Vorausschauende Wartung für Werkzeugmaschinen

Branche

Produktion/Predictive Maintenance

Kunde

Schwäbische Werkzeugmaschinen GmbH (SW), ein mittelständischer, expandierender Hersteller von Fertigungssystemen vor allem für Tier1 und Tier2 Zulieferer der Automobilindustrie mit weltweit rund 1.000 Mitarbeiter*innen.

Ausgangssituation

Für die Serienfertigung kommen mehrspindlige, 4- und 5-achsige Bearbeitungszentren für die spanende Fertigung zum Einsatz. Der Verschleiß von Komponenten in einem solch komplexen System lässt sich durch eine präzise Ausrichtung beim Aufbau reduzieren, aber nicht völlig abstellen. Es existieren diverse Ansätze für datengetriebene Optimierungen.

Herausforderungen

• Werkzeugmaschinen verfügen über zahlreiche verschiedene Komponenten, die mit der Zeit verschleißen
• Austausch ist oftmals kompliziert und damit zeit- und kostenintensiv
• Verschleiß kann kostspielige Ausfälle verursachen
• Zustand der Komponenten beeinträchtigt Produktionsqualität

Lösung

• Geeignete Datenbasis schaffen durch Identifikation relevanter Messgrößen und Analyse der Betriebszustände unter Berücksichtigung des firmeninternen Fachwissens
• KI-Modell prognostiziert mittels Predictive Maintenance den Ausfallzeitpunkt bestimmter Komponenten auf Basis ihres Verschleißgrads

Ergebnis

• Austausch von Komponenten nur bei Bedarf
• Stillstandzeiten und Kosten deutlich reduziert
• Service kann Daten gezielt zur Hilfe beim Kunden heranziehen

Ansprechpartner