Rohre
Halten Sie Wandstärke und Metergewicht innerhalb enger Toleranzen und reduzieren Sie überhöhte Materialzuschläge.
Prädiktive Prozessoptimierung für Extrusion
Reduzieren Sie Materialverluste, stabilisieren Sie die Produktqualität und entlasten Sie Ihr Bedienpersonal – auch bei schwankender Rohstoffqualität und wechselnden Prozessbedingungen. jora.twin prognostiziert das Verhalten Ihrer Produktionslinie in Echtzeit und passt die Sollwerte der Anlage kontinuierlich an, damit der Prozess im optimalen Betriebsfenster bleibt.
Unsere Partner
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Industrielle Anwendungen
jora.twin ist für komplexe, kontinuierliche Produktionslinien konzipiert, in denen kleine Änderungen am Prozessanfang zu kostspieligen Abweichungen im weiteren Verlauf führen können.
Halten Sie Wandstärke und Metergewicht innerhalb enger Toleranzen und reduzieren Sie überhöhte Materialzuschläge.
Stabilisieren Sie die Maßhaltigkeit bei wechselnden Produkten, Betriebsbedingungen und Schichten.
Erkennen Sie Prozessdrift frühzeitig und halten Sie die Foliendicke auch bei hohem Durchsatz stabil.
Stabilisieren Sie stark schwankende Prozesse und reduzieren Sie überhöhten Material- und Energieverbrauch in der Plattenextrusion.
Berücksichtigen Sie wechselnde Rohstoffe und Rezyklate frühzeitig, bevor Ausschuss entsteht.
Die Herausforderung im Betrieb
In den meisten Betrieben fehlt es nicht an Signalen. Es fehlt eine verlässliche Möglichkeit, diese entlang der Linie zu verknüpfen, ihre Auswirkungen auf die Qualität vorherzusehen und rechtzeitig gegenzusteuern.
Das Bedienpersonal muss zahlreiche Sollwerte, hunderte Prozesssignale und verzögerte Qualitätsrückmeldungen im Blick behalten. Wenn eine Abweichung sichtbar wird, kann bereits Ausschuss entstanden sein.
Rohstoffe, Umgebungsbedingungen und vorgelagerte Störungen beeinflussen das Produkt entlang der gesamten Linie. Lokale Regelkreise reagieren oft erst, wenn sich diese Effekte bereits auf nachgelagerte Prozessschritte ausgewirkt haben.
Produktionsteams erhöhen Materialzuschläge, reduzieren die Geschwindigkeit oder fahren mit konservativen Einstellungen. Das sichert Spezifikationen ab, erhöht aber Materialverbrauch und Stückkosten.
Das erfahrene Bedienpersonal erkennt Muster, die sich nur schwer formalisieren lassen. Bleibt dieses Wissen an einzelne Personen gebunden, kann die Leistung zwischen Schichten und Standorten deutlich schwanken.
So funktioniert es
jora.twin erstellt aus historischen und aktuellen Anlagendaten ein dynamisches Modell der gesamten Produktionslinie. Dieses Modell prognostiziert Ergebnisse und ermittelt die passende Reaktion.
Verknüpfen Sie Prozess-, Maschinen-, Umgebungs- und Qualitätsdaten in einem dynamischen Modell Ihrer gesamten Linie.
Prognostizieren Sie relevante Prozesszustände und Produkteigenschaften, bevor Abweichungen sichtbar werden.
Ermitteln Sie die Sollwertänderungen, die den Prozess innerhalb definierter Ziele und Grenzen am wirksamsten stabilisieren oder verbessern.
Lassen Sie Empfehlungen prüfen, durch das Bedienpersonal bestätigen oder innerhalb validierter Betriebsgrenzen automatisch umsetzen.
Mehrwert für Ihre Produktion
Schaffen Sie Mehrwert dort, wo Prozessunsicherheit heute zu Materialverlusten, geringerer Geschwindigkeit oder Entscheidungen unter Zeitdruck führt.
Reduzieren Sie Ausschuss und Materialzuschläge, indem Sie die Entwicklung Ihrer Produkteigenschaften besser vorhersehen.
Halten Sie kritische Eigenschaften näher am Sollwert – trotz wechselnder Rohstoffe, Produkte, Schichten und Umgebungsbedingungen.
Erkennen Sie Prozessdrift früher und stabilisieren Sie den Betrieb schneller, ohne langwieriges Ausprobieren.
Geben Sie jeder Schicht konsistente, datenbasierte Handlungsempfehlungen. Die Kontrolle bleibt beim Bedienpersonal.
jora.twin Anwendungen
Beginnen Sie mit dem Anwendungsfall, der den größten betrieblichen Nutzen verspricht, und erweitern Sie Ihre Anwendungen auf Basis desselben Prozessmodells.
Analysieren Sie historische Prozessdaten und kennzeichnen Sie relevante Ereignisse und Betriebszustände. So wird das Prozesswissen Ihres Teams zum Kontext für das Modelltraining.
Testen Sie Sollwertänderungen virtuell und prüfen Sie ihre prognostizierten Auswirkungen, bevor Sie in den laufenden Prozess eingreifen. Ermitteln Sie ausgehend von einer gewünschten Produkteigenschaft die dafür geeigneten Eingangsgrößen.
Erkennen Sie ungewöhnliche Betriebsmuster frühzeitig und grenzen Sie die Suche auf die wahrscheinlich verantwortliche Komponente oder das betroffene Teilsystem ein.
Berechnen Sie kontinuierlich die Sollwerte, die definierte Produkteigenschaften im Zielbereich halten – und machen Sie selbstoptimierende Extrusion zur Realität.
Branchen
Jeder Prozess hat andere Ursachen für Schwankungen. jora.twin passt die gemeinsame Modellierungsgrundlage an die Signale, Randbedingungen und Qualitätsziele der jeweiligen Linie an.
Gleichen Sie wechselnde Rohstoffe, Rezyklatanteile und Prozessbedingungen aus, bevor die Compoundqualität abweicht.
02Halten Sie Abmessungen und Produkteigenschaften entlang der gesamten Linie stabil – von wechselnden Eingangsgrößen bis zur abschließenden Qualitätsprüfung.
Stabilisieren Sie die Verarbeitung bei schwankenden Eingangsmaterialien und Materialeigenschaften.
Technologie
Wir gehen über reines Blackbox-Lernen hinaus. Historische und aktuelle Daten liefern die Signale, physikalische Prinzipien setzen den Rahmen und Prozesswissen liefert den Kontext für verlässliche Modelle Ihrer Produktionsumgebung.
Anlagendaten machen Zusammenhänge zwischen Sensoren, Aktoren, Umgebungsbedingungen und Qualitätsmessungen sichtbar, die manuell schwer zu erkennen sind.
Physikalische Prinzipien und kausale Abhängigkeiten sorgen dafür, dass das Modellverhalten mit der tatsächlichen Prozessdynamik entlang der Linie übereinstimmt.
Ingenieur:innen und Anlagenbediener:innen definieren Kontext, Grenzen und Ziele. So werden Modellergebnisse zu konkreten Entscheidungen für die Produktion.
Jetzt starten
Starten Sie mit einem klar abgegrenzten Anwendungsfall auf einer Produktionslinie. Prüfen Sie die Datengrundlage, belegen Sie den betrieblichen Nutzen und erweitern Sie den Einsatz auf Basis belastbarer Ergebnisse.
Wir prüfen Datenverfügbarkeit, Signalqualität und vielversprechende Anwendungsfälle. Gemeinsam definieren wir ein fokussiertes Pilotprojekt mit klaren technischen und wirtschaftlichen Zielen.
Gemeinsam mit Ihrem Team erstellen und validieren wir das erste linienspezifische Modell. Den Nutzen weisen wir anhand der vereinbarten Produktions- und Geschäftsziele nach.
Nach einer Einschulung erstellen und nutzen Ihre Prozessexpert:innen weitere Modelle eigenständig mit jora.twin. So erschließen Sie im Self-Service neue Linien und Anwendungsfälle.
1–2 Tage
Pilotumfang definiert
3–4 Wochen
Nutzen nachgewiesen
Linie für Linie erweitern
Kostenloser Daten-Pre-Check
Finden Sie heraus, ob Ihre vorhandenen Produktionsdaten für eine vorausschauende Optimierung geeignet sind – und welcher erste Anwendungsfall das größte Potenzial bietet.
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