- 04.01.2024
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Digitale Verbesserung des Druckgusses: von fortschrittlicher Überwachung bis zu durch KI perfektionierten Prozessen
Die Komplexität des modernen Druckgusses macht manuelles Monitoring und Verbesserungen herausfordernd. Fehlerbehebung ist oft ein Ratespiel. Da erfahrenes Personal in Rente geht, entsteht eine Qualifikationslücke, was die Kontrolle über Gussqualität, Kostenreduktion und Emissionsminderung erschwert. Digitalisierung ist nun der effektivste – oft der einzige – Weg, um wesentliche Verbesserungen zu erzielen.


Energieüberwachung und Emissionsreduktion
Emissionsberichterstattung ist jetzt ein wesentliches – oft verpflichtendes – Erfordernis. IIoT-Systeme sammeln automatisch Daten zum Energieverbrauch, die zusammen mit anderen Eingaben in Emissionen umgerechnet werden können. Der Zugang zu zuverlässigen Prozessdaten über IIoT macht Scope 1 und 2 der Kohlenstoffberichterstattung viel machbarer, besonders wenn mehrere Standorte beteiligt sind.Druckgießer können ihre Plattform nutzen, um klar zu identifizieren, welche Prozessverbesserungen am besten funktionieren – einschließlich jener, die die Schrottverringerung unterstützen. Nehmen wir zum Beispiel eine Gießerei, die jährlich 50.000 Tonnen Guss produziert. Es wurde berechnet, dass, wenn sie ihre Schrottrate von fünf auf drei Prozent reduzieren, dies einer Einsparung von 604 Tonnen CO2 pro Jahr entspricht.
Digitalisierung in der Praxis: zwei Beispiele
Alupress Foundry nutzt einen Refill Monitor, um die Metallversorgung an ihrem Standort in Hildburghausen, Deutschland, zu optimieren. Das Tool überwacht die Füllstände der Dosieröfen im Vergleich zum Metallverbrauch des Druckgussprozesses. Dashboards in der Schmelzhalle, der Produktionshalle und auf Gabelstaplern zeigen in Echtzeit an, wann jeder Ofen mit welcher Legierung und in welcher Menge Metall nachgefüllt werden muss. Farbcodes zeigen Prioritätsstufen an. Dies ersetzt zeitaufwändige manuelle Füllstandskontrollen und verringert das Risiko von Stillstand und anderen Nachteilen durch das Nachfüllen mit der falschen Legierung, Überfüllen oder Unterfüllen. LENAAL ist ein weiterer Aluminium-Druckguss-Spezialist, der von dieser Technologie profitiert.
MAT Foundry Group sammelt, überwacht und analysiert Daten von mehreren Standorten. Jeder Nutzer an jedem Standort kann auf die zentrale cloud-basierte Plattform zugreifen und Live-KPIs innerhalb von angepassten Dashboards überwachen, um den täglichen Betrieb zu verwalten. Das obere Management kann aggregierte Daten wie Gussgewichte oder Schrottniveaus pro Schicht einsehen, während Produktionsmanager standortspezifische Produktivitäts-KPIs wie gegossene Tonnen pro Stunde, nicht gegossene Formen und Stop-/Wartezeiten bevorzugen. Das Werkstattpersonal überwacht Live-Maschinendaten, die farblich kodiert sind, um ihnen zu helfen, kleine technische Probleme schnell zu erkennen und zu beheben. Das System überwacht auch automatisch Staubfilterdrücke und warnt vor möglichen Blockaden, um Produktionsstops aufgrund zu hoher Anlagenausstoße zu vermeiden.

Die Kraft der KI für die Schrottverringerung nutzen
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) kann einen signifikanten Unterschied in der Leistung machen, wenn er auf einer reifen Datenplattform wie oben beschrieben aufbaut. Ein von KI angetriebenes Experten-Ausführungssystem (EES) berücksichtigt alle Prozessparameter einer gesamten Produktionslinie, um eine Zielvariable zu maximieren – die Gussqualität.Während der Produktion, anstatt nur auf Qualitätsprobleme zu reagieren, aktualisiert das EES alle 30 Minuten Empfehlungen für den Kontrollplan als Antwort auf KI-Vorhersagen basierend auf Echtzeitdaten. Das hält die Produktion stabil und hochwertig, selbst wenn Faktoren wie die Lufttemperatur variieren. Das Grundmodell wird regelmäßig mit neuen Parameter- und Endqualitätsdaten aktualisiert, sodass die Optimierungsergebnisse weiter verbessert werden.
KI funktioniert. Ein globaler Automobil-OEM, den wir mit einem KI-betriebenen Experten-Ausführungssystem (EES) für Niederdruck-Druckguss unterstützt haben, verringerte den Schrott um 29 Prozent in seinem Leichtmetallrad-Herstellungsprozess, was zu einer vorhergesagten Bruttojahreseinsparung von mehr als 0,5 Millionen Euro und einer Produktionsvolumensteigerung von 2,4 Prozent führte. Japans Morikawa-Gießerei begann 2022 mit Tests zur KI-betriebenen Optimierung. Die ersten Tests an zwei verschiedenen Mustern senkten die Schrottraten um 66,6 Prozent und 86,9 Prozent.
Zusammenfassend kann man sagen, dass manuelle Techniken den Anforderungen einer modernen Gießerei nicht entsprechen. Digitale Daten und Werkzeuge sind der Weg, um die Gussproduktion zu verwalten und weiter zu verbessern – und ein IIoT-System, das Daten sammelt und an eine zentrale Datenbank sendet, ist die optimale Lösung, besonders in Kombination mit KI-Technologie. Mit diesen Werkzeugen und der Unterstützung eines Experten für die Implementierung haben Druckgießer einen klaren Weg zum digitalen Erfolg.