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Presswerkzeugverschleiß im Stanzprozess: ML-basierte Verschleißschätzung

Unvorhersehbare Degradation von Stanzwerkzeugen führt zu plötzlichen Teileablehnungen. ML-Modelle auf Presskraftsignaturen schätzen Werkzeugverschleiß kontinuierlich und ermöglichen vorausschauenden Werkzeugwechsel.

Das Problem

Stanzwerkzeuge verschleißen abhängig von Material, Schmierstoff und Stückzahl — aber nicht linear. Werkzeugwechsel nach Kalender überwechselt intakte Werkzeuge oder verpasst kritische Verschleißpunkte.

Die Lösung

Presskraft-Zeitreihen (Kraft, Geschwindigkeit, Energieprofil je Hub) werden durch ML-Modell auf Verschleißzustand abgebildet. Ampelsystem zeigt verbleibende Lebenszeit und löst Wechselauftrag aus.

Der Nutzen

Ungeplante Pressenausfälle durch Werkzeugbruch sinken um 70–80 %. Werkzeugstandzeit steigt um 15–25 % durch optimierten Wechselzeitpunkt. Ausschussrate fällt auf < 0,3 %.

Lösungsansätze

Kistler maXYmos als Standalone-Prozesskontrolle Siemens Industrial Edge + Insights Hub PdM-Apps Azure ML + InfluxDB + Grafana (Custom-Stack)
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  • Konkrete Tool-Empfehlungen
  • Praxisszenario aus der Beratung
  • Häufige Einstiegsfehler
  • Realistischer Zeitplan
  • DSGVO-Hinweise für DE

Passt das zu dir?

  • Ihr betreibt mindestens drei Hochvolumen-Pressen mit teuren Werkzeugsätzen (ab 20.000 €)
  • Ungeplante Werkzeugbrüche oder Teileausschuss durch verschlissene Werkzeuge kommen mehrfach pro Jahr vor
  • Ihr wechselt Werkzeuge heute nach Stundenplan oder Kalender, nicht nach Verschleißzustand
  • Ihr habt ein MES oder SCADA-System mit Protokollierung von Werkzeugwechseln
  • Eine Person in der Instandhaltung ist bereit, Monatedaten zu labeln und Modelle zu validieren

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