Die MöllerGroup, ein weltweit agierendes Familienunternehmen mit Sitz in Bielefeld, fokussiert sich im Geschäftsbereich MöllerTech auf die Spritzgussfertigung für die Automobilindustrie. Zur Reduzierung von Ausschuss und zur Verbesserung der Nachhaltigkeit wurde ein Predictive Quality System entwickelt, das die Qualität von Kunststoffteilen in Echtzeit überwachen und Probleme frühzeitig erkennen soll.
In einem Pilotprojekt wurden an einer ausgewählten Spritzgussanlage von Engel relevante Prozessparameter identifiziert und über 600 Produktionsaufträge zwischen Januar 2021 und Mai 2024 ausgewertet. Diese Daten umfassten Variablen wie Schichtdaten, Maschinenstatus und Prüfvariablen der Einspritzprozesse. Auch die Labelling von Ausschussteilen wurde durchgeführt, um aussagekräftige Trainingsdaten für das maschinelle Lernen zu erhalten. Eine besondere Herausforderung war dabei die Zuordnung von Ausschussteilen zu den entsprechenden Produktionsprozessen, was durch zeitliche Verzögerungen erschwert wurde.
Die Analyse konzentrierte sich auf die Druckverläufe und die Einspritzkaskade, die Aufschluss über typische Muster bei fehlerhaften Bauteilen geben können. Ein Modell zur Anomalieerkennung wurde trainiert, um Abweichungen in den Prozessdaten zu identifizieren. Erste Ergebnisse zeigten Zusammenhänge zwischen bestimmten Prozessvariablen und Ausschusstypen, die nun weiter untersucht werden.
Zukünftige Optimierungen umfassen eine präzisere zeitliche Zuordnung der Daten, eine erweiterte Analyse der Einspritzkaskade mit Zusatzmodulen und die stärkere Einbindung von Expertenwissen in die Anomalieerkennung. Auch die Orientierung an Industrie-4.0-Standards zur systematischen Erfassung von Qualitätsmerkmalen ist vorgesehen.