieselbe Breite, Güte und auch dieselben Warmbandeigenschaften, sind also grundsätzlich identisch. Daher könnte eine Verwechslung hier schnell passieren“, berichtet Karvan. Kritisch werde es vor allem, wenn die Metallbänder einem falschen Auftrag zugeordnet und nicht korrekt weiterverarbeitet würden: „Falls ein Coil verschnitten wird, dann könnte man einen Kunden im schlimmsten Fall nicht mehr beliefern und müsste warten, dass wir ein passendes Warmband bekommen. Obendrein wären etwa 25 Tonnen Material Schrott. Bei einem Wert von etwa 2.000€ pro Tonne kann man sich den Schaden, der hier entstehen würde, schnell ausrechnen“, sagt Karvan. Dieses Risiko beseitigt BILSTEIN mit dem Einsatz von ibaDatawyzer-ICC: „Mit dem System sehen wir nicht nur sofort, wenn irgendwo etwas nicht passt, sondern bekommen auch direkt das korrekte Coil angezeigt“, zeigt sich Karvan rundum zufrieden mit der iba-Lösung. Die BILSTEIN-interne Datenbank umfasst mittlerweile über 180.000 Einträge, von denen jeder die spezifischen Merkmale des jeweiligen Coils enthält. Dennoch ließe sich „die Nadel im Heuhaufen in Sekundenschnelle finden“, wie Karvan sagt.

Wie ein menschlicher Fingerabdruck ist das Dickenlängsprofil für jedes Coil einmalig.

Ufuk Karvan
Leitung Prozess- und Systemtechnik, BILSTEIN

Langzeitanalysen bringen einen „riesigen Mehrwert“

Auch zur Überwachung der verschiedenen Anlagen setzt BILSTEIN auf das iba-System, zur Datenerfassung sind dabei knapp 60 ibaPDA-Systeme (Process Data Acquisition) im Einsatz. Eine ganz besondere Anwendung hat BILSTEIN gemeinsam mit iba dabei für das Web-basierte Dashboard-Tool ibaDaVIS entwickelt: Durch die konsequente Verbindung von ibaDatawyzer-ICC, der die Coils während der einzelnen Produktionsschritte im Hintergrund überwacht, mit ibaDaVIS lassen sich Langzeitbeobachtungen anstellen und somit Trends und weitere Optimierungspotenziale erkennen. Auf diese Weise können beispielsweise die fehlerfreie Funktion der eingesetzten Messtechnik permanent nachgewiesen oder umfassende Reports für einzelne Coils erstellt werden. „Dass wir mit ibaDaVIS und ibaDatawyzer-ICC Langzeitanalysen fahren können, hat für uns einen riesigen Mehrwert. Aus den Erkenntnissen, die wir dort bereits gewonnen haben, sind schon einige Ideen entstanden. Hier sind wir bislang die ersten und einzigen, die das so machen“, berichtet Karvan.

Testen Sie jetzt das iba-System!

Laden Sie sich die Demo von ibaPDA und ibaAnalyzer herunter und optimieren Sie noch heute Ihre Prozesse. Testen Sie es 30 Tage lang kostenlos!

ibaPDA-Demo Lizenz anfordern

Patentiertes Verfahren: Die Fingerprint-Technologie von ibaDatawyzer-ICC

Zur Coil-Identifizierung nutzt ibaDatawyzer-ICC vorrangig das Dickenlängsprofil des gewalzten Coils. Da die Materialdicke üblicherweise am Ausgang des einen und am Eingang des folgenden Fertigungsschritts gemessen wird, kann das Dickenlängsprofil als inhärentes Merkmal zur Identifikation des Coils verwendet werden. Mithilfe dieser patentierten Fingerprint-Technologie bestimmt ibaDatawyzer-ICC die einzigartige Charakteristik aus einem Dickenlängsprofil an markanten Stellen im Signalverlauf wie beispielsweise Maxima und Minima. In der Analyse ermittelt die Software dann die Anzahl der Übereinstimmungen zwischen den Dickenlängsprofilen der Ausgangs- und Eingangsmessung. Zur korrekten Zuordnung eines Coils muss diese dann oberhalb eines anlagenspezifischen Grenzwerts liegen. Ist die Trefferquote jedoch niedriger, deutet dies entweder auf eine schlechte Datenqualität oder einen Verwechsler hin. In diesem Fall markiert ibaDatawyzer-ICC den Eintrag in der Visualisierung farbig und sucht automatisch nach passenderen Coils. Auf diese Weise werden Coil-Verwechslungen und auch nicht dokumentierte Umwickelvorgänge rechtzeitig erkannt.

Verwendete Funktionen

Die folgenden Funktionen des iba-Systems werden in dieser Success Story verwendet.

Entdecken Sie weitere Success Stories

Lesen Sie weitere inspirierende Success Stories unserer zufriedenen Kunden.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Wie kann die eindeutige Identifikation von Coils entlang komplexer Produktionsketten sichergestellt werden?: Eine zuverlässige Identifikation kann über charakteristische Prozessmerkmale wie das Dickenlängsprofil erfolgen, das für jedes Coil individuell ist. Mit ibaDatawyzer-ICC wird dieses Profil als „Fingerprint“ genutzt, um Coils eindeutig zuzuordnen. Die notwendigen Prozessdaten werden dabei mit ibaPDA erfasst und weiterverarbeitet. Dadurch wird eine durchgängige Traceability auch bei komplexen Prozessrouten gewährleistet.
Wie lassen sich Materialverwechslungen in der Metallverarbeitung frühzeitig erkennen und vermeiden?: Materialverwechslungen können durch den kontinuierlichen Abgleich von Prozessdaten zwischen verschiedenen Produktionsstufen identifiziert werden. ibaDatawyzer-ICC vergleicht dazu die charakteristischen Signalverläufe und bewertet deren Übereinstimmung anhand definierter Schwellenwerte. Bei Abweichungen erfolgt eine automatische Kennzeichnung und alternative Zuordnungssuche. Dies ermöglicht eine sofortige Reaktion, bevor fehlerhafte Weiterverarbeitung erfolgt.
Wie können große Datenmengen für die schnelle Suche und Zuordnung einzelner Produkte genutzt werden?: Eine performante Datenbank mit spezifischen Feature-Extraktionen ermöglicht die schnelle Identifikation einzelner Objekte innerhalb großer Datenbestände. ibaDatawyzer-ICC generiert aus Prozessdaten eindeutige Merkmale und speichert diese langfristig. In Kombination mit ibaPDA entsteht eine skalierbare Datenbasis für schnelle Abfragen. Dadurch lassen sich auch bei sehr großen Datenmengen einzelne Produkte in Sekunden identifizieren.
Wie können Langzeitdatenanalysen zur Optimierung von Produktionsprozessen genutzt werden?: Langzeitdaten ermöglichen die Identifikation von Trends, Abweichungen und Optimierungspotenzialen über mehrere Produktionszyklen hinweg. Mit ibaDaVIS lassen sich diese Daten in Dashboards visualisieren und systematisch auswerten. In Kombination mit ibaDatawyzer-ICC können produktspezifische Analysen durchgeführt werden. Dies unterstützt sowohl die Qualitätssicherung als auch die kontinuierliche Prozessverbesserung.
Wie kann die Qualität von Messdaten und Sensorik im laufenden Betrieb überwacht werden?: Die kontinuierliche Validierung von Messdaten erfolgt durch den Vergleich von Signalverläufen über mehrere Prozessstufen hinweg. ibaDatawyzer-ICC erkennt Abweichungen, die auf fehlerhafte Sensorik oder inkonsistente Daten hinweisen können. Durch die Integration in ibaDaVIS lassen sich diese Abweichungen transparent darstellen und analysieren. Dies ermöglicht eine frühzeitige Erkennung von Messfehlern und erhöht die Datenqualität nachhaltig.