Prozess- und Messtechnik

Ein Messsystem ist nur so gut wie die Verarbeitung seiner Daten. Unser Ziel ist es, Messergebnisse schnell, reproduzierbar und nachvollziehbar bereitzustellen – auch bei großen Datenmengen und kurzen Zykluszeiten.

Dazu trennen wir Datenerfassung und Datenauswertung klar voneinander und strukturieren den gesamten Verarbeitungspfad so, dass nur jene Daten verarbeitet werden, die für das Messergebnis tatsächlich notwendig sind. Wo sinnvoll, beginnen Auswertungen bereits während der laufenden Erfassung oder werden parallelisiert, um Zykluszeiten möglichst gering zu halten.

Neben dem Messergebnis speichern wir – abhängig von der Anwendung – auch Rohdaten, relevante Prozessdaten und die verwendete Auswerteversion. Dadurch können Messungen später reproduziert, Ursachen für IO-/NIO-Entscheidungen nachvollzogen und Algorithmen gezielt weiterentwickelt werden.

Besonderen Wert legen wir auf Versionierbarkeit und Rückverfolgbarkeit. Damit bleibt dokumentiert, mit welchem Softwarestand, welchen Parametern und welchen Eingangsdaten ein Messergebnis entstanden ist.

Die Ergebnisse werden so visualisiert, dass Bediener und Qualitätssicherung Abweichungen schnell erkennen und nachvollziehen können. Gleichzeitig können die Daten an übergeordnete Systeme angebunden und für Reporting, Qualitätsnachweise, Prozessoptimierung oder spätere Analysen genutzt werden.

So entsteht nicht nur ein schnelles Messsystem, sondern eine belastbare Datenbasis für Qualität, Diagnose und kontinuierliche Verbesserung.

Kamerasysteme bieten eine sehr flexible Möglichkeit, Bauteile und Prozesse berührungslos zu erfassen. Typische Anwendungen sind die Erkennung von Material- und Oberflächenfehlern, Bauteilklassifizierung, Maßprüfung, Anwesenheitskontrolle sowie die Bestimmung von Position und Lage.

Entscheidend für ein zuverlässiges Vision-System ist jedoch nicht nur die Kamera selbst. Auflösung, Optik, Beleuchtung, Einbausituation, Bauteilpositionierung und Oberflächeneigenschaften bestimmen wesentlich, wie stabil und reproduzierbar eine Auswertung funktioniert. Deshalb betrachten wir das komplette System bereits bei der Auslegung.

Je nach Aufgabenstellung setzen wir klassische Bildverarbeitung, geometrische Verfahren oder datenbasierte Methoden ein. Unser Ziel ist dabei stets eine robuste und nachvollziehbare Auswertung, die auch bei wechselnden Produktionsbedingungen zuverlässig arbeitet.

Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf Identifikation und Rückverfolgbarkeit. Wir integrieren nicht nur Kameras zur Erfassung von QR- oder DMC-Codes, sondern auf Wunsch auch die zugehörigen Markiersysteme, mit denen Bauteile direkt im Prozess gekennzeichnet werden. Markiersystem und Erfassungskamera binden wir gemeinsam an Ihre Steuerung sowie an übergeordnete Produktions- oder Kundensysteme an.

So können Bauteile eindeutig identifiziert, Produktionsdaten automatisch zugeordnet, Rezepturen geladen und Prozess- oder Qualitätsinformationen lückenlos dokumentiert werden.

Rohbilder, Messergebnisse und relevante Prozessinformationen können gespeichert werden, sodass Entscheidungen später nachvollzogen und Fehlerbilder gezielt analysiert werden können. So wird aus einer Kamera ein zuverlässiges Werkzeug für Qualitätssicherung, Identifikation, Rückverfolgbarkeit und Prozessautomatisierung.

Wenn ein Prozess ausreichend verstanden ist, lässt sich sein Verhalten häufig durch ein vereinfachtes mathematisches oder physikalisches Modell beschreiben. Genau hier setzen wir an: Wir reduzieren komplexe Zusammenhänge auf jene Einflussgrößen, die für die jeweilige Aufgabenstellung tatsächlich relevant sind.

Mit solchen Modellen können wir Prozessparameter untersuchen, Anlagenverhalten vorhersagen und geplante Änderungen virtuell testen, bevor sie an der realen Maschine umgesetzt werden. Gerade bei thermischen oder sehr langsamen Prozessen ist das ein großer Vorteil: Versuche, die in der Realität Stunden dauern würden, können im Modell wesentlich schneller bewertet werden.

Dabei verfolgen wir nicht das Ziel, jedes physikalische Detail möglichst aufwendig abzubilden. Entscheidend ist ein ausreichend genaues, nachvollziehbares und rechenbares Modell, das konkrete technische Entscheidungen unterstützt. Dieses Prinzip entspricht auch dem Ansatz sogenannter Reduced-Order-Modelle, bei denen Rechenaufwand gezielt reduziert wird, ohne das relevante Systemverhalten aus den Augen zu verlieren.

Die Modelle können beispielsweise für Parameteroptimierung, Machbarkeitsanalysen, Variantenvergleiche, virtuelle Tests oder die Vorbereitung einer Inbetriebnahme eingesetzt werden. Simulation und virtuelle Inbetriebnahme werden in der Industrie gerade deshalb genutzt, um Fehler und Optimierungspotenzial möglichst vor Eingriffen an der realen Anlage zu erkennen.

Für Entwicklungsaufgaben genügt häufig ein gezielt vereinfachtes Modell. Bei entsprechendem Nutzen können wir dieses jedoch weiterentwickeln und in den späteren Betrieb integrieren – beispielsweise zur Vorhersage von Prozessdauer und Prozessverhalten, zur Rezepturoptimierung oder als Entscheidungsunterstützung für den Bediener.

So wird aus physikalischem Prozessverständnis ein Werkzeug, mit dem sich Änderungen schneller bewerten, Entwicklungsrisiken reduzieren und Prozesse gezielt optimieren lassen.