Miele / Fraunhofer-Anwendungszentrum IOSB-INA Industrie 4.0 in der Spülmaschinenfertigung

Matthias Schaffeld (Miele), Martin Fuchs (Miele), Jens Eickmeyer (Fraunhofer), David Schaffranek (Fraunhofer) (v.l.) vor der Spülraumfertigung im Werk Bielefeld.
Matthias Schaffeld (Miele), Martin Fuchs (Miele), Jens Eickmeyer (Fraunhofer), David Schaffranek (Fraunhofer) (v.l.) vor der Spülraumfertigung im Werk Bielefeld.

Der Hausgerätehersteller Miele tätigt in seiner Spülmaschinenproduktion in Bielefeld große Schritte Richtung Industrie 4.0: Zusammen mit dem Lemgoer Fraunhofer-Anwendungszentrum Industrial Automation (IOSB-INA) hat er ein System zur besseren Früherkennung von Fehlerquellen implementiert.

Eine der größten Anforderungen an Produktionsanlagen ist es, hohe Verfügbarkeit und Effizienz zu gewährleisten. Das rechtzeitige Erkennen von Unregelmäßigkeiten ist der Schlüssel, um Fehler und Unterbrechungen zu verhindern. Dieser Herausforderung haben sich Miele und das Fraunhofer-Anwendungszentrum für industrielle Automation (IOSB-INA) gemeinsam gestellt. Ziel des Forschungsprojekts war es, die Produktion von Spülmaschinen am Standort Bielefeld effizienter zu gestalten.

»Für das Formen von Spülräumen setzen wir in der Spülmaschinenproduktion eine eigens entwickelte Anlage ein«, erklärt Martin Fuchs, Projektleiter bei Miele. »Um ihre Wirkkraft zu erhöhen und Abweichungen im Produktionsprozess finden zu können, mussten wir eine detaillierte Untersuchung der Maschinen-Steuersignale durchführen. Dabei haben uns die Fraunhofer-Wissenschaftler geholfen.«

Die Lemgoer Entwickler nutzten dazu Analysealgorithmen für große Mengen von Produktionsdaten, die sie für diesen Einsatz entwickelt hatten. »Mit unseren Software-Lösungen sind wir in der Lage, sämtliche Daten zu erfassen, die in einer Maschine oder gar einer ganzen Produktionsstraße anfallen«, beschreibt Jens Eickmeyer, Projektleiter am IOSB-INA, das Vorgehen. »Aus diesen Daten erstellt unser intelligentes Assistenzsystem dann selbstständig, also ganz ohne Engineering Aufwand, ein virtuelles Modell der Maschine.«

Das Modell stellt die komplexen Prozessschritte, die in der untersuchten Maschine stattfinden, vereinfacht dar. Weichen in der realen Produktion in Bielefeld Schritte zeitlich vom im Modell gelernten Normalverhalten ab, zeigte das Assistenzsystem dieses den Lemgoer Wissenschaftlern auf. Potentielle Fehlerquellen und Optimierungsbedarf ließen sich so ausmachen. »Im nächsten Schritt haben wir dann Ursachen für die Abweichungen gefunden, so dass in Zukunft durch Verändern bestimmter Steuerparameter die Maschine optimiert werden kann«, erläutert Jens Eickmeyer.

Dass Maschinen heute bereits selbstständig Abweichungen in ihrem Prozess erkennen können und diese dem Menschen melden, ist mittels der Assistenzsysteme der Fraunhofer-Wissenschaftler bereits möglich. Das konkrete Erkennen der Ursache für solche Anomalien bleibt aktuell jedoch Forschungsgegenstand. Verschiedene Lösungen hierzu wurden in Lemgo bereits entwickelt. Doch bevor sie effektiv eingesetzt werden können, müssen die Systeme zunächst in verschiedenen Anlagen, auch bei Industriepartnern, getestet werden.

Martin Fuchs erhofft sich währenddessen bereits eine Effizienzsteigerung der Produktion. »Durch die Untersuchung unserer Maschinen mittels selbst lernender Assistenzsysteme können wir gezielte Optimierungen durchführen und sparen somit wichtige Ressourcen. Das ist nicht nur für unsere alltägliche Produktion von Vorteil, sondern verrät uns auch nützliche Verbesserungen im Bau neuer Anlagen.«