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Oberflächeninspektion

Inspektion von Dichtungsbahnen (Bandware)

Inspektion von Dichtungsbahnen (Bandware)

Durch die Kombination aus einer Inline-Prüfvorrichtung mit Zeilenkameras und der Maddox AI Software werden Dichtungsbahnen zuverlässig und zu 100 % inspiziert – auch bei hohen Bahngeschwindigkeiten.

Produkt

Produkt

Dichtungen (Bandware)

Industrie

Industrie

Automobilindustrie

Gesamteinsparung / Jahr

Gesamteinsparung / Jahr

300–500k €

Eine schwarze Materialbahn läuft über Walzen durch eine industrielle Produktionsanlage.

Kundenanfrage

Kundenanfrage

Unser Kunde fertigt Dichtungsbahnen als Endlosmaterial in verschiedenen Produktvarianten, die bislang manuell durch Mitarbeitende im laufenden Prozess kontrolliert wurden. Obwohl die Prüfer gewissenhaft arbeiteten, führten Subjektivität und Ermüdung zu schwankenden Ergebnissen: OK-Ware wurde teilweise als NOK aussortiert, während NOK-Ware unbemerkt durchlief. Die Folge waren erhöhter Ausschuss und ein Risiko für Kundenreklamationen. Die dunkle, texturierte und teils reflektierende Oberfläche der Bahnen sowie die hohe Teilevariabilität machten den Einsatz klassischer, regelbasierter Inspektionssysteme unzuverlässig. Maddox AI hat eine Inspektionsvorrichtung entwickelt, die direkt in die bestehende Produktionslinie integriert wird und die durchlaufende Bahn von oben zu 100 % erfasst. Ein Drehgeber löst die Kameras taktgenau aus, die aufgenommenen Bilder werden lokal auf dem Edge-Device verarbeitet und das Prüfergebnis (OK/NOK) unmittelbar an die bestehende SPS übergeben. Erkannt werden unter anderem Ausrisse, Löcher, Falten, Schmelzstellen, Blasen, Fremdkörper, Verschmierungen und fehlendes Material – über mehrere Produktvarianten hinweg. Die Umrüstung zwischen den Varianten erfolgt automatisch: Der Bediener wählt lediglich die gewünschte Artikelnummer am Touchscreen aus.

Vorher

Vorher

Vorheriges Inspektionssystem

Vorheriges Inspektionssystem

Vorheriges Inspektionssystem

Die Bahnen wurden im laufenden Prozess manuell kontrolliert. Die Erkennungsgenauigkeit variierte je nach Schicht, Kontrolleur und Tagesform.

Erhöhter Ausschuss durch Pseudoausschuss. OK-Ware wurde vorsorglich aussortiert, echte Defekte gelangten vereinzelt zum Kunden.

Da die Prüfergebnisse nicht digitalisiert waren, konnte keine strukturierte Ursachenanalyse für die Entstehung von NOK-Ware durchgeführt werden.

Nach

Nach

Mit Maddox AI

Mit Maddox AI

Mit Maddox AI

Die Bahnen wurden im laufenden Prozess manuell kontrolliert. Die Erkennungsgenauigkeit variierte je nach Schicht, Kontrolleur und Tagesform.

Die gesamte Bahn wird 100 % automatisch nach einer präzisen Fehlerdefinition geprüft – so akkurat wie ein stets aufmerksamer menschlicher Prüfer. Die Bedienung erfolgt durch einen Mitarbeitenden pro Schicht.

Dank zuverlässiger Unterscheidung zwischen OK-Anomalien und echten Defekten sinken sowohl der Ausschuss als auch das Reklamationsrisiko deutlich.

Über die digitalisierte Fehleranalyse und die Defekt-Heatmap lassen sich strukturell auftretende Fehler erkennen und Prozessoptimierungen gezielt umsetzen.

Erhöhter Ausschuss durch Pseudoausschuss. OK-Ware wurde vorsorglich aussortiert, echte Defekte gelangten vereinzelt zum Kunden.

Dank zuverlässiger Unterscheidung zwischen OK-Anomalien und echten Defekten sinken sowohl der Ausschuss als auch das Reklamationsrisiko deutlich.

Da die Prüfergebnisse nicht digitalisiert waren, konnte keine strukturierte Ursachenanalyse für die Entstehung von NOK-Ware durchgeführt werden.

Über die digitalisierte Fehleranalyse und die Defekt-Heatmap lassen sich strukturell auftretende Fehler erkennen und Prozessoptimierungen gezielt umsetzen.

90%

90%

90%

weniger Nachsortierkosten durch weniger Pseudoausschuss

50m/min.

50m/min.

50m/min.

Inspektionsgeschwindigkeit

100%

100%

100%

MES/ERP-Integration über REST-API

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