Was passiert, wenn man einen Extruder mit einem datengetriebenen Modell steuert?

Erheblich weniger Ausschuss und geringere spezifische Produkt-Kosten!

HERAUSFORDERUNGEN

• Der wichtige Qualitätsparameter MFI (Schmelzflussindex, eine Art temperaturabhängige Viskosität) kann nur im Labor genau ermittelt werden.
• Online-Rheometer zur MFI-Messung sind instabil und unzuverlässig, teuer in der Wartung, permanente Eichungen sind notwendig, Systeme verstopfen, usw.
• Beide Verfahren zur Ermittlung der Qualität der Ausgabe brauchen Zeit. In dieser Zeit läuft die Produktion weiter. Im schlimmsten Fall wird Ausschuss produziert. Dieser kann erheblich sein, je länger die Ermittlung der Qualität dauert.
• Der Extruder ist jedoch im Prinzip auch eine Art Rheometer, da er das Material knetet und dazu Energie aufwenden muss, die von der Zähigkeit abhängt.
• Das Ziel des Projekts war es daher, die online Messdaten des Extruders mit einem datengetriebenen Modell zu MFI-Werten zu verrechnen, die genauso präzise sind, wie Laboranalysen und mit diesem Modell den Katalysator zu steuern.

UNSER LÖSUNGSANSATZ

• Aufzeichnen von Laborwerten mit Zeitstempeln bei normaler Produktion.
• Identifikation relevanter Prozessparameter (Entropie Analyse).
• Vollautomatische Modellbildung mit NeuroModel®.
• Validierung des Modells mit unbekannten Daten.
• Anbindung des Modells an die Prozessteuerung.
• Übernahme der Modellprognose als „Messwert“ in Regler für Katalysator.

OPERATIONAL EXCELLENCE 4.0

• 100 % Qualitätscheck der gesamten Ausgabe.
• Vorhersage der Qualität vor Ausgabe des Produktes aus dem Extruder in Echtzeit
• Signifikante Reduktion des Ausschusses bei Produktwechsel.
• Wir konnten den Ausschuss um 42 % reduzieren.
• Das führte zu einer Einsparungen pro Extruder in Höhe von 180.000 Euro pro Jahr.