Top-Strategien zur Steigerung von Produktivität und Rentabilität in Ihrer Zerspanungsfertigung

Zerspanung ist nie ein billiger Prozess – er erfordert erhebliche Mengen an Zeit, Geld, Ausrüstung und Fachwissen, um gut ausgeführt zu werden.

Inhaber der meisten Zerspanungsbetriebe sind sich daher bewusst, wie sehr selbst kleine Geschäftsentscheidungen und Prozessänderungen Produktivität und Rentabilität beeinflussen können.

Für moderne Zerspanungsbetriebe sind einige Schlüsselfaktoren – wie Wartung, Schnittbedingungen und Schulung – am wichtigsten zu managen.

1. Werkzeugstandzeit optimieren – aber wissen, wo die Grenze liegt

Wartung ist essenziell für die Funktion jedes Zerspanungsbetriebs.

Die Optimierung der Werkzeugstandzeit sollte das Ziel sein, aber Maximierung kann unpraktisch sein. Wenn ein Werkzeug oder Bauteil verschlissen ist, aber noch ein paar Zyklen hält, bevor es ersetzt werden muss, kann ein frühzeitiger Austausch besser sein als das Risiko eines Ausfalls.

Der Versuch, die Werkzeugstandzeit zu maximieren, kann Arbeitsabläufe stören und Prozesse schwerer optimierbar machen, was die erzielten Kosteneinsparungen aufzehrt oder zunichte macht. Werkstattpraktiken, die Werkzeugstandzeitoptimierung gegen Prozessoptimierung abwägen, helfen, Einsparungen zu maximieren.

Das gleichzeitige Wechseln aller Werkzeuge in einem Revolver kann z. B. Stillstandszeiten minimieren und die Dokumentation von Reparaturen und Wartung erheblich vereinfachen. Zwar verliert man etwas Werkzeugstandzeit durch zu frühen Austausch bestimmter Wendeschneidplatten, aber straffe Wartung kann diese potenziellen Verluste ausgleichen.

2. Den richtigen Wartungsansatz wählen

Die meisten Unternehmer betrachten vorbeugende Wartung als Goldstandard für Maschinenpflege. Dieser Ansatz – Reparatur, Inspektion und Austausch von Komponenten nach festem Zeitplan – ist effektiv und bildet meist die Basis für die meisten Strategien.

Ein fortschrittlicherer Ansatz, ermöglicht durch IIoT-Technologie, baut auf vorbeugender Wartung auf. Predictive Maintenance kombiniert Zustandsüberwachung mit Big-Data-Algorithmen, um Maschinenausfälle vorherzusagen.

IoT- oder „smarte“ Sensoren erfassen Daten zu kritischen Betriebsparametern – wie Vibration, Druck, Schmierung und Timing. Diese Informationen werden in die Cloud gesendet, wo sie von spezialisierten Algorithmen analysiert werden, die auf Maschinenwartungsdaten trainiert sind. Diese Algorithmen erkennen Muster in Betriebsdaten, um vorherzusagen, wann eine Maschine ausfallen oder gewartet werden muss.

 

Die Kosteneinsparungen durch Predictive Maintenance in Kombination mit vorbeugender Pflege können erheblich sein. Studien zeigen, dass Betreiber 8–12 % gegenüber alleiniger vorbeugender Wartung und bis zu 30–40 % gegenüber reaktiver Wartung sparen können.

Reaktive und rein korrektive Wartungsansätze sind kurzfristig meist günstiger, da Maschinen nur bei Problemen abgeschaltet und repariert werden. Diese Strategien verkürzen jedoch eher die Lebensdauer der Anlagen und können zu ungeplanten Stillständen führen.

3. Optimale Schneidetechniken anwenden

Kleine Änderungen am Schneidprozess – wie die Anordnung der Schnittlinien – können die gesamte Bearbeitungszeit erheblich beeinflussen.

Beim Laserschneiden helfen Techniken wie Gruppieren und Nesting, den Weg des Laserkopfs zu verkürzen und so wertvolle Zeit zu sparen. Sie reduzieren auch Verschnitt, was für Betreiber, die Lean-Manufacturing-Prinzipien verfolgen, gut ist.

Beim Gruppieren werden Teile clustered, um die Anzahl der notwendigen Schnitte zu reduzieren. Das minimiert Ausschuss und unbrauchbaren Schrott sowie den Laserkopfweg.

Nesting ist ein komplexerer Prozess, bei dem Teile so platziert werden, dass sie gemeinsame Kanten teilen.

Beide Prozesse können komplex sein und die Unterstützung eines Geschäftspartners mit Laserschneidexpertise erfordern – ihre Anwendung kann jedoch die für Laserschneiden benötigte Zeit erheblich reduzieren.

4. Schnittbedingungen optimieren

Schnittbedingungen können die Schneideffizienz genauso stark beeinflussen wie die verwendeten Werkzeuge und angewandten Techniken. Eine Studie zur Zerspanungseffizienz zeigte, dass sich Rüst- und Bearbeitungszeit durch die richtigen Änderungen an Bearbeitungsreihenfolge, Gussgeometrie, Schneidmethode und Schnittbedingungen um 35 % bzw. 55 % reduzieren ließen.

Das Zusammenfassen ähnlicher Operationen – wie Plandrehen, Bohren und Fräsen – kann den Zerspanungsprozess erheblich vereinfachen, sowohl das Fehlerrisiko als auch die Fertigungszeit eines Teils verringernd.

Schnittgeschwindigkeit, Vorschub und Schnitttiefe haben großen Einfluss auf die Effizienz. Die Ermittlung optimaler Schneidparameter mithilfe von Bearbeitungssimulatoren und Daten aus früheren Aufträgen hilft, das Beste aus den Werkzeugen herauszuholen und die Arbeit zu beschleunigen. Smarte Sensoren oder ähnliche Datenerfassungstechnologien können hier ebenfalls bei der Datensammlung helfen.

5. Smarte Zerspanungstechnologie einsetzen

Generell kann Lean Manufacturing erheblich von smarter Technologie profitieren – vernetzte Sensoren und Geräte vereinfachen die Prozessverfolgung und verbessern die Qualitätskontrolle.

Smarte Technologie wird auch für Hersteller immer nützlicher, die die Lebensdauer ihrer Maschinen verlängern wollen.

Beispielsweise ist es gute Praxis, regelmäßig Werkzeugstandzeit- und Zerspanbarkeitstests über die Lebensdauer eines Werkzeugs durchzuführen. Diese Tests, die Verschleiß gegen Werkzeuggeschwindigkeit, Vorschub und Schnitttiefe messen, liefern Betreibern harte Daten darüber, wie Bearbeitungsbedingungen und Werkzeugwahl die Werkzeuglebensdauer beeinflussen.

Bei Entscheidungen über Betriebsparameter oder Neukauf von Werkzeugen sind diese Daten essenziell und können die Lebensdauer neuer Werkzeuge erheblich verlängern.

Zerspanungsbetriebe, die auf analoge Wartungs- und Testlösungen setzen, müssen einen regelmäßigen Testplan und Dokumentationsprozesse erstellen, um sicherzustellen, dass Werkzeuge regelmäßig getestet und Informationen zu Verschleiß und Nutzung aufgezeichnet werden. Diese Daten müssen auch so gespeichert werden, dass sie später analysiert oder überprüft werden können, um fundiertere Entscheidungen über zukünftige Aufträge oder Investitionen zu treffen.

Mit IoT-Geräten lässt sich ein Großteil dieses Prozesses automatisieren. Smarte Geräte zeichnen kontinuierlich Betriebsparameter auf und liefern optimale Daten für die Berechnung der verbleibenden Werkzeugstandzeit und Lebenserwartung.

Oft verfolgt man bei einer Predictive-Maintenance-Lösung bereits viele dieser Informationen und hat die notwendigen Sensoren installiert.

Dieselben Informationen helfen auch bei der Optimierung der Schnittbedingungen – der Vergleich von Bedingungen mit der Projektlaufzeit hilft, die optimalen Bedingungen zur Minimierung der Schneidzeit zu finden.

6. Datengestützte Geschäftsentscheidungen treffen

Werkzeugwahl, Operationsreihenfolge, Technik, Schneidmethode – für jeden Auftrag gibt es viele Variablen zu berücksichtigen.

Langfristige Geschäftsentscheidungen, wie die Investition in eine neue Maschine oder Ausrüstung, werden dadurch noch schwieriger.

Der beste Weg, die Fähigkeit zu fundierten Entscheidungen zu verbessern, ist das Sammeln der richtigen Daten. Informationen über Ihre Werkzeuge – welche Materialien schneller verschleißen oder welche Schneidmethoden die Projekttempo optimieren – helfen, Prozesse zu optimieren, um die Werkzeuglebensdauer zu maximieren oder Werkzeuge auszuwählen, die unter den Betriebsbedingungen Ihres Standorts länger halten.

7. Werkzeugdokumentation digitalisieren

Regelmäßige Wartung und Tests funktionieren am besten mit einer guten Dokumentationsstrategie. Traditionelle Methoden mit Stift und Papier können effektiv sein, erzeugen aber oft mehr Verwaltungsarbeit und erhöhen das Fehlerrisiko beim Aufzeichnen oder Übertragen von Daten.

Die Digitalisierung Ihrer Dokumentation ist einer der besten Wege, Fehler zu reduzieren und den Dokumentationsprozess zu straffen.

Werkstätten aller Größen können sich typischerweise einen oder mehrere Arbeitsplätze leisten, die das digitale Erfassen neuer Daten zu Werkzeugleistung und Wartung erleichtern. IIoT-Systeme können automatisch digitale Aufzeichnungen von Leistungs- und Betriebsbedingungen an denselben Ort senden, an dem manuelle Aufzeichnungen gespeichert sind.

Ein standardisierter Dokumentationsprozess kann auch den Verlust von Erfahrungswissen reduzieren, wenn Mitarbeiter aufsteigen oder das Unternehmen verlassen.

8. Schulung zur Priorität machen

Effektive Zerspanung hängt von gut geschultem Personal ab – besonders in Betrieben, in denen die Bearbeitungstechnik zunehmend auf Maschinenbediener fällt.

Onboarding, interne Schulungen und Budgets für externe Fortbildungen stellen sicher, dass Bediener die Maschinen verstehen und ein gutes Gespür für sicheren und effizienten Betrieb haben.

Schulung hilft jedem Betrieb, gute Arbeitspraktiken in den täglichen Betrieb zu integrieren – was Effizienz steigert, Risiken reduziert und potenziell die Lebensdauer von Werkzeugen und Ausrüstung verlängert.

Zerspanungsbetrieb für Effizienz und Produktivität optimieren

Die richtige Technologie und Prozessänderungen können die Produktivität einer Werkstatt weit verbessern. Die richtigen Bedingungen, Werkzeuge und Wartungspläne helfen, ungeplante Stillstände zu reduzieren und die Werkzeugstandzeit zu verlängern.

Schulung und effektive Dokumentationsprozesse verringern Wissensverlust und sorgen dafür, dass Ihr Personal im Laufe der Zeit noch produktiver wird.