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Das Industrial IoT richtig nutzen

7 Use Cases für den Shopfloor

31. August 2021, 08:30 Uhr   |  Von Dr. Markus Müller, Redaktion: Ute Häußler

7 Use Cases für den Shopfloor
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Volle Transparenz über alle Zustände und Abläufe in der Fertigung in Echtzeit; Maschinen und Anlagen, die sich ohne menschliches Zutun selbst steuern: Das und mehr soll mit dem industriellen Internet der Dinge (IIoT) Wirklichkeit werden. Doch mit welchen Anwendungen kommt das IIoT in die Praxis?

Der am weitesten verbreitete IIoT Use Case ist die Shopfloor-Transparenz. Wo früher ausgedruckte Excel-Tabellen kursierten und erfahrene Mitarbeiter den Zustand einer Maschine subjektiv beurteilten, können Produktionsmanager heute dank 360° vernetzter Sensoren Daten in Echtzeit abrufen. Welche Maschine ist wie ausgelastet? Sind alle Füllstände und Temperaturen optimal, stimmt die Qualität der Produkte? Das IIoT macht diese Informationen auf Knopfdruck abrufbar.

IIoT-Plattformen helfen dabei, einen besseren Überblick über die Produktionsprozesse zu erlangen und diese zu optimieren. Die diversen Maschinen und Softwaresysteme in der Fertigung liefern dabei ihre Daten, um ein schnelles und exaktes Fertigungs-Controlling zu realisieren. Vielen IIoT-Plattformen liegt eine ausgeklügelte Digital-Twin-Architektur zugrunde, welche die digitalen Abbilder der Prozessteilnehmer zu einem durchgängigen Prozess-Zwilling verbindet. Auf dessen Basis können KI-gestützte Funktionalitäten nicht nur Daten zusammenführen und analysieren, sondern auch Entscheidungen treffen und autonom Aktionen auslösen. Dank offener Schnittstellen lassen sich unterschiedlichste Maschinen, Tools und Dienste einbinden, um ein jederzeit erweiterbares, automatisiertes System auf Basis kompletter Wertschöpfungsketten zu schaffen.

Digitalisierung Industrie 4.0 IIoT Use Cases Industrial IoT
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Use Cases für volle Transparenz

Unternehmen verfügen mit einer IIoT-Plattform also über Echtzeit-Informationen über ihre Fertigungsprozesse. Die Fertigungsdaten werden über eine zentrale Website visualisiert, welche unter anderem Materialverbrauch oder Auslastung anzeigt. Die Kennzahlen dienen einem kontinuierlichen Verbesserungsprozess, wobei Art und Tiefe der Informationen für jede Maschine individuell festgelegt werden können – von der Anzahl der Hübe der Biegemaschine bis zu Rüst- oder Programmlaufzeiten (Bild 1).

Use Case 1: Status quo der Auftragsbearbeitung, ­Fehlerdetektion

Der Produktionsstatus bietet nun ohne Latenzen eine sofortige Transparenz über Soll- und Ist-Zeiten der Auftragsbearbeitung. So können Unternehmen ihre Fertigung genauer und detaillierter im Blick behalten und damit die Fertigungsplanung laufend optimieren. Dank jederzeit abrufbarer Zustandsinformationen ist es zudem leichter, Fehlfunktionen zu entdecken und dadurch ungeplante Produktionsstillstände zu reduzieren. 

Auch dieses Entdecken passiert nicht mehr manuell: Unternehmen können mit IIoT-Plattformen den Schritt von der reinen Shopfloor-Transparenz hin zum Condition Monitoring vollziehen. Das bedeutet: Es werden nicht nur Kennzahlen auf Dashboards angezeigt, sondern diese bekommen Grenzwerte bzw. Eigenschaften zugewiesen, sodass Über- oder Unterschreitungen leicht erkannt werden können. So können die Produktionsmanager schneller auf Probleme reagieren und Fehler rascher beheben, was ebenfalls die Maschinenverfügbarkeit und damit Effizienz und Produktivität erhöht.

Use Case 2: IIoT meets MES

Das GFT-Beispiel für einen niederländischen Metallbearbeitungs-Spezialisten zeigt, wie die Kombination aus Shopfloor-Transparenz und MES (Manufacturing Execution System) manuelle und papierbasierte Prozesse durch eine papierlose Echtzeit-Fertigungsplanung in der Praxis erfolgreich ersetzen kann. Dank des neuen Komplettsystems kann eine vollständig neue Produktionsplanung innerhalb einer Minute erstellt werden anstatt wie bisher in mehreren Stunden. Durch die erhöhte Transparenz und Planbarkeit der Prozesse konnte die Firma ihre Kapazitäten besser auslasten und die Produktivität um 30 Prozent steigern.

Use Case 3: 24-Stunden-Produktionsüberwachung

Der mögliche Nutzen von Shopfloor-Transparenz zeigt sich auch in der 360°-Echtzeit-Überwachung laufender Produktionssysteme, wie ein GFT-Kunde aus der Lebensmittelbranche es umgesetzt hat. Mit den Maschinendaten lassen sich Störungen frühzeitig zu erkennen und Produktionsausfälle vermeiden. Gerade für Unternehmen, die in 24/7-Schichtbetrieb fertigen und zeitkritisch ausliefern, können kostspielige Downtimes via IIoT-Vernetzung deutlich reduziert werden. 

Das IIoT-System visualisiert dafür online alle Betriebszustände in Echtzeit auf einem Großbildschirm in der Betriebswerkstatt und an PC-Arbeitsplätzen – vom Produktionsfortschritt über den Status der jeweiligen Fertigungsmaschinen bis zum Zustand wichtiger technischer Einrichtungen wie dem Blockheizkraftwerk. Bei Störungen ist so eine schnelle Reaktion durch Benachrichtigung aller zuständigen Stellen gewährleistet. 

Auf dem Shopfloor zeigt ein Ampelsystem unmittelbar an, wenn eine Störung vorliegt, und gibt entsprechende Warnungen aus; die Details können auf einen Klick eingesehen werden. Bei einer Störung wird außerdem sofort eine Warnung auf das Mobilgerät des für die Instandhaltung zuständigen Mitarbeiters geschickt, sodass zu jeder Uhrzeit umgehend reagiert werden kann. Das System berechnet aufgrund der gesammelten Daten auch, ob in absehbarer Zeit eine Wartung ansteht – man spricht dabei von Predictive Maintenance, also vorausschauender Wartung. Ungeplante und damit teure Stillstände im Betriebsablauf lassen sich damit verhindern – die gelebte Praxis eines der zentralen IIoT-Versprechen. 

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Use Case 4: Drohnen und AGVs via IIoT einbinden

Bereits heute spielen vernetzte mobile Maschinen wie fahrerlose Transportysysteme in der Logistik und Fertigung eine große Rolle; ihre Bedeutung wird mit steigendem Automatisierungsgrad der Industrie und der Intelligenz autonomer Systeme weiter zunehmen. Seltener sind bisher Drohnen, doch auch die autonomen Fluggeräte stiften großen Nutzen und müssen dementsprechend in die 360°-Überwachung einer smarten Fabrik eingebunden werden (Bild 2). Mit einem Kunden aus der Chemiebranche entwickelt GFT ein Konzept, Rohrleitungen mit Drohnen abzufliegen und per KI-gestützter Bilderkennung herauszufinden, wo bald Reparaturen notwendig sein könnten. Und das ist keine Zukunftsvision: Ein anderer GFT-Kunde nutzt Drohnen bereits für die Überwachung seiner Lagerzustände. Die Vorräte werden dabei ebenfalls per Bilderkennung überprüft.

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Use Case 5: Per IIoT und KI die Stromkosten senken

Mit den richtigen Daten und intelligenten Algorithmen lassen sich umfangreiche Prozesse sogar völlig autonom steuern. Für einen führenden Automobil-Zulieferer hat GFT ein IIoT-automatisiertes Energiemanagement implementiert, das hilft, teure Lastspitzen zu vermeiden. Das Problem: Schon eine einzige kurze Überschreitung der mit dem Energieversorger vertraglich vereinbarten Maximallast kann die Stromkosten eines Unternehmens deutlich in die Höhe treiben.

Über das »sphinx open Load Management System« werden die wesentlichen Energieverbraucher und -erzeuger in der Produktion vernetzt, außerdem wird das System stetig mit umfangreichen Daten über Mitarbeiteranwesenheiten, die Wettervorhersage und das Produktionsprogramm sowie mit historischen Daten gefüttert. Mithilfe von künstlicher Intelligenz analysieren die digitale Zwillinge aller relevanten Anlagen damit kontinuierlich Energieverbrauch und -erzeugung. Durch die Verknüpfung aktueller mit historischen Daten können die Machine-Learning-Algorithmen sogar die Entwicklung von Energieverbrauch und -Erzeugung für bis zu eine Woche vorhersagen und – entsprechend zuvor festgelegter Regeln – steuernd eingreifen, sodass nicht mehr Strom aus dem Netz entnommen wird als mit dem Energieversorger vereinbart. Dazu kann das System nicht zeitkritische Produktionsaufträge verschieben, Licht oder Klimaanlage vorübergehend anpassen und Ähnliches. All dies kann nach Einrichtung und Definition der Rahmenbedingungen und Regeln völlig autonom und sehr sicher ablaufen, ohne dass ein Mensch eingreifen muss.

Solche Systeme, die komplexe Prozesse weitgehend autonom steuern und optimieren können, bergen ein sehr hohes Potenzial für die Zukunft. Digitale Zwillinge spielen dabei eine zentrale Rolle – nicht nur von ausgewählten Maschinen oder Anlagen, sondern ganzer Fabriken und Wertschöpfungsketten, bis hin zum Bezahlmanagement. Der Anwender kann ganze Fabriken virtuell umbauen und verschiedenste Layouts auf Optimierungspotenziale testen – ohne eine einzige Schraube berühren zu müssen. 

Use Case 6: Neues Geschäftsmodell Pay per Use

Auch der Zahlungsverkehr ist bis in die Produktionsprozesse integrierbar. Da relevante Nutzungs-, Verbrauchs- oder Kostendaten Bestandteil des digitalen Prozess-Zwillings sind und damit 1 : 1 der realen Nutzung entsprechen, können Abrechnungsinformationen zu bestimmten Zeiten mit frei definierbaren Regeln im System errechnet, als Datensatz ausgeleitet und an weitere Systeme übermittelt werden. Damit lassen sich nicht nur Profit-Share-Modelle entlang der digitalen Wertschöpfungskette umsetzen, sondern auch flexible Pay-per-Use-Modelle. Dabei werden Maschinen nicht mehr verkauft, sondern der Nutzer bezahlt für die Nutzung – zum Beispiel pro gefertigtes Teil – und kann damit hohe Investitionskosten für die Anschaffung von Maschinen umgehen. 

Use Case 7: Die Neuordnung der Lieferkette

Die Vernetzung der Maschinen miteinander und über interoperable Plattformen mit Maschinenherstellern, Zulieferern und anderen Prozessteilnehmern ermöglicht eine stärkere Verschränkung aller an der Wertschöpfungskette Beteiligten. Dank KI-gestützter Auswertung der Daten, die an und über Maschinen gesammelt werden, können Maschinenhersteller etwa maßgeschneiderte Services anbieten, die helfen, die Produktivität ihrer Kunden weiter zu steigern. Die Maschinenanwender ihrerseits können viel weitreichendere Prozesse abbilden als früher und diese autonom steuern. Da der Prozess-Zwilling in der Lage ist, kontinuierlich zu analysieren, welche Daten welche Abrechnungsszenarien nach sich ziehen, kann beispielsweise jederzeit der kommerzielle Prozess der Bezahlung getriggert werden, ganz autonom und in direkter Zusammenarbeit mit der Bank. So schafft das plattformgesteuerte IIoT über den Shopfloor hinaus ganz neue Möglichkeiten der Kooperation – für Maschinenhersteller, Maschinennutzer, Finanzinstitute und ein wachsendes Ökosystem an zusätzlichen Nutzbringern. (uh) 

Digitalisierung Industrie 4.0 IIoT
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Der Autor: Dr. Markus Müller ist Managing Director Industry bei GFT Deutschland.

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