Die umfassende Datenauswertung im Druckguss entlang

Gießereimaschinen
Hütten- und Walzwerkeinrichtungen
Thermoprozesstechnik
INDUSTRIE 4.0
Die umfassende Datenauswertung
im Druckguss entlang der gesamten Prozesskette
„Prozess- und Produktionsdaten übergreifend erfasst und ausgewertet eröffnen
weitere Potentiale zur Prozessführung und Qualitätsvorhersage!“
Dr. Norbert Erhard, Oskar Frech GmbH + Co. KG
Die Ausgangssituation
Die Lösung
Der Nutzen
Im Produktionssystem Druckgießen
steht vermehrt nicht mehr die Maschine
alleine, sondern vielmehr die Produktionsanlage bestehend aus verketteten
Maschinen und Periferiegeräten im Fokus.
Für die Druckgießmaschine wurde von
Frech bereits vor vielen Jahren die Erfassung von Prozess- und Anlagendaten
entwickelt. Sie dienten zur Qualitätsüberwachung und Produktionsplanung,
ebenso wie zur Zyklusoptimierung der
Maschine selbst. Analysen und Service
über Fernzugriff sind hierbei Standard.
•Effiziente Überwachung im gesamten
Herstellungsprozess von Druckgießprodukten
Die OEE der Gießzelle ist eine wichtige
Kennziffer bezüglich Verfügbarkeit,
Performance und Qualität.
Wie hängt aber die Qualität der Produkte
ab, von geräte- und maschinenübergreifenden Anlagenparametern? Konkret,
welchen Einfluss hat z. B. ein Parameter
eines Periferiegerätes auf ein Qualitätsmerkmal im nachfolgenden Prozessschritt, dem Druckgießen?
Wie beeinflussen sich die Betriebsweisen der Geräte in der Produktionszelle untereinander und wie wirken sie
im Gesamtsystem?
Obwohl alle Teilnehmer eines Produktionssystems heute sensortechnisch sehr gut
ausgestattet sind, fehlt i. A. die systematische und übergeordnete Auswertung,
um diese Zusammenhänge aufzuzeigen.
Nunmehr speisen die Geräte und Maschinen
einer Gießzelle ihre Daten in eine gemeinsame Datenbank und dort werden mittels
geeigneter mathematischer Modelle
Rückschlüsse gezogen bezüglich deren
Einflusses auf Qualität oder Anlagenperformance. Im Rahmen des EU-Forschungsprojekts MUSIC treiben 17 Partner aus
Industrie und Forschung dieses Thema
voran. Die Teilequalität wird durch
CT-Analysen ermittelt und diese Daten
werden den Anlagenparametern zugeordnet mit dem Ziel, künftig über
die erfassten Prozessdaten Qualitätsvorhersagen zu ermöglichen.
•Aufschluss der Interaktionen in der
Prozesskette und Optimieren des
Gesamtprozesses
•Rückfluss über diese Auswertungen
in Auslegung und Design von Formen
ähnlicher Produkte
•Optimieren der OEE für den Gesamtprozess unter Einbeziehen aller
Systemparameter
Oskar Frech GmbH + Co. KG • Dr. Norbert Erhard • Geschäftsführer
Schorndorfer Straße 32 • 73614 • Schorndorf
Telefon +49 7181 702-0 • Fax +49 7181 75430 • [email protected]
Gießereimaschinen
Hütten- und Walzwerkeinrichtungen
Thermoprozesstechnik
INDUSTRIE 4.0
SMART FOUNDRY
- die Industrie 4.0-Gießerei
„Mit SMART FOUNDRY betreibt Kurtz Ersa die wohl modernste
Handform-Eisengießerei der Welt. Effizient, nachhaltig und zukunftssicher.“
Graziano Sammati, Geschäftsführer, Kurtz Eisenguss GmbH & Co. KG
Die Ausgangssituation
Die Lösung
Der Nutzen
Einst eine Eisengießerei mit einem
Handform- und einem Maschinenformgussbereich, entschied man, nach einer
im Jahr 2011 durchgeführten Studie,
sich völlig auf den Handformguss und
damit einhergehend auf Gussstückgewichte zwischen 150 kg und 8.000 kg
zu fokussieren. Als Zielkunden wurden
ausgemacht die Branchen der regenerativen Energien, der Werkzeugmaschinen,
des allgemeinen und des Sondermaschinenbaus sowie der Großmotoren- und
Getriebebau.
Aufgrund innovativer Lösungsansätze,
wie SAP-Integration der Kunden in die
Geschäftsprozesse, dem rechnergestützten
und fahrerlosen Transport- bzw. Logistiksystem sowie neuer auf Umweltschutz
und Energieeffizienz ausgelegter Systeme
(Be- und Entlüftungsysteme, Filteranlagen, Wärmeenergierückgewinnung),
konnten Produktivität, Qualität, Liefertermintreue und ein positiver Einfluss
auf die Umwelt, mit Blick auf Zukunftssicherheit und hochwertigen Guss aus
Deutschland, erheblich gesteigert werden.
•Optimaler Materialfluss
Allen Beteiligten war dabei von vornherein
klar, dass dieses Ziel mit der bestehenden
Peripherie am Standort Deutschland und
mit Blick in die Zukunft nicht zu erreichen
war. Die Fertigungsprozesse und Materialflüsse mussten hinsichtlich der technologischen Möglichkeiten optimiert werden.
Die Arbeitsbedingungen mussten verbessert werden. Die Kapazitäten mussten
erweitert werden. Und es musste
automatisiert werden. Die Zeichen
standen klar auf Industrie 4.0.
Dabei sorgen nun des Weiteren eine flexible
Prozesskette, parzellierte Produktionsflächen und die Kombination aus manuellen Fertigungsschritten (Handformguss)
und automatisiertem Logistiksystem,
nicht nur für eine Kapazitätserweiterung
auf 20.000 Jahrestonnen guten Guss
sondern führen auch zu einem weiter
anhaltenden Bekenntnis zum Standort
Deutschland und nicht zuletzt zufriedenen Kunden.
•Einfaches Handling komplexer
Fertigungsprozesse
•Kontinuierliche Überwachung von
Anlagen und Fertigungsprozessen
•SAP-integrierte Geschäftsprozesse
•Kapazitätserweiterung von 12.000 auf
20.000 Jahrestonnen; Reduzierung von
Durchlaufzeiten; Weniger Emissionen;
Erhöhte Energieeffizienz; Verbesserte
Arbeitsplatzbedingungen;
Kurtz Eisenguss GmbH & Co. KG • Graziano Sammati • Geschäftsführer
Eisenhammer • 97907 • Hasloch / Main
Telefon +49 9342 80 50 • Fax +49 9342 805 179 • [email protected]
Gießereimaschinen
Hütten- und Walzwerkeinrichtungen
Thermoprozesstechnik
INDUSTRIE 4.0
Intelligente Wärmebehandlung senkt
Kosten und erhöht die Flexibilität
bitte laden Sie in dieses Feld wahlweise
ein weiteres Bild
„Durch die mathematische Modellierung der Wärmebehandlung können wir Bänder
direkt nach dem Walzen glühen und sparen 45% Energie.“
Olaf Trepels, Teamleiter, Reliability Engineer, Aluminium Norf GmbH
Die Ausgangssituation
Die Lösung
Der Nutzen
In den deutschen Al-Walzwerken werden
jedes Jahr 2 Mio.t Halbzeuge in Form von
Bändern produziert. Auf dem Weg dorthin werden die aufgewickelten Bänder
verschiedenen Wärmebehandlungen
unterzogen. Hierfür kommen Öfen zum
Einsatz, in die mehrere Bänder gleichzeitig chargiert werden. Alle Bänder müssen
am Ende der Wärmebehandlung die
gleiche Glühpraxe erfahren haben, damit
die metallurgischen Eigenschaften gleich
sind. Weil die Temperatur der Bänder
im Ofen nicht zerstörungsfrei gemessen werden kann, wird bis dato zu jeder
Glühpraxe mit speziellen Messbändern
ein Rezept empirisch ermittelt. Dieses
enthält die notwendigen Parameter für
den Ofen, damit die Vorgabe der Glühpraxe erreicht wird.
Nachteilig ist, dass dafür die Chargen
immer homogen zusammengesetzt sein
müssen. Dadurch ergeben sich Wartezeiten beim Materialfluss und infolgedessen geht nutzbare Restwärme aus dem
Umformprozess verloren.
Alle für die Wärmebehandlung zur
Verfügung stehenden Bänder sind in
einer Datenbank zusammengefasst.
Damit die aus bis zu vier Bändern
bestehenden Chargen voroptimiert
zusammengestellt werden, ist in der
zentralen Produktionsplanung ein
„offline“-Modul des mathematischen
Modells installiert: Dieses Modul sucht
aus der Datenbank Bänder aus, die
optimal zueinander passen. Die
Wärmebehandlung dieser Bänder in
einer Charge wird vorausberechnet
und daraus ein Chargenvorschlag mit
vier Rezepten erstellt. Nach dessen
Freigabe erfolgt die Übergabe eines
Auftrages (Charge, Rezepte) an die Öfen.
Bevor die Wärmebehandlung beginnt,
werden automatisiert das Gewicht und
die Temperatur der Bänder gemessen.
Gibt es Abweichungen, rechnet das „online“Modul neue Rezepte und steuert während
der Wärmebehandlung die Aktoren des
Ofens in Echtzeit separat für jedes Rezept.
•45% geringerer Energiebedarf:
Die Restwärme aus dem Umformprozess kann genutzt werden.
•Bessere Auslastung: Das Modell
managt Temperatur- und Gewichtsdifferenzen in Echtzeit.
•Höhere Flexibilität: Wärmebehandlung
dann, wenn der Produktionsprozess es
erfordert.
•Frühindikation von Instandhaltungsbedarf: Modell plausibilisiert Istwerte
und Solldaten.
OTTO JUNKER GMBH • Dr.-Ing. Günter Valder • Technischer Leiter
Jägerhausstr. 22 • 52152 Simmerath
Telefon +49 2473 601 328 • Fax +49 2473 601 610 • [email protected]
Gießereimaschinen
Hütten- und Walzwerkeinrichtungen
Thermoprozesstechnik
INDUSTRIE 4.0
Durchgängige wissensbasierte
Qualitätssteuerung (QCS)
„Der Weg zur Nullfehlerproduktion erfordert einen radikalen Schritt in Richtung Cyber
Physical Production Systems.“
Günther Winter, Technology and Innovation EA, Primetals Technologies Germany GmbH
Die Ausgangssituation
Die Lösung
Der Nutzen
Heutzutage müssen sich Stahlproduzenten unter anderem der
Herausforderung stellen, Mehrwert
für ihre Produkte zu schaffen, z.B.
hochwertige Stahlbunde für die
Automobilindustrie zu produzieren.
Wesentliche Module der Qualitätssteuerung der intelligenten Fabrik:
•Automatische Fehlergrundanalyse
und korrektive Eingriffe zur Erhöhung
der Ausbringung
Durch die Anwendung der Konzepte von
Industrie 4.0 - vor allem die Erfüllung von
hohen Anforderungen an das Qualitätsmanagement im Bezug auf ISO/TS 16949 ist ein neuer Ansatz für die gesamte
Lieferkette notwendig. Übergeordnete
Qualitätssteuerung ist nicht begrenzt
auf die Evaluierung des jeweiligen Qualitätsstatus eines jeden Prozessschrittes,
sondern - im Fall von Abweichungen
vom Soll-Zustand - müssen korrektive
Eingriffe erfolgen, um die Ausbringung
zu maximieren.
Voraussetzung, um dieses Ziel zu
erreichen, ist die durchgängige
Digitalisierung aller Datenquellen.
•Hochfrequente Akquisition von
detailierten Material- und Prozessdaten
von Automations-/Messsystemen und
Transformation in wichtige qualitätsrelevante Informationen
•Nahtlose Genealogie der Produktion
vom Endprodukt zurück zu Rohmaterialien und umgekehrt
•Überprüfung der Qualität nach
jedem wichtigen Prozessschritt
•Defekt-Klassifizierung und Bewertung
für jedes Materialstück
•Unterstützung des Kunden beim
Aufbau einer Wissensbasis
•Unterstützung des Kunden bei der
Verbesserung von Produkten und
Produktneuentwicklung
•Unterstützung bei der Erfüllung der
Anforderungen von ISO/TS 16949
•Wissensbasierte Qualitätssteuerung
hebt die Produktqualität auf ein
neues Level
•Detailierte Produkt-Disposition, bedeutet abhängig vom Qualitätsstatus einen
Vorschlag für den nächsten Schritt, wie
Freigabe, Inspektion, Anbindung an
passenden Auftrag, Zurückweisung,
anderer Produktionsschritt etc.
•Berichte, KPIs
•Statistische Prozesskontrolle (SPC)
•Automatische Fehlergrundanalyse und
Vorschläge für korrektive Eingriffe
•Sichere Verwaltung der qualitätsrelevanten Wissensbasis
Primetals Technologies Germany GmbH • Werner Klein • Vertriebsleiter IT4Metals
Schuhstrasse 60 • 91052 Erlangen
Telefon +49 9131 724551 • Fax +49 9131 746579 • [email protected]
Gießereimaschinen
Hütten- und Walzwerkeinrichtungen
Thermoprozesstechnik
INDUSTRIE 4.0
Condition Monitoring System
für Drehstrom-Lichtbogenöfen gemäß Elektrodenregelung
„Condition Monitoring ist das Bindeglied zwischen Elektrik, Prozess und Mechanik.“
Dr. Thomas Matschullat, Primetals Technologies Germany GmbH
Die Ausgangssituation
Die Lösung
Der Nutzen
Die Produktivität und Wirtschaftlichkeit
eines Drehstrom-Lichtbogenofens wird
durch eine Vielzahl von Faktoren beeinflusst. Um einen optimalen Ofenbetrieb
zu erreichen, gilt es neben der rein
metallurgischen Seite auch die Elektrik,
Prozessführung und Mechanik zu berücksichtigen.
Durch die ganzheitliche und kontinuierliche Überwachung elektrischer, mechanischer und prozessabhängiger Faktoren
können mögliche Störungen und Problemfelder schneller erkannt und vorzeitig
behoben werden. Die Basis hierfür ist
eine Überwachung des elektrischen
Equipments, z.B. der Spannungsmessung inkl. der Ofenerde. Auf diese Weise
werden Stillstandszeiten und Schäden
vermieden.
•Kürze Stillstandszeiten durch
präventive Instandhaltung und
schnelle Fehlerbehebung
Auf der einen Seite gibt es klar erkennbare Ursachen für schlechten Ofenbetrieb, z.B. ein falsches Drehfeld (z.B. nach
Umbauten) oder eine defekte Ofenerde.
Meist wird dies jedoch erst bemerkt,
wenn bereits erheblich Schaden
entstanden ist, wie in diesem Fall
durch abgebrochene Elektroden.
Auf der anderen Seite wird häufig
festgestellt, dass das wirtschaftliche
Ergebnis schlechter geworden ist,
eine schnelle und klare Benennung
der Ursache aber nicht möglich ist, z.B.
bei Schwergängigkeit der Hydraulik
oder Betrieb mit kurzer Elektrode.
Darüber hinaus werden Trends in den
Betriebskennzahlen erfasst, so dass z.B.
ein höherer Energieverbrauch sofort
ersichtlich wird. Mit Hilfe des Condition
Monitoring Systems (CMS) können dann
mögliche Ursachen und Verbesserungspotenziale schnell und übersichtlich
identifiziert werden. Eine anschließende
Vermeidung nachteiliger Betriebszustände oder auch Wartung bestimmter
Anlagenteile behebt die Ursachen zielgerichtet. Das modular aufgebaute CMS
kann zur Überwachung weiterer Anlagen
erweitert werden.
•Höhere Produktivität durch
Reduzierung nachteiliger
Betriebsweisen
•Geringerer Energie- und Materialverbrauch durch Optimierung der
Betriebsführung
•Übersichtliche Darstellung
komplexer Sachverhalte inkl.
E-Mail-Benachrichtigungen
Primetals Technologies Germany GmbH • Gerd Schelbert
Vertrieb Technologische Produkte EAF • Schuhstrasse 60 • 91052 Erlangen
Telefon +49 9131 725660 • [email protected]
Gießereimaschinen
Hütten- und Walzwerkeinrichtungen
Thermoprozesstechnik
INDUSTRIE 4.0
Vision Control System – Integrierte
Formkontrolle während des Anlagentaktes
„Mit Industrie 4.0 ergeben sich in der Bedienung und Überwachung von
Produktionsprozessen neue Möglichkeiten, die genutzt werden müssen.“
Matthias Dittrich, Heinrich Wagner Sinto
Die Ausgangssituation
Die Lösung
Der Nutzen
Immer höhere Anforderungen an die
Qualität von Gussstücken und die
nachträgliche Dokumentation dieser
führen zu neuen Herausforderungen an
die Prozessmesstechnik in der Gießereibranche. Die Firma Heinrich Wagner
Sinto als Formanlagenhersteller sowie die
Gießerei als Nutzer der Anlage haben ein
hohes Interesse an einer nachweisbaren
Qualität der Formerzeugnisse und der
Speicherung von Qualitätssicherungsdatensätzen. Eine Bedingung für eine hohe
Qualität der Gussstücke ist eine fehlerfreie Sandform. Neben diesen geforderten Funktionalitäten an die Messtechnik,
muss die Interaktion zu angrenzenden
Systemen gewährleistet werden. So ist
die Vernetzung zu vertikal-übergeordneten Systemen genauso gefordert wie die
Kommunikation zu horizontalen Steuerungssystemen. Die Bedienung durch den
Menschen soll intuitiv und ortsunabhängig erfolgen. Der Bediener soll bei einem
auftretenden Ereignis aktiv informiert
werden.
Im Zuge des fortschreitenden Automatisierungsgrades bei Formmaschinen
hat HWS das Vision Control System zur
Qualitätskontrolle der geformten Kästen
entwickelt. Das Ziel ist eine Überprüfung
der Sandform, die in der Formmaschine
geformt wurde. Diese soll automatisch
vor dem Gießvorgang erfolgen, damit
schon im Voraus „nicht gießbare“ Formen
als solche erkannt und nicht gegossen
werden. Bisher besteht an jeder Anlage die Möglichkeit, dass der Bediener
einen Kasten manuell als „nicht gießbar“
bewertet. Dadurch werden die Kosten
zur Wiedereinschmelzung der fehlerhaft
gegossenen Form eingespart und es
erfolgt eine Qualitätssicherung. Die Bedienung erfolgt über eine Weboberfläche
an einem Client-PC. Dieser kann direkt
an der Formanlage eingesetzt werden.
Das Bedienkonzept erfordert minimale
Benutzerinteraktion, so dass das System
nach einer Einlernphase unabhängig und
selbstständig arbeiten kann.
•Frühzeitige Fehlererkennung im
Formprozess
•Lückenlose Überprüfung der Sandform
auf Fehler und Vollständigkeit
•Erfüllung der Forderung nach Überwachung an vollautomatischen
Produktionsanlagen
•Langzeitarchivierung von Bild- und
Prüfdaten zur Analyse bei Qualitätsproblemen
Heinrich Wagner Sinto • Dipl.-Ing. Matthias Dittrich • Prozessautomation
Bahnhofstraße 101 • 57334 • Bad Laasphe
Telefon +49 (0) 2752 907 0 • [email protected]
Gießereimaschinen
Hütten- und Walzwerkeinrichtungen
Thermoprozesstechnik
INDUSTRIE 4.0
Intelligente datengetriebene Modelle
zur Vorhersage des Endzustandes am BOF-Konverter
„Prozess- und Produktionsdaten der Stahlherstellung müssen wir noch besser
nutzen als bisher.“
Dr. Karlheinz Blessing, Vorstandsvorsitzender der Saarstahl AG
Die Ausgangssituation
Die Lösung
Der Nutzen
Stahl wird nach Kundenbedürfnissen
maßgeschneidert erzeugt. Stahlnutzer
verlangen vom Hersteller Flexibilität
(Menge, Qualität, etc.). Gesetzgeber
fordern mehr Nachhaltigkeit bei der
Stahlherstellung (Klima, Emission, Recycling, EEG-Umlage), Stahlerzeuger sind
gefordert, durch innovative Produkte
(neue Stahlsorten für sichere, leichtere
Autos) neue Märkte zu erschließen. Der
BOF-Konverter ist eine Kernkomponente
der Wertschöpfungskette Stahl, in dem
die Endqualität vorbestimmt wird.
Darüber hinaus hat der BOF-Prozess hohe
Klima- und Umweltrelevanz.
In Kooperation mit der AG der Dillinger
Hüttenwerke und der TU Dortmund,
Inst. f. Künstliche Intelligenz, wurde
ein datengetriebenes Vorhersage- und
Steuerungssystem für den BOF-Konverter entwickelt. Das System ist eine neue,
intelligente, modulare Plattform, mit der
sich Zustände am Ende des Blasprozesses
vorhersagen lassen. Leistungsfähige Algorithmen ermöglichen genaue Prognosen
auf Basis großer, konsistent erfasster
und verarbeiteter Datenmengen. Durch
Optimierungsrechnungen lässt sich der
BOF-Prozess in Echtzeit steuern. Infolge
der allgemeingültigen, datengetriebenen
Systemstruktur lassen sich vielfältige
Prognose- und Steuerungsaufgaben realisieren. Somit können auch für weitere
Glieder der Wertschöpfungskette Stahl
intelligente, wandlungsfähige und effiziente Automatisierungen entwickelt und
miteinander im Sinne der Industrie 4.0
vernetzt werden.
•Effiziente Modellbildung für
unterschiedliche Anwendungen
in Stahlerzeugungskette
Metallurgische Prozessmodelle sind zur
Optimierung des BOF-Blasprozesses nicht
immer zielführend. Viele sensortechnisch
erfasste Prozessdaten bleiben als große
Datenmengen ungenutzt. Mechanismen
für Selbstanalyse, Selbstlernen und Selbstoptimierung in den Modellen fehlen.
Zukünftig sind hier Anpassungsfähigkeit
und Effizienz gefordert.
•Optimierung der Prozesskette auf Basis
konsistenter Prozessdaten und Modelle
•Offline Prozesssimulation am PC,
dadurch rasche Anpassung an
Kundenbedarf
•Ca. 100 000 �/a Einsparungen bei um
1 °C genauerer Temperaturvorhersage
für Stahlschmelze
SMS Siemag • Norbert Uebber • Leiter Arbeitsgebiet Modelle
Eduard Schloemann Str. 4 • 40237 Düsseldorf • Telefon +49 211 / 881 6521
Fax +49 211 / 881 4997 • [email protected]
Gießereimaschinen
Hütten- und Walzwerkeinrichtungen
Thermoprozesstechnik
INDUSTRIE 4.0
Optimierung der
Inbetriebnahmezeiten für Anlagen
„Wenn wir uns nichts einfallen lassen, macht es der Wettbewerb im In- oder Ausland!“
Dr. Dominik Schröder, LOI Thermprocess
Die Ausgangssituation
Die Lösung
Der Nutzen
Die Inbetriebnahmezeiten hoch
komplexer Anlagen mit mehreren
kommunizierenden Steuerungssystemen
und Leveln sind eine erheblicher Kostenfaktor für den Anlagenbauer und für
den Betreiber, weil er mit der Anlage noch
keine Produktion aufnehmen kann. Es ist
also das Ziel, hochkomplexe
Anlagen, insbesondere mit innovativem
Charakter, möglichst schnell so in Betrieb
zu nehmen, dass der Betreiber sie voll in
seine Produktion integrieren kann. Eine
Aufnahme der Produktion der meist
sehr unterschiedlichen Einzelprodukte
erfordert aufwendige Einfahrzeiten.
Die Lösung der Aufgabe besteht darin,
Prozesse mit mathematischen Modellen
zu beschreiben, so dass daraus Rezepte
für den Betrieb der Anlage generiert werden können. Dies kann schon vor der Inbetriebnahme der Anlage erfolgen. Parallel zu ersten Betriebsergebnissen, können
Parametervariationen mit den Modellen
gerechnet werden. Die Inbetriebnahmezeiten und das „Einfahren“ von Produkten
kann so auf wenige Wochen reduziert
werden, wobei diese Schritte zuvor Monate in Anspruch genommen haben.
•Der Anlagenlieferant spart Kosten
durch die Reduzierung der
Inbetriebnahmezeiten.
Durch den geringen Aufwand bei der
Herstellung eines neuen Produkts, lohnen
sich für den Kunden jetzt auch kleinere
Produktionslose mit Sonderanforderungen. Dadurch wird ihm die Flexibilität
gegeben, die der Markt in Zeiten von
Industrie 4.0 immer stärker einfordert.
•Der Kunde ist mit seinen Produkten
schneller am Markt und hat einen
Wettbewerbsvorteil.
•Die Anlageninvestition amortisiert sich
schneller. Der Kunde spart Kosten.
•Parameterstudien ermöglichen schnelle
Optimierungsmaßnahmen und damit
Qualitätssteigerung.
•Qualität schafft Wettbewerbsvorteile.
Zeiten für das Einfahren von Produkten
können auf 10% gesenkt werden.
Tenova LOI Thermprocess • Dr. Dominik Schröder
Leiter Entwicklung und Prozesstechnik • Am Lichtbogen 29 • Essen
Telefon +49 201 1891 865 • [email protected]
Foundry Machinery
Metallurgical Plants and Rolling Mills
Thermo Process Technology
INDUSTRY 4.0
The virtual Achenbach Rolling Mill
- enhancing product development and commissioning
„An impressive extension of simulation to a real-time control environment.“
M. Greif, Manager BU Industry, Bachmann electronic GmbH
Initial situation
Solution
Benefits in practice
Highest productivity is the core expectation of mill operating companies all
around the world. Nevertheless, improvement needs modification first.
In parallel to the development of a new
model based gauge-control-algorithm a
simulation environment for cold-rolling
mills was created within MATLAB/
SIMULINK.
•Improvement of gauge quality
by factor two
Starting up with any modification the
risk of damage is high due to previously
untested behaviour of the system.
Especially optimizations which target
strip thickness have been risky in the
past. However, strip thickness is a core
quality criterion for flat rolled materials.
Oszillations of the control circuits could
lead to scrapping material or even to
severe damages in the machine.
Due to the wide spread of different
materials and various widths and thicknesses rolled in a mill it took long to optimize the whole production process to full
range - even if no severe errors occured.
At first, the new controller-concept was
sucessfully tested inside the offlineenvironment and its performance was
compared to other approaches. Then,
using the toolchain supplied by the
PLC-supplier, the digital model of the
machine, which was written in SIMULINK,
was uploaded to the PLC-environment
and the new controller was tested
within the real-time environment.
•Period of optimization on the real
machine reduced by optimizing
the virtual machine
•Error probability decreased.
•HIL-environment for future
developments
•Reduced time and risk of development
by using a sophisticated toolchain
allowing direct code generation
from Simulation-environment into
the PLC-platform
‚Virtual coils‘ generated from previously
recorded real production situations can
now be used to optimize the controller
performance and to adapt the system to
different material properties.
Without interfering with current
production the optimization of the
gauge-control is now possible in
a real-time simulation-environment.
Achenbach Buschhütten GmbH & Co.KG • Roger Feist • Head of Automation
Siegener Straße 152 • D - 57223 • Kreuztal, Germany
Phone +49 2732-799 760 • Fax +49 2732-799 699 • [email protected]
Foundry Machinery
Metallurgical Plants and Rolling Mills
Thermo Process Technology
INDUSTRY 4.0
ANDRITZ METALS Level 2
- Advanced Furnace Control
„Precise process models are an important part of Industry 4.0.“
Dipl.-Ing. Martin Fein, ANDRITZ METALS
Initial situation
Solution
Benefits in practice
New and modern production environments have significantly raised the
expectations for quality, efficiency and
reliability of industrial processes during
the last decade. It became necessary to
replace traditional schemes of control
with smarter solutions to obtain results
with competitiveness in today’s markets.
Part of these smarter solutions is gaining
more knowledge on the process state,
on the dynamic process behavior and on
analyzing historical trends for which traditional measures are not adequate. ANDRITZ accepts the Industry 4.0 challenge
in being one of the leading companies to
implement plant automation technologies of the future.
With widespread technological knowhow in heating and cooling processes
Andritz offers sophisticated physical
modeling for any kind of industrial
furnace. The model predictive control
fully supports the ability to make a
long time prediction, to optimize future
energy flows and production speed and
to show operators the future process
behavior. This allows Andritz to fulfill
the highest quality demands together
with capacity optimization and resource
efficiency. The advantage of this physical
precise model is a very simple configuration with a self-adaption function
to react on different product material
parameters.
•Achivement of high-end quality
requirements at a minimum level
of resources
•Easy introduction of new products due
to a self-adapting physical model
•Offline Simulation for product
sequencing or virtual furnace
operator trainings
•Smart tablet and wireless support with
intuitive touch-based user interface
•Maximisation of production
All Andritz Metals Level 2 systems are
fully designed for latest technologies
and intuitive controlling such as touch
and wireless devices. The quality data
can be easily integrated in any kind of
data mining and analysis.
ANDRITZ METALS • Dipl.-Ing. Michael Böck-Schnepps
Director Electric and Automation • Eibesbrunnergasse 20 • 1120 Wien
Phone +43 5 0805 55501 • Fax +43 5 0805 81075
[email protected]
Foundry Machinery
Metallurgical Plants and Rolling Mills
Thermo Process Technology
INDUSTRY 4.0
Outotec Digital Advisory Solutions
to enhance metallurgical production
Initial situation
Solution
Benefits in practice
Today’s operation of metallurgical plants
is challenging, particularly when handling
varying raw material inputs. Strong
fluctuations in thermal and electrical
energy consumption are observed
(example is for an iron ore pelletizing
plant over one month). Days with
increased energy consumption indicate
that lowering to at least the level of
the mean consumption is possible.
Days with considerable low energy
consumption indicate that even more
energy saving should be possible.
For the given pelletizing plant example
substantial energy savings can be
achieved by Outotec Digital Advisory
Solutions. Increasing the operator‘s
awareness ensures optimised plant
performance and reduces the risk of
plant malfunctions.
•Reduced thermal and electrical energy
consumption
Outotec Digital Advisory Solutions display
advice to the operator in case the plant
is not running in a recommended operational mode. Corrective action steps
can then be applied by the operator who
remains in charge of the plant operation.
•Up to $5million savings per year of
operational costs due to reduced
energy consumption
One reason for fluctuations in the energy
consumption was identified in insufficient awareness of operators regarding
changes in process boundary conditions.
It is challenging for the operators to
find and extract the most relevant
information from the numerous
available plant measurements.
•Improved plant operation and
increased plant safety
•Increased situation awareness
in plant operation
Additionally, Outotec Digital Advisory
Solutions are able to indicate plant
malfunctions. Combined with
monitoring plant equipment it can
detect faults early, increase the
plant‘s availability and becomes an
indispensable feature towards
improved plant safety.
Outotec developed advisory solutions
to enhance metallurgical production by
supporting the operators and optimising
the plant‘s day-to-day operation.
Outotec GmbH & Co KG • Tobias Stefan • Business Line Ferrous & Ferroalloys
Ludwig-Erhard-Strasse 21 • 61440 Oberursel
Phone +49-6171-9693-0 • Fax +49-6171-9693-275 • [email protected]