Schwerpunkte

Smarte Fertigung

Wer nicht auf Echtzeiterkenntnisse baut, hat das Nachsehen

11. März 2021, 11:27 Uhr   |  von Eva Schönleitner, CEO bei Crate.io


Fortsetzung des Artikels von Teil 1 .

Predictive Maintenance

27 Prozent der von der IDC befragten Unternehmen nutzen Predictive Maintenance, das einer der Spitzenreiter unter den IIoT-Anwendungen ist. Dabei werden Maschinendaten mit lernfähigen Algorithmen (Machine Learning) ausgewertet. Sie erkennen damit z.B. frühzeitig den Verschleiß von beweglichen Teilen oder erkennen Verringerungen der Qualität frühzeitig. Unternehmen können so erst dann eingreifen, wenn sich mögliche Störungen anbahnen. Die Maintenance selber kann dann mithilfe von AR-Technologien vom Servicepersonal vor Ort durchgeführt werden oder sogar mit Remote Support via VR, um das technische Servicepersonal durch die Reparatur oder Maintenance zu leiten.

Qualitätssicherung

Produktionsdaten helfen auch bei der Qualitätssicherung. So ändert sich beispielsweise bei Zerspanungswerkzeugen durch Verschleiß die Genauigkeit des Abtrags – wodurch die Qualität der Produkte leidet. Die Datenerhebung gibt den genauen Zeitpunkt an, wann ein Werkzeug gewechselt werden muss. Zudem helfen historische Daten dabei, Qualitätsprobleme im Nachhinein genauer zu analysieren. Genau diese Rohdaten ermöglichen es, mit Machine-Learning- und AI-Ansätzen, zukünftiges Verhalten vorherzusagen.

Digitale Zwillinge

Echtzeitdaten erlauben es, in der Cloud einen digitalen Zwilling (Digital Twin) einer Anlage aufzubauen. Diese Datenrepräsentation visualisiert den Shopfloor im Überblick und hilft bei Analyse und Steuerung. So entsteht eine hohe Transparenz der Produktionsprozesse. Zudem arbeitet der digitale Zwilling auch als Simulation. Unternehmen erproben damit beispielsweise andere Herstellungsparameter ohne Auswirkung auf die tatsächliche Fertigung. Auch lässt sich damit ein Replay einer früheren Situation nachspielen und daraus Schlüsse für Produktentwicklung und Prozessoptimierung ziehen.

Tracking & Tracing

Miniaturisierte IoT-Sensorboxen mit integrierten GPS-Modulen ermitteln Daten von beweglichen Maschinen und Geräten – von der Handbohrmaschine bis zum LKW. Damit ist eine Geolokalisierung möglich sowie die Übertragung von Zustandsdaten. Anwendungsbereiche gibt es viele, von der Antwort auf die Frage „Wo ist denn das Werkzeug?“ bis hin zur Verfolgung von ausgelieferten Gütern.

Individualisierung der Massenproduktion

Neuartige Fertigungsverfahren wie der datengesteuerte 3D-Druck (Additive Manufacturing) und andere intelligente, flexible Produktionstechnologien erlauben eine rentable, kundenindividuelle Massenproduktion (Mass Customization) – bis hinunter zu Losgröße 1.
Fazit – ohne Daten

kein wirtschaftlicher Erfolg

Diese Beispiele für Datenermittlung und -auswertung zeigen, dass in der Smart Factory Prozesse auf Basis der Daten optimiert werden bzw. Wert aus den Daten für das Unternehmen gezogen werden kann. Das Ergebnis ist neben Transparenz eine größere Effizienz und Flexibilität in der Fertigung. Die Auswertung von Qualitätsdaten verringert den Ausschuss, die Zustandsüberwachung senkt Ausfallzeiten, während Predictive Maintenance dafür sorgt, dass geplante Stillstände seltener notwendig sind. Alle diese Komponenten tragen in vielen Unternehmen neben der Verbesserung der wichtigsten Kennzahlen wie OEE oder NEE auch zu deren Sustainability-Zielen dazu bei, die neben den operativen KPIs in der heutigen Zeit wichtiger Baustein der Firmenstrategie sind.

Unternehmen können das Potenzial der Smart Factory nur dann vollständig nutzen, wenn sie neben Sensorik und Vernetzung auch den Software-Aspekt der digitalisierten Fertigung berücksichtigen. Data Analytics sowie effiziente und leistungsfähige Datenbanken bilden das Fundament der intelligenten Fabrik. Damit sichern sich Unternehmen aus der Industrie auch weiterhin wirtschaftlichen Erfolg.

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