Beschreibung
Filamentgarne aus Polyester bilden den größten Anteil der Chemiefaserproduktion und werden für Bekleidung, für technische Anwendungen (z. B. Sicherheitsgurte) und in Teppichen eingesetzt. Der bedeutendste und wirtschaftlichste Prozess zur Herstellung von Filamentgarn ist der Schmelzspinnprozess. Wirtschaftlicher Erfolg im 21. Jahrhundert ist gekennzeichnet durch den Einsatz von Industrie 4.0. Unter Industrie 4.0 wird die massenhafte Verbindung von Informations- und Kommunikationstechnologien mit der industriellen Produktion verstanden. Industrie 4.0 führt zur Effizienzverbesserung in Entwicklung, Produktion, Service und Marketing. Die Verknüpfung von Industrie 4.0 mit der Filamentgarnproduktion im Schmelzspinnprozess ist von besonderem Interesse für deren Produktivitätssteigerung und bisher noch kaum erforscht. Das damit einhergehende Potential wird daher nicht ausgeschöpft. Ziel dieser Arbeit ist ein Beitrag zur technologischen Entwicklung von Industrie 4.0- Anwendungen im Schmelzspinnprozess. Durch die neu entwickelte Technologie wird eine Verkürzung der Umsetzungszeit erster Industrie 4.0-Lösungen zur Senkung der Produktionskosten in der Herstellung von Filamentgarn erreicht. Dazu wird in einem ersten Schritt eine Recherche zu bereits existierenden Lösungsansätzen von Industrie 4.0 durchgeführt. Die gefundenen Ansätze werden dann in konkrete Konzepte für den Einsatz im Schmelzspinnprozess übertragen. In einem zweiten Schritt wird ein prozessdatenbasierter Softsensor entwickelt, basierend auf der Erkenntnis, dass Prozessdatenüberwachung die Schlüsselkomponente für eine Industrie 4.0-Umsetzung im Schmelzspinnprozess ist. Der entwickelte Sensor ermöglicht eine datengetriebene Qualitätsüberwachung des Prozesses durch eine Fehlerdetektion im Präparationsauftrag. In einem dritten Schritt werden zwei weitere Industrie 4.0-Ansätze spezifisch für den Schmelzspinnprozess konzeptionell ausgearbeitet. Beide behandelten Ansätze bauen ebenfalls auf Daten auf. Untersucht werden ein Ansatz zur vorausschauenden Instandhaltung am Beispiel der Überwachung der Spinnfilterstandzeit sowie ein Ansatz zur Fehlerrückverfolgung in der textilen Prozesskette.
