In der modernen Industrieproduktion gibt es kaum noch Raum für Fehler. Taktzeiten sind eng, die Produktvielfalt steigt, Kunden erwarten kompromisslose Qualität, und gleichzeitig stehen Produktionsverantwortliche unter stetigem Effizienzdruck. Klassische Qualitätssicherungs-methoden und manuelle Nachsteuerung stoßen dabei schnell an ihre Grenzen. Die Zukunft der Produktion liegt in der intelligenten Prozessführung, einem System, das aus seinen eigenen Daten lernt, Muster erkennt, frühzeitig reagiert und Prozesse automatisch optimiert. Genau hier setzt der Smart Decision Server R2R von Gefasoft Engineering an.
Was ist Run-to-Run-Optimierung überhaupt?
Run-to-Run-Control (R2R) ist ein Konzept, das ursprünglich aus der Halbleiterindustrie stammt und heute zunehmend in verschiedensten Branchen zum Einsatz kommt, von Sensorik und Elektronik über Kunststoffverarbeitung bis hin zu Beschichtungstechnologien.
Der Ansatz ist einfach, aber wirkungsvoll: Statt erst im Nachhinein auf Abweichungen zu reagieren, optimiert das System den Produktionsprozess aktiv und vorausschauend. Nach jedem Fertigungsdurchlauf werden Daten gesammelt, analysiert und automatisch neue, optimale Einstellwerte für den nächsten Zyklus berechnet. Jeder Produktionsschritt wird so Teil eines lernenden Regelkreises, der kontinuierlich besser wird.
Warum klassische Steuerung an ihre Grenzen stößt
In vielen Fertigungen hat sich die Realität stark verändert. Produkte werden komplexer, Chargen kleiner, Varianten zahlreicher. Produktionsanlagen müssen heute in kürzester Zeit zwischen verschiedenen Parametern umstellen können, häufig sogar innerhalb einer Schicht. Gleichzeitig beeinflussen äußere Bedingungen wie Temperaturschwankungen, Material-chargen, Werkzeugzustand oder Maschinenverschleiß die Qualität oft auf subtile Weise.
Traditionelle Steuerungskonzepte gehen meist von konstanten Rahmenbedingungen aus. Wenn sich ein Parameter verändert, muss ein Mensch eingreifen. Doch menschliche Reaktionszeit, kombiniert mit dem verzögerten Erkennen von Fehlern führt häufig zu verspäteten Reaktionen. Ausschuss ist bereits entstanden, Nacharbeit ist nötig und die OEE-Werte sinken.
Run-to-Run-Systeme wie der Smart Decision Server durchbrechen diesen Zyklus. Sie ermöglichen eine geschlossene Regelkette, in der der Prozess sich nach jedem Durchlauf, auf Basis validierter Qualitätsdaten und definierter Zielgrößen, selbst neu einstellt.
So arbeitet der Smart Decision Server R2R
Der Smart Decision Server agiert als intelligente Regelinstanz zwischen den produktionsnahen Datenquellen (wie Sensoren, Steuerungen oder Messsystemen) und der Prozesssteuerung. In einem typischen Szenario sammelt das System nach jedem Produktionslauf Messwerte, z. B. Maße, Gewicht, Temperaturverläufe, Druckdaten oder andere qualitätsrelevante Prozess-größen.
Diese Werte werden mit Zielvorgaben verglichen, Toleranzfenster bewertet und anschließend neue Parameter für den nächsten Durchlauf berechnet. Die Regelung kann dabei klassisch (z. B. PID) erfolgen, modellbasiert oder auch mithilfe von Machine-Learning, falls die Prozess-daten das hergeben.
Ein wesentlicher Vorteil dabei ist, dass das System jede Entscheidung dokumentiert. Es ist nicht nur hochtransparent, sondern erfüllt auch Anforderungen an Rückverfolgbarkeit, Auditfähigkeit und IT-Sicherheit. Ob Prozessingenieur, Qualitätssicherung oder externe Prüfstelle, jede Regelung ist nachvollziehbar, versioniert und zentral abrufbar.
Typische Einsatzszenarien in der Industrie
Besonders geeignet ist der Smart Decision Server R2R in Umgebungen, in denen:
hohe Wiederholgenauigkeit und Prozessstabilität erforderlich sind,
Material- oder Umgebungsvariationen oder Prozess-drifts regelmäßig auftreten,
schnelle Produktwechsel durchgeführt werden müssen,
oder wo manuelle Justierungen bisher Standard waren.
In der Praxis kann das zum Beispiel bedeuten, dass eine Linie zur Herstellung von Fahrzeug-sensoren ihre Kalibrierparameter automatisch anpasst, wenn sich die Umgebungstemperatur ändert. Oder dass eine Beschichtungsanlage automatisch den Vorschub reguliert, wenn sich die Viskosität der Lackflüssigkeit leicht verändert. Oder, um noch ein Beispiel zu nennen, dass bei einem Wechsel des Roh-materials sofort ein neuer Parametersatz geladen wird, basierend auf historischen Erfahrungswerten und Regelmodellen.
Digital Twin für maximale Präzision
Ein besonderes Highlight des Smart Decision Servers ist die Integration eines Digital Twins. Dadurch kann der aktuelle Zustand der Anlage in Echtzeit in die Berechnung der optimalen Prozessparameter einfließen. So lassen sich Abweichungen nicht nur erkennen, sondern präzise vorhersagen und proaktiv kompensieren. Das Ergebnis kann sich sehen lassen, zum einen höhere Prozesssicherheit und zum anderen maximaler Produktqualität.
Erfolgsbeispiel aus der LED-Produktion: vollautomatisierte Prozessoptimierung mit höchster Präzision
Ein weltweit führender Hersteller von optoelektronischen Halbleitern stand vor einer großen Herausforderung in der LED-Fertigung. Ein entscheidender Prozessschritt zur Einstellung der Wellenlänge musste bisher von Ingenieurinnen und Ingenieuren manuell korrigiert werden, und das auch im Schichtbetrieb. Das kostet enorm viel Zeit und damit natürlich auch Geld. Gemeinsam mit dem Kunden haben wir eine Lösung auf Basis unseres Smart Decision Servers mit integriertem Run to Run Controller entwickelt. Die Prozessführung erfolgt nun vollständig automatisch und wird kontinuierlich optimiert, und das rund um die Uhr. Durch die Nutzung digitaler Zwillinge, intelligenter Algorithmen und Echtzeitdaten erreicht die Anlage heute eine Genauigkeit von unter 1 Nanometer. Das Ergebnis ist eine deutlich gesteigerte Produktqualität, mehr Effizienz in der Fertigung und eine enorme Entlastung des Fachpersonals, das sich nun auf die Entwicklung neuer innovativer Produkte konzentrieren kann. Dieses Projekt ist ein eindrucksvolles Beispiel dafür, wie moderne Fertigungstechnologie konkrete Mehrwerte schafft.
Die industrielle Produktion braucht neue Denkweisen! Intelligenter, schneller, vernetzter. Der Smart Decision Server R2R zeigt eindrucksvoll, wie Prozessoptimierung nicht länger ein retrospektiver Akt ist, sondern ein kontinuierlicher, automatisierter und lernender Teil des Produktionsalltags werden kann. In Zeiten wachsender Komplexität ist das kein Nice-to-have, es ist eine Notwendigkeit.
Sind Sie bereit für den nächsten Schritt?
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