Hannover Messe: Dürr präsentiert Lösungen für Lackieranlage der Zukunft
Nach coronabedinger Unterbrechung wird Dürr auf der Hannover Messe 2022 erstmals wieder live innovative Software-Lösungen für die Lackieranlage der Zukunft präsentieren.
Der Maschinen- und Anlagenbauer Dürr zeigt auf seinem Messestand auf der Hannover Messe (Halle 4, Stand-Nr. D54) anhand konkreter Anwendungsfälle aus unterschiedlichen Branchen, wie sich mit seinen intelligenten Software-Produkten Fehlererkennung, Flexibilität und Transparenz entlang der gesamten Wertschöpfungskette verbessern lassen. Die wachsende Produktvielfalt und die zunehmende Individualisierung bringen die konventionelle Linienführung beim Lackieren an ihre Grenzen. Deshalb benötigt die Lackieranlage der Zukunft flexible und skalierbare Fertigungslayouts. Der Anwendungsfall „Flexible Manufacturing“ zeigt die Möglichkeiten einer flexiblen Produktion, basierend auf dem Boxenkonzept von Dürr und unter Einbindung von fahrerlosen Transportsystemen, wie beispielsweise AGVs (Automated Guided Vehicle). Die Dürr-Steuerungssoftware führt die AGVs jeweils zum nächsten Prozessschritt und sorgt für eine effiziente Auslastung aller Lackierboxen.
Der zweite Anwendungsfall "Holistic Production Control" zielt auf die Optimierung aller Fertigungsprozesse ab. Erstmals präsentiert wird in diesem Rahmen auch Dürrs DXQenergy.management. Das neue Produkt aus der DXQ-Familie bietet die Möglichkeit zur zentralen Überwachung der Energieverbräuche in einer Produktionsanlage bis hin zur detaillierten Analyse von Einzelverbräuchen. Mit der intelligenten Energiemonitoring-Lösung lassen sich darüber hinaus Energieflüsse in der Produktion darstellen und entsprechend umgerechnete Energiekosten anzeigen. „From prevention to prediction“ lautet das Motto beim dritten Anwendungsfall. Gezeigt wird die umfassende Protokollierung aller verfügbaren Prozessdaten im Zusammenspiel von Produkten der DXQanalyze-Produktfamilie. Mit Hilfe künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning analysieren die Produkte gesammelte Daten und erkennen dadurch potenzielle Fehler oder Qualitätsprobleme in Echtzeit. Dadurch können Maschinenstillstände verhindert und möglichst optimale Wartungszeitpunkte ermittelt werden.