– Neue vollelektrische PX 120-380 am Lehrstuhl für Konstruktion und Kunststoffmaschinen der Universität Duisburg-Essen
– Autonome Prozessführung, Condition Monitoring und Predictive Maintenance im Fokus der Entwicklung
Mit einer neuen Spritzgießmaschine der vollelektrischen PX-Baureihe unterstützt KraussMaffei den Lehrstuhl für Konstruktion und Kunststoffmaschinen (KKM) der Universität Duisburg-Essen. Die PX 120-380 verfügt über eine digitale Vollausstattung inklusive DataXplorer. Das gemeinsame Ziel ist es, neue Systeme und Applikationen zu entwickeln und auf Basis der erfassten Daten, die Produkt- und Prozessqualität nachhaltig zu steigern.
Vollautomatisierte Produktionszelle
Die vollelektrische Spritzgießmaschine PX 120-380 mit einer Schließkraft von 1.200 kNist Teil einer vollautomatisierten Produktionszelle samt Linearroboter und Förderband. Dadurch es ist es möglich, Prozesse noch näher als bislang an der industriellen Praxis zu betreiben. „Die Produktionszelle entspricht in allen Belangen dem neuesten Stand der Technik und ermöglicht uns – nicht zuletzt dank der digitalenVollausstattung – Forschung und praktische Anwendung im Bereich Digitalisierung zusammen zu bringen“, erklärt Prof. Dr. Reinhard Schiffers, Leiter Lehrstuhl für Konstruktion und Kunststoffmaschinen (KKM) der Universität Duisburg-Essen.
Zum digitalen Gesamtpaket der PX 120 gehört zum Beispiel der DataXplorer von KraussMaffei. Hierbei handelt es sich um ein Analysetool, das einen fast mikroskopischen Blick auf den Prozess liefert und es so möglich macht, auf unklare Fehlerbilder zu reagieren. Je nach Ausstattung der Maschine zeichnet der DataXplorerbis zu 500 hochaufgelöste Signalverläufe auf, visualisiert sie und stellt sie zur Auswertung bereit. Dies können Standardsignale der Maschine, aber auch Sondersignale wie der Werkzeuginnendruck sein.
Im Mittelpunkt der gemeinsamen Forschung und Entwicklung am KKM stehen maschinen- und produktionsnahe Anwendungen, Services sowie virtuelle Assistenzsysteme in den Themenfeldern autonome Prozessführung, Condition Monitoring und Predictive Maintenance. Das gilt sowohl für Grundlagen als auch für produktnahe Themen. Weitere Schwerpunkte sind IoT-Plattformen (Internet-of-Things), digitale Infrastrukturen sowie Standards für die Verbindung von Maschinen mit übergeordneten Systemen oder Peripherie. Ebenfalls sollen gemeinsam neue Data-Analytics-Anwendungen entwickelt werden, um aus den Daten wertvolle Informationen zu generieren.
Quelle: KraussMaffei
