Leichtmetallgießerei

Integration und Aufbau einer Advanced Analytics Platform

Ausgangsbasis

  • Im Niederdruckgießverfahren werden Aluminiumfelgen produziert, die nach dem Gießen eine Röntgenprüfung durchlaufen
  • Während des Gießvorgangs werden ca. 130 Sensordaten zu je 300 Zeitpunkten je produzierte Felge aufgezeichnet
  • Aktuell werden die Sensordaten nicht zur Fehleranalyse und zum frühestmöglichen Aussortieren fehlerhafter Produkte verwendet

Vorgehensweise

  • Explorative Auswertung und Visualisierung der Sensordaten
  • Transformation und statistische Analyse der Sensor- und Gießleistungsdaten
  • Ausarbeiten von mehreren Use-Cases und Szenarien zur Erprobung an einer Gießmaschine
  • Ausarbeiten einer hybriden Datenarchitektur zum Persistieren der Sensordaten
  • Ausarbeiten eines Dash-boards zur Visualisierung verschiedener Kenngrößen

Funktionen/Projektergebnis

  • Tableau Dashboard zur Visualisierung verschiedener Kenngrößen und Auswertungen
  • R/Rshiny Analytics Platform
  • Big Data Anbindung
  • Evaluation verschiedener Fehlermodelle
  • Kundenspezifisches Trainingsangebot
  • Eigenständigen Analysen und Visualisierung der Ergebnisse durch die Fachabteilungen mittels Tableau

Kundenutzen

  • Reduktion fehlerhafter Felgen durch neue Möglichkeiten zur Optimierung des Gießvorgangs
  • Reduktion der Prüfkosten durch Fehlervorhersage unmittelbar nach dem Gießvorgang
  • Visualisierung und Analyse der Gießleistung für Gießmaschinen, Felgentypen, und Produktionsschichten
  • Taggenaue Retrospektive der Gießleistung für weitere Fehlerursachenforschung
  • Erkenntnis-Gewinnung (Data Discovery) welche Sensoren für Produktionsfehler relevant sind

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Erich Holzinger Senior Manager / Prokurist

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