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Integration fortschrittlicher Automatisierung in der Walzenschleifmaschinen-Modernisierung
Pomini Tenova hat die Zusammenarbeit mit Siemens erweitert, um aktualisierte Automatisierungssysteme und digitale Infrastrukturen für die Modernisierung industrieller Walzenschleifmaschinen zu implementieren.
www.siemens.com
Walzenschleifmaschinen in der Stahl- und Metallverarbeitungsindustrie erfordern eine präzise Prozesssteuerung, um strenge Oberflächenqualitätsstandards über verlängerte Lebenszyklen hinweg einzuhalten. Da mechanische Komponenten die ursprünglichen elektronischen Steuerungssysteme oft überdauern, stehen Industrieunternehmen vor Herausforderungen im Zusammenhang mit der Kompatibilität von Altsystemen, Cybersicherheitsrisiken und der Integration von Funktionen zur vorausschauenden Wartung. Um die Komplexität der Aufrüstung dieser Systeme ohne den Austausch kompletter Maschinenstrukturen zu bewältigen, verbindet Pomini Tenova sein Prozesswissen als Erstausrüster (OEM) mit den Steuerungs- und Antriebstechnologien von Siemens.
Technische Lösung und Systemarchitektur
Die technische Lösung konzentriert sich auf die Modernisierung des Maschinenkerns mithilfe von CNC-Architekturen (Computerized Numerical Control) sowie fortschrittlicher Antriebs- und Automatisierungstechnik. Die Integration ersetzt veraltete Hardware durch moderne Steuerungssysteme, die in der Lage sind, komplexe Schleifprofile und Inspektionsparameter zu verwalten.
Die Verantwortlichkeiten sind nach technischer Spezialisierung aufgeteilt:
- Pomini Tenova liefert die prozessspezifischen mechanischen Upgrades, Walzeninspektionssysteme und die auf den Walzenstattbetrieb abgestimmte Automatisierungslogik.
- Siemens stellt die CNC-Hardware, Simulationsumgebungen für digitale Zwillinge sowie integrierte Sicherheits- und Cybersicherheitsprotokolle für Werkzeugmaschinen bereit.
Die Architektur nutzt digitale Überwachtungs- und Diagnosewerkzeuge zur Datenerfassung während des Schleifprozesses. Durch die Kombination von Komponenten der industriellen Automatisierung mit Funktionen auf Basis industrieller KI verarbeitet das System Betriebsparameter, um eine kontinuierliche Prozessoptimierung durchzuführen und Protokolle zur vorausschauenden Wartung auszuführen.
Implementierung und betriebliche Auswirkungen
Das Modernisierungskonzept wird über systematisch geplante Modernisierungsphasen direkt in der bestehenden Infrastruktur der Kunden umgesetzt. Während der Implementierung nutzt Siemens eine umfassende Software für digitale Zwillinge, um das Maschinenverhalten zu simulieren, den CNC-Code zu validieren und die Sicherheitslogik vor der physischen Inbetriebnahme in der Fertigung zu testen. Diese Methodik minimiert die betrieblichen Stillstandszeiten während der Übergangsphase.
Die Integration dieser modernen Steuerungsschnittstellen in bestehende mechanische Strukturen ebnet den Weg zu einem vollständig autonomen Betrieb. Dieser technische Übergang bietet klare betriebliche Vorteile:
Implementierung und betriebliche Auswirkungen
Das Modernisierungskonzept wird über systematisch geplante Modernisierungsphasen direkt in der bestehenden Infrastruktur der Kunden umgesetzt. Während der Implementierung nutzt Siemens eine umfassende Software für digitale Zwillinge, um das Maschinenverhalten zu simulieren, den CNC-Code zu validieren und die Sicherheitslogik vor der physischen Inbetriebnahme in der Fertigung zu testen. Diese Methodik minimiert die betrieblichen Stillstandszeiten während der Übergangsphase.
Die Integration dieser modernen Steuerungsschnittstellen in bestehende mechanische Strukturen ebnet den Weg zu einem vollständig autonomen Betrieb. Dieser technische Übergang bietet klare betriebliche Vorteile:
- Prozessstabilität: Echtzeit-Anpassungen über CNC-Systeme gewährleisten eine konsistente Schleifqualität über die gesamte Betriebsdauer der Komponente.
- Anlagenlanglebigkeit: Die Modernisierung des elektronischen Steuerungskerns sichert bestehende mechanische Investitionen und verlängert den gesamten Lebenszyklus der Maschine.
- Instandhaltbarkeit: Die Integration von Sensoren in Verbindung mit KI-Diagnosen verlagert die Wartungszyklen von reaktiven auf prädiktive Modelle, wodurch ungeplante Stillstandszeiten minimiert werden.
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