Individuare e interpretare meglio i dati utili a ottimizzare lo stampaggio

Con l'aumento della digitalizzazione nei processi di stampaggio a iniezione, aumenta anche il volume dei dati contenenti una grande quantità di informazioni, spesso non sono riconoscibili a prima vista. Con performance.boost Engel offre un servizio di analisi dei dati disponibili al fine di estrarre e utilizzare le informazioni per ottimizzare il processo produttivo, nonché la risoluzione degli eventuali problemi a esso legati.

Cosa dicono i dati sulla stabilità del processo? Quali sono le cause delle variazioni di processo e dei problemi di qualità? Quali dati sono rilevanti alla fine di un turno di produzione? I dati relativi a tali domande non sono sempre facili da analizzare, né si dispone di tecnici esperti in grado di farlo, e non sempre quindi è possibile fornire risposte corrette. Con il nuovo pacchetto analytics, presentato a Fakuma 2021, il costruttore austriaco aggiunge alla sua offerta uno strumento per individuare i dati appropriati in ogni situazione e interpretarli correttamente.

"A questo scopo abbiamo formato personale specifico. I nostri data scientist hanno anni di esperienza nello stampaggio a iniezione e una formazione fondata sull'analisi dei dati. Conoscono le macchine per lo stampaggio a iniezione e le tecnologie di processo e questo è il principale vantaggio offerto da performance.boost analytics”, ha spiegato Johannes Kilian, responsabile delle tecnologie di processo e inject 4.0 di Engel.

I data scientist di Engel analizzano sistematicamente i dati disponibili per ogni applicazione specifica, elaborano visivamente i risultati e sviluppano raccomandazioni concrete per le azioni da compiere al fine di ottimizzare i processi. Per esempio, per aumentare l'efficienza produttiva o ridurre il tasso di scarto. Se gli scarti vengono identificati troppo tardi e la causa principale degli scarti non viene trovata, l’analisi viene eseguita sui dati storici raccolti in un periodo di tempo più lungo. È qui che scendono in campo gli scienziati dei dati insieme agli ingegneri di processo. Questo tipo di analisi rivela cambiamenti graduali di qualità e consente di prevedere le tendenze a lungo termine. In tal modo, il pacchetto di servizi "analytics" rappresenta un passo avanti rispetto ai pacchetti performance.boost precedentemente disponibili.