Verlässliche Qualität vom Vormaterial bis zum Draht durch umfassende Prüfkompetenz

Die Grundlage jeder stabilen Drahtproduktion ist ein fehlerfreies Vormaterial. Bereits am Knüppel wird entschieden, wie stabil sich das Material in nachgelagerten Prozessschritten verarbeiten lässt. In der Vormaterialproduktion kommen umfassende Inline‑Prüfsysteme zum Einsatz. Oberflächen‑ und Profilqualität werden unter realen Walzbedingungen überwacht – bei hohen Temperaturen, Staub und mechanischer Belastung. Optische und laserbasierte Messsysteme erfassen Profil, Geradheit und Oberflächenzustand kontinuierlich.

Ziel ist nicht nur die Detektion von Fehlern, sondern deren frühzeitige Einordnung. Abweichungen können unmittelbar zu Prozessanpassungen führen, etwa bei Walzspalt, Temperaturführung oder Richtprozessen. Das reduziert Ausschuss, vermeidet Nacharbeit und stabilisiert die Weiterverarbeitung. 

Trotz Automatisierung bleibt die manuelle Endfreigabe zentraler Bestandteil der Qualitätssicherung. Automatische Systeme liefern Daten, Trends und Frühwarnsignale – die normgerechte Qualitätsentscheidung bleibt in der Hand erfahrener Fachkräfte.

Ein zentrales Merkmal der Prüfkette ist die systemübergreifende Vernetzung. Prüfdaten werden mit Prozessparametern aus Walzen, Kühlen und Ziehen kombiniert. Dadurch lassen sich Zusammenhänge gezielt analysieren – etwa, ob Fehler prozessbedingt entstehen, bestimmten Mustern folgen oder nur vereinzelt auftreten.

Diese Transparenz ermöglicht nicht nur schnelle Reaktionen, sondern auch präventives Handeln. Abweichungen werden früh erkannt, bevor sie zu Serienproblemen werden. Gleichzeitig entsteht ein durchgängiger digitaler Produktdatensatz, der sowohl zur internen Prozessoptimierung als auch zur externen Rückverfolgbarkeit genutzt werden kann.

Für Kund:innen bedeutet dieser Ansatz vor allem Prozesssicherheit. Fehler werden intern erkannt und bewertet, bevor das Material die Produktionslinie verlässt. Stillstände, ungeplante Werkzeugwechsel und Ausschuss in nachgelagerten Prozessen lassen sich dadurch reduzieren. Besonders die exakte Lokalisierung von Auffälligkeiten ermöglicht eine planbare und stabile Weiterverarbeitung.

Die Entwicklung geht in Richtung Predictive Quality: Künftig sollen KI‑Modelle Fehler nicht nur erkennen, sondern deren Entstehung vorhersagen und Handlungsempfehlungen in Echtzeit liefern. Qualität wird damit nicht mehr kontrolliert, sondern entlang der gesamten Wertschöpfungskette aktiv gesteuert.