Murrplastik: Künstliche Intelligenz für mehr Qualität

Mit Künstlicher Intelligenz will Murrplastik Medizintechnik die Qualität beim Spritzgießen steigern. Das Unternehmen fertigt unter anderem diesen Medikamentenapplikator für Frühgeborene im Auftrag eines Kunden. Foto: Murrplastik


Murrplastik Medizintechnik will mit der Plattform Detact von Symate, die Künstliche Intelligenz nutzt, die Qualität beim Spritzgießen steigern.

Dabei will der Kunststoffverarbeiter mit Sitz im sächsischen Falkenstein mit Hilfe der Künstliche-Intelligenz-Plattform Daten aus verschiedensten Quellen in der Produktion erfassen beziehungsweise analysieren – und damit mögliche Ursachen für Abweichungen bei der Qualität definieren. Murrplastik erhält so ein flexibles und individuell anpassbares System, das eine lückenlos hohe Qualität und Effizienz der Produkte unterstützt. Zudem werden NIO-Teile, die zum Beispiel in Anlaufphasen oder bei ungeplanten Einflüssen auf den Prozess entstehen, auf ein Minimum reduziert.

Qualitätssteigerung durch Verknüpfung von CAQ und KI-Plattform

Im ersten Schritt wird Murrplastik Detact bei der Serienproduktion von Notausschaltern mit wechselnden Farbkombinationen und unterschiedlichen Komponenten einsetzen. Das sächsische Unternehmen produziert täglich über 6.000 Komponenten für Notausschalter im Spritzgussverfahren. Um die Qualität dieser Produkte zu überwachen, setzt Murrplastik seit einiger Zeit auf ein CAQ-System, das Daten im CSV-Format liefert. Dieses wird nun um Detact erweitert.

„Unsere Anlage produziert alle 24 Sekunden 2K-Kunststoffteile mit sehr hohen Genauigkeitsanforderungen. Diese werden von einem Roboter auf ein Fließband gelegt und in die Verpackung geschickt“, erläutert Ingolf Grahl, Geschäftsführer von Murrplastik Medizintechnik. „Nach dem Zufallsprinzip entnehmen wir in jeder Schicht mehrere Teile, um deren Qualität zu kontrollieren. Dabei untersuchen wir den Spritzguss und schauen nach der Maßhaltigkeit, Grat, Schlieren, Brandstellen und vielem mehr. Zusätzlich durchlaufen alle produzierten Teile eine Nachkontrolle. Diese Ergebnisse erfassen wir wiederum in einer Datei.“

Künstliche Intelligenz übernimmt großen Teil der Ursachenanalyse

Der Medizintechnik-Hersteller erhält Tag für Tag eine Vielzahl von Daten in verschiedenen Formaten. Diese wurden bisher händisch ausgewertet und somit konnten im Nachhinein Rückschlüsse auf den Prozess gezogen werden. „Mit Detact soll das nun anders werden, denn die KI-Plattform wird Daten aus verschiedenen Quellen erfassen beziehungsweise analysieren und somit einen großen Teil unserer Ursachenanalyse übernehme“, so Grahl. „Das geschieht im laufenden Prozess und die Ergebnisse sind dann objektiv. Für uns hat das einen klaren Vorteil: Wir erkennen Qualitätsprobleme sehr frühzeitig und ordnen deren Ursachen software-gestützt eindeutig zu. So müssen wir nicht mehr im Nachhinein interpretieren, sondern können schon während der Produktion auf potenzielle Veränderungen reagieren und die Nachkontrolle auf ein Minimum reduzieren.“

Mit Künstlicher Intelligenz unterstützt Symate in die Projekt, das von Automobilzulieferer Brose koordiniert wird, die Entwicklung einer physisch-virtuellen Prozesskette für Faserverbund-Kunststoff-Metall-Hybridstrukturen.

sk