Intelligente Fertigung implementieren
In vier Schritten zur Smart Factory
Fortsetzung des Artikels von Teil 1
Einsatzszenario Predictive Maintenance
Das IIoT ermöglicht Industrieunternehmen einen detaillierten Überblick über die Energieverbräuche bis hinunter auf die Ebene einzelner Maschinen oder Werkzeuge. Damit lassen sich drohende Lastspitzen schnell erkennen, und das Unternehmen kann reagieren, etwa durch das Abschalten von Verbrauchern. Dies lässt sich in einer Cloud-Plattform sogar automatisieren.
Predictive Maintenance: Ein bekanntes Einsatzszenario ist Predictive Maintenance, die vorausschauende Wartung oder Instandhaltung. Dabei werden Maschinendaten genutzt, um Abweichungen oder Fehlermuster zu erkennen. Diese sind häufig individuell und hängen vom Alter und vom Abnutzungsgrad der Maschinen ab.
Durch die Auswertung von Daten ist es möglich, Verschleiß und sich anbahnende Störungen frühzeitig zu erkennen. Dadurch kann der Service rechtzeitig reagieren, neue Ersatzteile einbauen oder Wartungsarbeiten vorziehen. Auch die Laufzeit der Anlagen lässt sich verlängern, indem Verschleißteile nur dann ersetzt werden, wenn es wirklich nötig ist.
Asset Tracking: Die effiziente Verwaltung von Rohmaterial, Vorprodukten und anderen Betriebsmitteln vereinfacht den Betrieb der Smart Factory. Mit Sensoren oder RFID-Etiketten können Unternehmen Bauteile innerhalb der Fabrik nachverfolgen und so den Status der jeweiligen Produktionsphase erfassen.
Weitere Möglichkeiten von Asset Tracking sind die Verfolgung fertiger Produkte in der Lieferkette mit GPS oder das Lokalisieren von Werkzeugen. Außerdem ermöglichen Sensoren beispielsweise auch, die Auslieferung zu überwachen und dabei eventuelle Probleme festzustellen – etwa Feuchtigkeit durch eingedrungenes Wasser.
Individualisierte Produktion mit Losgröße 1: In der Industrie geht der Trend zur Herstellung von Einzelstücken (Losgröße 1). Dabei kombinieren die Industrieunternehmen die flexible Serienfertigung mit der individualisierten Produktion, um Produkte kundenspezifisch herzustellen.
Beispiele sind personalisierte Automodelle oder Sportschuhe. In einer Smart Factory sind künftig die Lieferzeiten für derartige Sonderanfertigungen kurz und die Kosten nicht höher als bei herkömmlicher Serienfertigung.
4. Datenbasierte Geschäftsmodelle
Königsdisziplin der Industrie 4.0 ist es, Geschäftsmodelle mit Smart Services aufzubauen. Dies sind Dienstleistungen auf Datenbasis, die genau zu den Anforderungen der Kunden passen. Sie bedeuten einen Schwenk vom Verkauf der Maschinenleistung hin zum Verkauf spezifischer Lösungen, die eine dauerhafte Beziehung zu den Kunden aufbauen. Laut einer Untersuchung des Digitalverbands Bitkom hat jedes zweite Unternehmen dieses Potenzial erkannt.
Möglich sind etwa Zusatzdienste wie Wartung, Echtzeitüberwachung oder Prozessoptimierung anhand der gesammelten Daten – eine Variante ist „Equipment as a Service“. Dabei mieten die Kunden die Maschine mit einer verbrauchsorientierten Abrechnung (Pay per Use). Der Anbieter übernimmt Wartung, Reparatur sowie Lieferung von Ersatzteilen oder Verbrauchsmaterial. Ergänzen lässt sich dieses Geschäftsmodell durch gestaffelte Zusatzfunktionen, die gegen Gebühr freigeschaltet werden.
Der Aufbau der digitalisierten Produktion bringt den Unternehmen überwachte Fertigungsprozesse mit vielen Vorteilen. Die Produktionskosten sinken, die Prozesse sind schlank und reibungsfrei, Störungen und Ausfälle werden selten, und die Fertigung lässt sich schnell an neue oder veränderte Anforderungen anpassen. Dadurch sind Industrieunternehmen in der Lage, sich deutliche Vorteile gegenüber ihren Konkurrenten zu verschaffen.
Es zeigt sich: Der Weg in die Smart Factory ist machbar und bietet verschiedene Vorteile. Für die Wettbewerbsfähigkeit und die persönlichen Kundenbeziehungen wird der Umstieg auf die Smart Factory immer wichtiger.
Florian Weigmann
ist Chief Product Officer bei Plusserver.
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