SAP onderzoekt samen met het Werkzeugmaschinenlabor (WZL) hoe je realtime data uit de CNC-besturing kunt lezen en vervolgens analyseren in de Hana cloud van SAP. De eerste testen leveren verbluffende resultaten op. Fouten op het werkstuk die onverklaarbaar waren, konden teruggevoerd worden op een fout in de postprocessor. Dankzij big data analyse.

 

6 GB aan data na één dag frezen levert schat aan informatie op

SAP heeft deze eerste resultaten onlangs gepresenteerd op de ICTM conferentie in Aken. Het Fraunhofer ILT en IPT organiseerde deze conferentie over de productie van turbinecomponenten met de vierde keer. Meer dan 250 experts uit 19 landen namen aan het tweedaagse event deel. De thema’s waren dit jaar Industrie 4.0, advanced machining en additive manufacturing.

 

Big data analyse in SAP’s Hana cloud

Vooral de presentaties over Industrie 4.0 in combinatie met advanced machining leverde een goed inzicht op in de richting waarin de verspaning zich ontwikkelt. Waar een bedrijf als MTU Aero nog toegaf de stap van big data naar zinvolle procesinformatie te moeten maken, lieten SAP en WZL zien wat dit kan opleveren. De twee werken gezamenlijk aan een systeem om de data uit de machinebesturing te halen en in de Hana cloud van SAP te analyseren. Volgens SAP projectmanager Volker Kreidler moet je dergelijke analyses niet in de computer van de machine doen omdat de CNC besturing hier niet voor ontwikkeld is. Een 3-assige machine levert op een doorsnee werkdag al tegen de 6 GB aan data op.

 

ICTM 2017
Meer dan 250 experts uit de vliegtuig- en energiewereld hebben aan de ICTM conferentie deelgenomen.

Onverklaarbare fouten worden verklaarbaar

Een eerste resultaat dat hij toonde laat zien hoe met big data analyse in de toekomst de processen verder verbeterd kunnen worden. Ondanks een goede programmering waren er op het oppervlak van een werkstuk fouten zichtbaar. Deze konden niet verklaard worden. Uiteindelijk wees de analyse van alle machinedata uit dat de fout ontstond in de postprocessor. Het CAM programma maakt de freesbaan op basis van een punt naar punt beweging. “De postprocessor maakt er een polygoon van en heeft tien keer zoveel punten dan nodig. De CNC besturing kan die alleen verwerken door de snelheid op die punten te reduceren. Daardoor ontstaat de fout op het oppervlak. De echte oorzaak ligt dus in de postprocessor.” Zonder dergelijke big data analyses is dat niet te achterhalen. Nu dat wel kan, wordt de fout vermeden én verbetert de productiviteit. Een ander voorbeeld betrof een Mikron HP 5 assig bewerkingscentrum. Hier detecteerde de SAP software automatisch de probleemzone. SAP ontwikkelt momenteel software die automatisch zichtbaar maakt in welk NC blok er fouten zitten.

In de komende editie van het Jaarboek Verspanen kun je een uitgebreid artikel over de ICTM conferentie lezen. Het Jaarboek Verspanen 2017 verschijnt half april.

 

2 gedachten over “SAP en WZL verklaren met big data analyse freesfouten

Reacties zijn gesloten.

Pin It on Pinterest