Continuous Web Production

Die natürliche Domäne von Web Process Intelligence

Continuous Web Production beschreibt Fertigungsprozesse, bei denen Materialien als kontinuierliche Bahn erzeugt, verarbeitet, überwacht und optimiert werden.

Web Process Intelligence wurde für genau diese Produktionsumgebung entwickelt.

Ob Textilien, Nonwovens, beschichtete Materialien, Folien, Extrudate, Papier oder Batterieelektrodenmaterialien: Die Produkte unterscheiden sich, die zugrunde liegenden Herausforderungen sind oft dieselben.

In allen Fällen geht es darum,

Produktqualität stabil zu halten,
Prozesse zu beherrschen,
Ressourcen effizient einzusetzen,
Ursachen von Abweichungen zu verstehen,
Produktionsprozesse kontinuierlich zu verbessern.

Genau diese Fähigkeit beschreibt Web Process Intelligence.

Warum Continuous Web Production besondere Herausforderungen mit sich bringt

Kontinuierliche Bahnprozesse folgen anderen Gesetzmäßigkeiten als die diskrete Fertigung.

Während einzelne Werkstücke separat geprüft und aussortiert werden können, entstehen Qualität und Ausschuss in Continuous Web Production kontinuierlich über die gesamte Materialbahn hinweg.

Dadurch ergeben sich vier zentrale Herausforderungen.

Variabilität

Jeder Produktionsprozess unterliegt natürlichen Schwankungen.

Materialien verändern sich. Maschinen reagieren auf Belastungen. Umgebungsbedingungen variieren.

Die Herausforderung besteht darin, diese Variabilität sichtbar und beherrschbar zu machen.

Komplexität

Produktqualität ist selten die Folge eines einzelnen Parameters.

Vielmehr entstehen Ergebnisse aus dem Zusammenspiel zahlreicher Einflussgrößen wie Materialeigenschaften, Prozessbedingungen und Maschinenzuständen.

Ursache und Wirkung

In vielen Bahnprozessen liegen Ursache und Wirkung räumlich oder zeitlich auseinander.

Die Ursache eines Problems entsteht häufig an einer anderen Stelle des Prozesses als die sichtbare Qualitätsabweichung.

Kontinuität

Ausschuss entsteht nicht stückweise, sondern kontinuierlich.

Bereits kleine Instabilitäten können daher erhebliche wirtschaftliche Auswirkungen haben.

Die fünf Kernfähigkeiten für Continuous Web Production

Um kontinuierliche Bahnprozesse systematisch zu beherrschen, sind fünf Kernfähigkeiten erforderlich.

Erfassen

Prozess- und Qualitätszustände sichtbar machen.

Interpretieren

Daten im Kontext des Produktionsprozesses bewerten.

Verstehen

Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge erkennen.

Regeln

Erkenntnisse in Prozesskorrekturen umsetzen.

Optimieren

Prozessverständnis in wirtschaftliche Verbesserungen überführen.

Gemeinsam bilden diese Fähigkeiten die Grundlage von Web Process Intelligence.

Weiterführend: Die fünf Kernfähigkeiten von Web Process Intelligence

Anwendungen von Continuous Web Production

Unterschiedliche Produkte. Dieselbe Produktionslogik.

Textil

Die Textilindustrie bildet den historischen Ursprung vieler technologischer Entwicklungen, die heute unter dem Begriff Web Process Intelligence zusammengefasst werden.

Typische Herausforderungen:

Schrägverzug
Bogenverzug
Prozessschwankungen
Qualitätsstabilität

Nonwovens

Im Mittelpunkt stehen:

Homogenität
Flächengewichte
Materialverteilung
Prozessstabilität

Beschichtung & Converting

Entscheidend sind:

Beschichtungsgewicht
Schichtdickenprofile
Profilgleichmäßigkeit
Materialeffizienz

Extrusion

Wichtige Qualitätsgrößen:

Dickenprofile
Materialhomogenität
Prozessstabilität
Reproduzierbarkeit

Papier

Besonders relevant sind:

Flächengewicht
Feuchteprofile
Dickenverteilungen
Prozessstabilität

Batterieelektrodenfertigung

Schwerpunkte:

Beschichtungsgewicht
Schichtdickenprofile
Homogenität
Rückverfolgbarkeit
Prozessstabilität

Mahlo unterstützt die Qualitätskontrolle und Prozessoptimierung innerhalb kontinuierlicher Beschichtungsprozesse der Batterieelektrodenfertigung, insbesondere bei Beschichtungsgewicht, Schichtdickenprofilen und Homogenität.

Die Rolle von Web Process Intelligence

Continuous Web Production erzeugt große Mengen an Qualitäts- und Prozessdaten.

Der wirtschaftliche Nutzen entsteht jedoch nicht durch die Daten selbst.

Er entsteht durch die Fähigkeit, Zusammenhänge zu erkennen und daraus bessere Entscheidungen abzuleiten.

Web Process Intelligence verbindet:

Prozessdaten
↓
Prozessverständnis
↓
Bessere Entscheidungen
↓
Qualität, Produktivität und Prozessstabilität

Dadurch entsteht eine zusätzliche Intelligenzebene innerhalb kontinuierlicher Produktionsprozesse.

Weiterführend: Was ist Web Process Intelligence?

Wie Mahlo Continuous Web Production unterstützt

Mahlo unterstützt Hersteller dabei, kontinuierliche Bahnprozesse sichtbar, verständlich, beherrschbar und kontinuierlich optimierbar zu machen.

Dabei adressieren unterschiedliche Plattformen verschiedene Aspekte kontinuierlicher Bahnprozesse – von Qualitätskontrolle über Prozesskontrolle bis zur Verzugserkennung und Verzugskorrektur.

Qualiscan

Qualitätskontrolle und Qualitätsprofilierung

Qualiscan unterstützt die kontinuierliche Erfassung, Analyse und Optimierung qualitätsrelevanter Materialeigenschaften. Die Plattform schafft Transparenz über Produktqualität und Prozesszusammenhänge und liefert die Grundlage für datenbasierte Optimierung und automatische Regelungen.

Optipac

Prozesskontrolle in der Textilveredelung

Optipac unterstützt die Überwachung, Analyse und Optimierung prozessrelevanter Betriebsbedingungen innerhalb der Textilveredelung. Die Plattform trägt dazu bei, Produktionsbedingungen zu stabilisieren sowie Qualität, Energieeffizienz und Prozessstabilität kontinuierlich zu verbessern.

Orthopac

Verzugserkennung und Verzugskorrektur

Orthopac erkennt, bewertet und korrigiert Schräg- und Bogenverzüge in bahnförmigen Materialien mit Fadenstruktur. Je nach Anwendung erfolgt die Korrektur direkt innerhalb der Maschine oder über angebundene Anlagensteuerungen.

Qualiscan QMS, Optipac und Orthopac setzen Web Process Intelligence in unterschiedlichen Anwendungsbereichen von Continuous Web Production um. Je nach Branche und Anwendung können einzelne Plattformen oder mehrere Plattformen gemeinsam eingesetzt werden.

Mehr erfahren: Die Plattformarchitektur von Web Process Intelligence