Leistungen und Vorteile

CuttingEdge bietet Ihnen eine Vielzahl von Anwendungsmöglichkeiten. Egal, ob sie von der Visualisierung des Prozessmonitorings profitieren wollen, eine Inline-Qualitätskontrolle einführen wollen, neue Geschäftsmodelle (z. B. Pay-per-Use oder Pay-per-Stress) anstreben oder den Fachkräftemangel ausgleichen wollen, wir beraten Sie gern.

 

Jetzt Vorteile entdecken

Optimieren Sie Ihre Produktion nachhaltig

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Effizienzsteigerung im (Vor-)Schlichten

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Optimierung der Frässtrategie (Fahrweg und Werkzeug)

Optimierungspotenziale heben

Produktivität und Qualität steigern – gleichzeitig Ressourcen sparen, das verspricht der Einsatz von CuttingEdge.

Das datenbasierte Prozessmonitoring jedes einzelnen Fertigungsschritts Ihrer Produktion ermöglicht die Steigerung Ihrer Kosteneffizienz, Qualitätsverbesserungen und eine Verringerung des CO2-Fußabdrucks.

Längere Standzeiten

Werkzeuge und Betriebsmittel können besser und länger benutzt werden.

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Gesteigerte Produktivität

Maschinen können schneller laufen, erhöht den Durchsatz, verkürzt Lieferzeiten und schafft Wettbewerbsvorteile.

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Qualitätsabweichungen erkennen

Sowohl Qualitätsschwankungen in Rohmaterialien (z. B. Lunker) als auch in den Werkstücken werden detektiert. Qualitätsdaten werden automatisch im Prozess erhoben.

Sparsamer und dezentraler Einsatz von Fachkräften

Arbeitsschritte können entfallen dank der Inline-Qualitätskontrolle oder deutlich weniger arbeitsintensiv ausfallen.

Nachhaltigkeit in der Produktion

Dank gesteigerter Effizienz in den Prozessen wird weniger Ausschuss produziert, Ressourcen werden effizienterer eingesetzt, Energie und Material eingespart.

CuttingEdge bietet Ihnen folgende Möglichkeiten

Unternehmensübergreifende Zusammenarbeit

Durch strukturierten Datenaustausch bei gleichzeitigem Know-how-Schutz und Visualisierung in Projekträumen, ohne, dass Daten an Dritte übergeben werden, können unternehmensübergreifende Teams gemeinsam an Prozess- und Produktoptimierungen arbeiten. Darüber hinaus ergibt sich eine Rückkopplung in die jeweiligen F&E-Abteilungen und die nachgelagerte Anwendungstechnik inkl. Arbeitsvorbereitung.

Visualisierung des Prozessmonitorings für das Fräsen und Bohren

3D-Visualisierungen des Prozesses ermöglichen die visuelle Nachverfolgung des Fräs- und Bohrprozesses inkl. möglicher Anomalien (Lunker, Härtesprünge).

2D-Darstellungen für Langzeitbeobachtungen, z. B. Verschleißverhalten über den Weg und Vergleich einer Vielzahl von Fräswerkzeugen.

Inline-Qualitätskontrolle

Ist-Prozessdaten mit den Einflüssen (Verschleiß, Abdrängung) geben Eindruck über die Geometrie des erstellten Bauteils/Werkstücks. Qualitätsinformationen fallen im Prozess an und müssen nicht nachgelagert separat erhoben werden.

Pay-per-Use oder Pay-per-Stress als Geschäftsmodell für Fräswerkzeuge

Aufgrund der verfügbaren realen Nutzungsdaten über Werkzeuge werden neue Geschäftsmodelle ermöglicht, z. B. eine nutzungs- oder verschleißabhängige Abrechnung (Pay-per-Use/Pay-per-Stress). Ein Abrechnungsmodul wird über die Plattform künftig bereitgestellt.

Erfolgreich in der Praxis

Über insgesamt drei Jahre wurde der Vorläufer des heutigen Portals CuttingEdge im Rahmen des Forschungsprojekts „Inline Produktions und Qualitätskontrolle bei der Fräsbearbeitung von metallischen und CFK Produkten“ (kurz: MAI ILQ2020) entwickelt und geprüft. Im Zuge dessen erarbeiteten die Partner BMW, HUFSCHMIED, Fraunhofer FIT, inno focus, die Universität Augsburg und weitere wie die Qualität in Fräsprozessen durch den unternehmensübergreifenden Austausch von Daten verbessert werden kann.

Ziele wie die Reduktion des Aufwands in der Qualitätssicherung, Effizienzsteigerungen, sparsamerer Einsatz von Ressourcen, dezentraler Einsatz von Fachkräften und viele weitere hat das Projekt erfolgreich realisiert.

Anwendungsbeispiel: Qualitätsabweichungen detektieren

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Diese Unternehmen vertrauen bereits in uns

Wir haben im Projekt MAI ILQ2020 die Wirkketten – angefangen von den Erkenntnissen im Data Analytics bis hin zu den ökonomischen Potenzialen – im Detail analysiert. Dabei zeigen sich insbesondere in der automatisierten Inline-Qualitätskontrolle, Predictive Maintenance und Prozessoptimierung die größten Potenziale.

Prof. Dr. Henner Gimpel, Universität Hohenheim, Fraunhofer FIT

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