Use-Case: Stahlwerke in Deutschland – Effizienzsteigerung durch intelligente Datenverarbeitung

Use Case: Effiziente Materialqualitätsbewertung in Stahlwerken durch intelligente Datenverarbeitung

Hintergrund und Ausgangssituation:
Stahlwerke in Deutschland stehen vor der Herausforderung, die Materialqualität in der Produktion kontinuierlich zu sichern und zu optimieren. Besonders in sicherheitskritischen Bereichen, wie im Bauwesen oder in der Automobilindustrie, ist die Qualität des Stahls entscheidend. Die Bewertung der Materialqualität in Echtzeit ist daher ein wichtiges Ziel, um nicht nur die Produktionskosten zu senken, sondern auch Abfälle zu minimieren und Kundenanforderungen präzise zu erfüllen. Die Integration von Ultraschallanlagen zur zerstörungsfreien Prüfung der Materialqualität ist in diesem Kontext ein wesentlicher Schritt, allerdings bedarf es zur effektiven Nutzung auch einer intelligenten Datenverarbeitung und Analyse.

Herausforderung

1. Echtzeit-Datenerfassung und -Verarbeitung:
   Ultraschallanlagen generieren in Sekundenschnelle eine Vielzahl an Datenpunkten. Diese Daten müssen sofort verarbeitet und ausgewertet werden, um in Echtzeit Aussagen über die Materialqualität treffen zu können.
2. Skalierbarkeit und Datenmenge:
   Bei großen Stahlwerken fallen enorme Datenmengen an, die effizient und konsistent verarbeitet und archiviert werden müssen. Dies setzt eine skalierbare IT-Infrastruktur und ein leistungsfähiges System zur Datenanalyse voraus.
3. Integration in bestehende Prozesse:
   Die Ultraschalldaten müssen nahtlos in bestehende Qualitäts- und Produktionsmanagementsysteme integriert werden, um redundante Prozesse zu vermeiden und eine vollständige Transparenz zu gewährleisten.
4. Fehlerfrüherkennung:
   Materialfehler müssen frühzeitig erkannt werden, um Ausschuss und Nachbearbeitungskosten zu minimieren. Die Herausforderung liegt darin, die Ultraschalldaten so auszuwerten, dass Unregelmäßigkeiten und Materialfehler automatisch und zuverlässig identifiziert werden.

Lösungsansatz

1. Anbindung der Ultraschallanlagen an ein zentrales Datenmanagementsystem:
   • Die Ultraschallanlagen wurden in Echtzeit an eine zentrale Datenplattform angeschlossen. Hierbei kommen moderne IoT-Schnittstellen und Protokolle zum Einsatz, die es ermöglichen, alle erzeugten Daten in einer zentralen Cloud- oder On-Premises-Plattform zu sammeln und zu speichern.
   • Die Datenplattform verfügt über APIs zur Integration in bestehende Produktions- und Qualitätsmanagementsysteme, sodass alle relevanten Abteilungen in die Qualitätskontrolle eingebunden werden können.
2. Automatisierte Datenanalyse und KI-basierte Fehlererkennung:
   • Die Ultraschall-Daten werden mithilfe eines KI-gestützten Algorithmus analysiert, der auf maschinellem Lernen basiert und Muster in den Daten erkennen kann. So werden Fehler und Unregelmäßigkeiten automatisch detektiert und die Materialqualität objektiv bewertet.
   • Anomalien wie Risse, Einschlüsse oder Poren werden durch den Algorithmus identifiziert, was eine deutlich präzisere und schnellere Erkennung ermöglicht als bei manueller Auswertung.
3. Dashboard zur Echtzeitüberwachung und -analyse:
   • Ein zentrales Dashboard stellt die Daten der Ultraschallprüfungen in Echtzeit bereit. Dieses Dashboard ermöglicht eine benutzerfreundliche Visualisierung der Materialqualität und zeigt kritische Fehler oder Abweichungen sofort an.
   • Durch die Nutzung des Dashboards können Produktionsmitarbeiter und Qualitätssicherungsbeauftragte schnell auf Probleme reagieren und gegebenenfalls die Produktion anpassen.
4. Kontinuierliche Verbesserung durch Datenhistorie und Berichte:
   • Die erfassten Daten werden archiviert und für langfristige Analysen genutzt. Auf Basis dieser Daten können Trends und Muster erkannt werden, die Rückschlüsse auf mögliche Prozessoptimierungen zulassen.
   • Zudem lassen sich auf Basis der Daten präventive Maßnahmen zur Qualitätssicherung ableiten, wodurch die Produktionsprozesse stetig verbessert werden können.

Gesicherte Qualität

Mit der Anbindung der Ultraschallanlagen an die zentrale Datenplattform und der Implementierung automatisierter Analysen wurde die Materialqualitätsbewertung in den Stahlwerken auf eine neue Ebene gehoben:

• Höhere Prüfgenauigkeit: Durch die automatisierte und KI-gestützte Datenauswertung wird die Materialqualität schneller und präziser bestimmt, was das Risiko von Materialfehlern erheblich reduziert.
• Minimierung von Ausschuss und Nachbearbeitungskosten: Die Früherkennung von Materialfehlern ermöglicht eine frühzeitige Korrektur und verhindert kostspielige Nacharbeiten oder den Einsatz minderwertiger Materialien.
• Transparente und lückenlose Dokumentation: Alle Prüfdaten werden in Echtzeit dokumentiert und archiviert, sodass eine vollständige Rückverfolgbarkeit der Materialqualität gewährleistet ist. Diese Transparenz ist besonders für die Erfüllung von Industriestandards und Zertifizierungen relevant.
• Verbesserte Reaktionsfähigkeit: Die Echtzeitüberwachung ermöglicht eine schnelle Reaktion auf Qualitätsabweichungen, sodass Produktionsstopps oder -Anpassungen sofort umgesetzt werden können.

Saphir Fazit

Die intelligente Datenverarbeitung in Kombination mit modernen Ultraschallanlagen hat in den Stahlwerken zu einer erheblichen Steigerung der Produktionsqualität geführt. Durch die Integration von KI und maschinellem Lernen werden Materialfehler frühzeitig erkannt und die Materialbewertung läuft effizienter und fehlerfreier ab. Dies führt zu einer signifikanten Reduzierung der Produktionskosten und stellt die Einhaltung höchster Qualitätsstandards sicher. Die gewonnenen Erfahrungen zeigen, wie wichtig es ist, modernste Technologien zur Materialbewertung mit einer leistungsfähigen Datenanalyse zu kombinieren, um im globalen Wettbewerb langfristig erfolgreich zu sein und die Materialqualität in der Produktion konstant hochzuhalten.