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.
Für Unternehmen
Nicht nur lesen, umsetzen.
Wir entwickeln KI-Lösungen für genau deinen Anwendungsfall und begleiten dich bei der Einführung.
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
Diesen Inhalt teilen:
Die vollständige Analyse enthält
- Kosten- & ROI-Vergleich
- 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
Vollständige Analyse anfragen
Schreib uns kurz, wir schauen gemeinsam, ob dieser Use Case zu deiner Situation passt, und schicken dir die vollständige Analyse. Kostenlos und unverbindlich.
Weitere Use Cases
Qualitätsprüfung in der Fertigung
KI-Kamerasysteme erkennen Produktionsfehler in Millisekunden, lückenlos, schichtunabhängig, mit Quellennachweis für jeden geprüften Teil.
Mehr erfahrenPredictive Maintenance Produktion
KI analysiert Sensordaten von Fertigungsanlagen und prognostiziert Wartungsbedarf, bevor der Stillstand eintritt.
Mehr erfahrenFahrzeugkonfiguration mit KI
Ein KI-Assistent führt Kunden durch die Fahrzeugkonfiguration, erklärt Optionen verständlich und erhöht die Abschlussquote.
Mehr erfahrenFrieda Funke
Konzeptentwicklerin
Ich frage nicht, was KI kann. Ich frage, was du in deinem Alltag damit anfängst. Erst wenn ich eine ehrliche Antwort habe, entsteht daraus ein konkreter Use Case. Fehlt ein Anwendungsfall, der zu dir passt? Schreib mir kurz.