Fehlerhafte Photovoltaik-Module lassen sich noch vor der Auslieferung stoppen Codeleser sichern die Qualität in der Solarmodul-Herstellung

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Fehlerhafte Photovoltaik-Module lassen sich noch vor der Auslieferung stoppen

Codeleser sichern die Qualität in der Solarmodul-Herstellung

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Bei der Schott Solar Thin Film GmbH kommen in der Fertigung von Dünnschicht-Solarstrommodulen Siemens-Codelesesysteme mit optischer Zeichenerkennung (OCR) zur Nachverfolgung zum Einsatz. Das sorgt für eine hundertprozentige Nachverfolgbarkeit während der Herstellung.

Im Herbst 2007 startete Schott Solar mit der Fertigung von Dünnschicht-Solarmodulen auf Basis von amorphem Silizium. Sie entstehen durch Aufbringen eines wenige Mikrometer dünnen Belags leitender und halbleitender Materialien auf eine Glasscheibe. Inzwischen verlassen durchschnittlich 1000 Dünnschicht-Module pro Tag das Jenaer Werk.

Zum Zeitpunkt der Anlagenplanung war es Stand der Technik, die Modulfertigung über temporäre Barcode-Labels zu verfolgen. Die Reaktionsgeschwindigkeit der Geräte ist allerdings langsam, der Leseabstand ist kurz und die Labels sind teuer. Darüber hinaus kam es immer wieder zu fehlerhaften Zuordnungen und Fehleingaben beim Eingeben der Seriennummern von Hand.
„Daher entschieden wir uns für den Austausch gegen ein Codelesesystem zur optischen Zeichenerkennung. Damit können wir die bereits am Anfang auf das Modul aufgebrachten Klartext-Seriennummern auswerten und benötigen keine zusätzlichen Kennzeichnungen“, berichtet Kay-Uwe Jahn, Projektleiter für Wartung und Instandhaltung.
Er zog dafür Siemens-Berater hinzu, die in Zusammenarbeit mit den Experten für optische Mess- und Prüftechnik von der Iim AG eine maßgeschneiderte Lösung entwickelten. Da Siemens mit den Simatic-S7-Steuerungen seit Jahren ein wichtiger Partner für den Solarmodul-Produzenten ist, bevorzugte Jahn ein Simatic-System. Er entschied sich für das 1D/2D-Codelesesystem Simatic MV440.
„Wir begannen im Frühjahr 2010 damit, verschiedene Schriften, Optiken und Beleuchtungen zu testen“, erinnert sich Iim-Geschäftsführer Axel Müller. „Das Ziel war, eine Fehlerfreiheit von mindestens 99,9 Prozent zu erreichen.“
Die ersten Versuche, bei denen das Codelesesystem die Schriften von oben erfasste, lieferten aufgrund der starken Reflexionen der metallischen Oberflächen jedoch nur verschwommene Schriftkonturen.
Letztendlich installierte man das System so, dass es die OCR-Kennzeichnung von unten liest. Allerdings: Die Seriennummern sind in die Schichten der metallischen Rückkontakte gelasert und systembedingt unscharf strukturiert, was sie schwer zu fokussieren macht. Hinzu kommt, dass die metallischen Oberflächen stark spiegeln und die Schriftzüge kontrastarm sind. „Gelöst haben wir dies durch eine spezielle Anordnung der Optik und eine optimierte Beleuchtung“, betont Müller. Ergänzend zur geräteeigenen Beleuchtung kommt nun ein externer zusätzlicher LED-Lichtring zum Einsatz .
Ein kleiner Controller synchronisiert den Ringblitz mit dem Codelesesystem. Zum Lesen sendet das System einen Impuls, woraufhin der Ringblitz innerhalb von drei Mikrosekunden seine maximale Lichtintensität liefert. „Fremdlichteinflüsse sind dadurch ausgeschlossen“, so Müller.
Ein Transportband bewegt die Glasscheibe über das Lesesystem hinweg. „Sobald der Schriftzug das Sichtfeld passiert, liest das Lesegerät innerhalb von Sekundenbruchteilen die Seriennummer“, erklärt Schott-Projektingenieur Carsten Oder. Zur Barcode-Erfassung mussten früher die Transportbänder stoppen, da die Scanner nur im Stillstand lesen konnten. Heute lesen die Codelesesysteme bei voller Arbeitsgeschwindigkeit.
Bis Ende 2011 werden die Codelesesysteme komplett in die Fertigungssteuerung eingebunden. Sie sind laut Oder weit mehr als nur ein Ersatz der bisherigen Barcode-Lösung. Sie ermöglichen auch eine hundertprozentige Nachverfolgbarkeit während der Herstellung, sodass sich fehlerhafte Module noch vor der Auslieferung stoppen lassen.
Nach dem Lesen gelangen die Daten über die Simatic-Steuerung ins MES. Oder: „Die Messergebnisse werden zusammen mit Zeitstempeln und Bildern in der Datenbank abgelegt und stehen für rekonstruierbare Verläufe bei Fehllesungen zur Verfügung.“
Siemens AG Industry Automation Division www.siemens.de/ident
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