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Marija Mijic
HR & Office Allrounder
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craftworks GmbH
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Minimierung der Ineffizienz
in einem Schneckenförderer
Durch die Analyse der optimalen Betriebsparameter wird die Effizienz mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz gesteigert.
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Success Story
Lesedauer: 2 min
Manufacturing
Material Industries
Visual Inspection
Anomaly Detection
Industrial Software
25%
geringere Fehlerhäufigkeit
Effizienter
Energieverbrauch und Verschleiß
Geringere
Belastung der Materialleitungen
Kontext
Springer, ein führender Hersteller von Maschinen für die Holzwirtschaft, erkannte das Potenzial zur Optimierung eines seiner Hauptprodukte: dem Schneckenförderer, der in großem Umfang für die Zuführung von Holzstämmen in Verarbeitungslinien eingesetzt wird. Die Schneckengewinde der Förderanlage liefen in einer Stop-Go-Bewegung, was zu einer hohen mechanischen Belastung der einzelnen Komponenten und einem übermäßigen Energieverbrauch führte.
Herausforderung
Die Herausforderung bestand darin, die optimalen Einstellungen für die Drehzahl und den Winkel der Gewindeschnecken zu finden, um die Stop-Go-Bewegung zu vermeiden und eine konstante Bewegung zu erreichen.
Auftrag
craftworks wurde mit der Entwicklung einer Steuerung beauftragt, die in der Lage ist, Maschineninformationen von der SPS (speicherprogrammierbaren Steuerung) zu empfangen und die erforderliche Geschwindigkeit zu berechnen. Diese berechneten Werte werden dann an die SPS zurückgesendet, sodass sie die erforderlichen Parameter in Echtzeit anpassen kann.
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Lösung
Es wurde ein Python-basiertes Modell entwickelt, das die Daten erfasst und verarbeitet. Anschließend wurde ein Proof of Concept (PoC) mit einer SPS implementiert. Die nächsten Schritte umfassten die Entwicklung eines darauf basierenden Produkts für zukünftige Schneckenförderer.
Der Einsatz von KI zur Optimierung der Schneckenförderer führte in diesem Fall zu einer nachweisbaren Fehlerreduzierung von 25 %. Dies stellt einen bedeutenden Schritt in Richtung höherer mechanischer Effizienz und Nachhaltigkeit in der Holzindustrie dar.
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