TWINEX SurfOut
Surface Evaluation System
Das TWINEX SurfOut bietet die Möglichkeit 3D Strukturen auf Materialoberflächen objektiv wiederzuerkennen und diese hinsichtlich spezifischer Qualitätsmerkmale zu bewerten.
Der Qualitätsprüfer von Morgen
Im Fertigungsprozess von Staberzeugnissen ist neben der Querschnittsgeometrie vor allem auch die Güte der Oberflächenstruktur entscheidend. Dabei können z.B. Rauheiten auf gezogenen Profilen, oder auch feine Risse und Abplatzungen bei gegossenen Strukturen nachgeschaltete Prozesse negativ beeinflussen oder Reklamationen verursachen. Das TWINEX SurfOut identifiziert und bewertet die angelernten Fehlerstrukturen sicher! Durch den selbstlernenden Algorithmus werden die Fehler so bewertet, wie sie durch einen Facharbeiter klassifiziert würden.
Digitaler Nutzen gemessener Daten
Die im Inline-Prozess ausgegebenen IO/NIO Bewertungen können unmittelbar zum Austrennen oder Markieren von fehlerhaften Stellen am Stabmarerial verwendet werden. Des Weiteren findet das eklamationen verursachen. Das TWINEX SurfOut in Production-Learning Algorithmen unserer Kunden Anwendung, um komplexeste Fertigungszusammenhänge zu erkennen.
Industrietaugliche Implementierung
Die industrielle Einsatzfähigkeit des TWINEX SurfOut überzeugt nicht nur durch die bewährte Robustheit von MSG Solutions, sondern vor allem durch seine intuitive Bedienung. Dank der klaren und verständlichen Darstellung der Ergebnisse können Mitarbeiter die Bewertungen sofort nachvollziehen. Ein Prüfsystem wird erst dann akzeptiert, wenn seine Fehlerbeurteilungen mit der Erfahrung der Fachkräfte übereinstimmen.
Mechanische Adaptierbarkeit
Ob Profil-, Rund- oder Flachmaterial – der TWINEX SurfOut wird passgenau für Ihre Produktionsumgebung konstruiert. Mit unserem seit 1998 aufgebauten Know-how im Maschinenbau bieten wir vielseitige, maßgeschneiderte Lösungen, die Abläufe optimieren, höchste Präzision gewährleisten und die Effizienz über unterschiedlichste Materialien und Anwendungen hinweg steigern
Anwendungsfall
Zur Kontrolle der Oberflächenqualität von gegossenen Aluminiumbauteilen wird unser System bei einem renommierten Automobilisten mit über 40 angelernten Fehlerstrukturen erfolgreich eingesetzt.
Technische Daten
- Digitalisierung
- Produktzertifizierung
- Systemregelung
- Produktionsoptimierung in Ziehmaschinen
- Produktionsoptimierung in Richtmaschinen
- Produktionsoptimierung in Schälmaschinen
- Produktionsoptimierung beim Strangguss
- Machine Learning
- Stange
- OCTG
- Großrohr
- Stranggussprofile
- Stahl
- Messing
- Aluminium
- u.a.
- Längstransport
- Oberflächenfehler (IO/NIO via KI)
- Daten: SQL
- Prozess: SPS
- Bis zu 2 m/s
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