Dürr hat erfolgreich am Microsoft Intelligent Manufacturing Award teilgenommen und erzielte mit den Softwareprodukten der DXQanalyze-Familie den Gesamtsieg. Die smarte Software sammelt verfügbare Produktionsdaten und wertet diese aus, um geeignete Maßnahmen zur Optimierung des Produktionsbetriebs entwickeln zu können. Mithilfe maschinellen Lernens ist die Software in der Lage, unbekannte Zusammenhänge und Muster abzuleiten und mögliche Fehler im Voraus zu erkennen.
Der Microsoft Intelligent Manufacturing Award (Mima), den Microsoft Deutschland zusammen mit der Unternehmensberatung Roland Berger vergibt, zeichnet Unternehmen aus, die durch innovative Ideen und Lösungen einen wertvollen Beitrag zur Zukunft der Industrie leisten.
Der Award wird in fünf Kategorien verliehen. Zusätzlich wird das Unternehmen prämiert, das über alle Kategorien hinweg überzeugen kann. Den Titel des Gesamtsiegers darf in diesem Jahr Dürr Systems für seine DXQanalyze-Softwareprodukte beanspruchen.
„Der Gewinn des Microsoft Intelligent Manufacturing Awards macht uns nicht nur sehr stolz, sondern bestärkt uns gleichzeitig in unserer Vision von einer vollständig digitalisierten Lackieranlage”, freut sich Dr. Jochen Weyrauch, Vorstandsvorsitzender der Dürr Systems AG, über das hervorragende Abschneiden.
Sammeln, auswerten, vorhersagen
Die Produkte der DXQanalyze-Familie sammeln verfügbare Maschinen- und Anlagendaten wie Prozess- und Werkstückinformationen und werten diese aus. Mögliche Qualitätsdefekte an Werkstücken sowie drohender Verschleiß von Anlagenkomponenten können bereits am Entstehungsort erkannt und geeignete Maßnahmen abgeleitet werden.
Die Daten werden visualisiert und können teils in Echtzeit über lange Zeiträume hinweg historisch ausgewertet werden. In der Verbindung mit maschinellem Lernen lassen sich große Datenmengen einschließlich historischer Daten nutzen, um fortlaufend exakte Prognosen für die Zukunft zu stellen. Hierzu dient die Applikation DXQequipment.analytics.
Bluebotics und Dürr entwickeln gemeinsam AGVs für Lackieranlagen
Auf einer übergeordneten Ebene wertet DXQplant.analytics die Daten und die dokumentierte Werkstückqualität aus und ermöglicht Rückschlüsse auf den Betrieb von Einzelanlagen entlang der Wertschöpfungskette.
Aus historischen Daten über die Werkstückqualität werden Muster abgeleitet und Zusammenhänge zu Maschinen- und Anlagenzuständen hergestellt. Auf diese Weise ist es möglich, den Anlagenbetrieb frühzeitig anzupassen, um die Lackierqualität in der Produktion zu erhöhen.
Machine Learning sorgt für mehr Transparenz
Durch das Machine-Learning-Verfahren sind die Software-Produkte dazu fähig, Verschleiß von Komponenten und Anomalien in Produktionssystemen regel- und datenbasiert zu erkennen und vorherzusagen.
Die Transparenz über das Betriebsverhalten von Maschinen und Anlagen erreicht somit ein neues Niveau. DXQanalyze stellt anlagenindividuell und nutzungsabhängig Informationen bereit und kann damit beispielsweise die verbleibende Lebensdauer von Anlagenkomponenten prognostizieren oder Zusammenhänge von Qualitätsergebnis und Bearbeitungsprozess herstellen.
DXQanalyze überzeugt die Jury über alle Kategorien hinweg
Im Fokus des Awards stehen Produkte, die zukunftsweisende Lösungen für die industrielle Produktion bieten. In einem mehrstufigen Auswahlverfahren überzeugte DXQanalyze die Jury über alle Kategorien hinweg:
„Bei der Lösung von Dürr ist beeindruckend, in welchem Reifegrad die KI bereits arbeitet und Anomalien prognostiziert werden. Mithilfe dieser technologischen Entwicklung lassen sich enorme Kostenersparnisse erzielen. Ausfälle von Produktionsanlagen werden ebenso wie Materialausschuss vermindert“, lobt Jury-Mitglied Prof. Dr. Oliver Niggemann vom Institut für Automatisierungstechnik an der Helmut-Schmidt-Universität/Universität der Bundeswehr in Hamburg die smarte Software.
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Je nach Anwendungsfall kann die Software in neuen und bestehenden Anlagen eingesetzt werden. Die Installation an Einzelanlagen (on Edge), im unternehmenseigenen Netzwerk (On-Premise) oder in einer Cloud-Umgebung wird unterstützt. Die Software kann in unterschiedliche IT-Systeme integriert und an verschiedene Architekturanforderungen der Anwender angepasst werden. (bec)
