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Nov 05, 2023

Wie die Überwachung des Maschinenzustands die Etikettiervorgänge verbessern kann

Ed Ballina | 15. Juni 2021 Eine verbesserte Gerätezuverlässigkeit und Betriebszeit sind zwei davon

Ed Ballina | 15. Juni 2021

Eine verbesserte Gerätezuverlässigkeit und Betriebszeit sind zwei der vielen Vorteile der kontinuierlichen Überwachung von Maschinen mithilfe von Tools zur vorausschauenden Wartung. Mithilfe des Internets der Dinge (IoT) und künstlicher Intelligenz (KI) kann die sogenannte Maschinengesundheitsüberwachung Wartungsteams alarmieren, wenn Probleme erkannt werden, und angeben, was zur Behebung des Problems getan werden muss.

Doch die Nutzung dieser Erkenntnisse zur Prozessverbesserung neben der herkömmlichen Fehlerreduzierung steckt noch in den Kinderschuhen. Wenn die Überwachung des Maschinenzustands vollständig genutzt wird, wird ihre Auswirkung auf die Prozessverbesserung und Abfallreduzierung sogar noch größer sein als ihre Rolle bei der Beseitigung mechanischer Ausfälle.

Ein gutes Beispiel dafür, welche Vorteile diese Vorteile haben könnten, ist Ihr Etikettierbetrieb.

Zunächst eine kurze Lektion zur Etikettierung von Plastikflaschen. Zunächst nehmen Drucker ein Substrat – normalerweise eine Art Polymermaterial – und verwenden verschiedene Methoden und Tinten, um das fertige Etikett zu erstellen. Das Etikettenmaterial wird in Form von Rollen geliefert, die Tausende Fuß an Etikettenabdrucken enthalten. Diese werden auf Maschinen geladen, die eine genau abgemessene Länge des Etiketts zuschneiden und auf den Flaschen befestigen, häufig mit Klebstoff, normalerweise nachdem die Flaschen gefüllt und verschlossen wurden.

Das Etikett muss sauber und in genau der richtigen Länge geschnitten werden, um sicherzustellen, dass es genau passt, richtig aussieht und keine Partikel aus zerkleinertem Etikettenmaterial entstehen, die die Ausrüstung beschädigen könnten.

Zu den häufigsten Etikettendefekten zählen Fehlausrichtung, unregelmäßiger Schnitt und Fahnenbildung, wenn ein Teil des Etiketts herausragt. Manchmal fehlt einfach das Etikett.

Hier sind einige reale Anwendungsfälle, in denen die Überwachung des Maschinenzustands die Etikettierungsvorgänge erheblich verbessern könnte.

Ein entscheidender Faktor beim Etikettieren von 600 bis 800 Flaschen pro Minute ist die Sicherstellung, dass die Maschinenkante, die das Etikett vom Folienstreifen schneidet, scharf ist und dass die zugehörigen Teile der Etikettierausrüstung ausgerichtet sind und ordnungsgemäß funktionieren. Sich auf die visuelle Inspektion des Prozesses durch den Menschen zu verlassen, um die Qualität sicherzustellen, ist zu lückenhaft und ineffektiv, da sich Tausende oder sogar Zehntausende schlecht etikettierter Flaschen in einer Produktionslinie stapeln können, bevor irgendjemand einen Fehler bemerkt.

Automatische Defektsensoren funktionieren nicht immer wie angekündigt. Wenn ein Defekt klein genug ist oder der Sensor nicht perfekt ausgerichtet ist, bleibt er unentdeckt, sodass Flaschen in die Regale gelangen, wo sie dem Verbraucher eine hässliche Verpackung präsentieren. Manche Flaschen durchlaufen die ganze Linie ohne Etikett! Wenn diese unbeschrifteten Flaschen die Lieferkette durchlaufen, werden sie aufgrund ihres „geheimnisvollen“ Inhalts weggeworfen, was zu unnötigem Abfall führt.

Unternehmen, die Prüfprogramme eingeführt haben, verlangen von den Bedienern, dass sie alle 15 bis 30 Minuten die Etikettenqualität überprüfen. Das ist zwar besser als gar keine Kontrollen, aber es gehört immer noch etwas Glück dazu, den Fehler frühzeitig zu erkennen. Wenn pro Minute 1.200 Flaschen vom Band laufen, können zwischen den Kontrollen 40.000 Flaschen mit schlechten Etiketten produziert werden. Es macht keinen Spaß, diese aus eigener Erfahrung aus der Reihe zu streichen.

Was wäre, wenn wir den Verschleiß an Komponenten, die den Etikettierungsprozess beeinflussen, erkennen und Probleme beheben könnten, bevor schlecht etikettierte Flaschen produziert werden? Eine der Hauptursachen für eine schlechte Leistung von Rollenetikettierern ist ein unzureichendes Abschneiden einzelner Etiketten von der Etikettenrolle. Wenn der Schnitt nicht sauber und präzise ist, schlägt die Anwendung fehl. Darüber hinaus häufen sich Scherben falsch geschnittener Etiketten im Gerät, was zu weiteren Problemen führt. Was wäre, wenn wir erkennen könnten, wann die Messer an der Schneidtrommel zu verschleißen beginnen, was zu schlechten Schnitten führt?

Prädiktive Analysen können uns zu dieser Echtzeit-Prozessüberwachung der Etikettierungsleistung führen. Es kann feststellen, wann die Schneidklingen so stumpf werden, dass sie unregelmäßig schneiden. An diesem Punkt können wir die Klingen gegen neue austauschen – während der regulären Stillstandszeit statt bei einem ungeplanten Stopp –, sodass schlechte Etikettierung aufgrund schlechter Schnitte der Vergangenheit angehört.

In Etikettierbetrieben auf der ganzen Welt kommt es unzählige Male vor, dass eine Materialrolle zu Ende geht und durch eine neue Rolle scheinbar identischen Materials ersetzt wird, und dann kommt es zu Problemen. Hat die neue Rolle die Probleme verursacht?

Die Analyse der Maschinenzustandsdaten der „guten“ Laufrolle und deren Vergleich mit den Daten der „schlechten“ Laufrolle dürfte Hinweise liefern. Möglicherweise stellen wir fest, dass die Austauschwalze zu stärkeren Vibrationen führte und die Antriebsmotoren eine höhere Stromaufnahme aufwiesen, ein Zeichen von Stress. Es stellt sich heraus, dass Unterschiede in den Tintenfarbstoffchargen zu Unterschieden im Etikettenmaterial führen können, was sich auf die Maschinenleistung auswirken kann.

Oftmals bestätigen Erkenntnisse aus der Analyse der von den neuen Technologietools erfassten Daten, was Mitarbeiter an vorderster Front anekdotisch wissen und aus Erfahrung gelernt haben.

Das Fazit ist, dass Erkenntnisse zur Verbesserung der Qualität im gesamten Herstellungsprozess aufgrund der Informationsrückkopplungsschleifen, die die heutige Technologie ermöglicht, jetzt leichter verfügbar sind. Der Nutzen, der sich aus der Integration dieser prädiktiven Analysetools ergibt, kann erheblich sein, und das ist vielleicht eine der größten Lektionen, die man lernen kann.

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