Smart Manufacturing” (SM) ist ein Technologieansatz, bei dem mit dem Internet verbundene Maschinen den Produktionsprozess in Echtzeit überwachen. Das Hauptziel von SM besteht darin, Möglichkeiten für die Automatisierung von Arbeitsabläufen zu identifizieren und Datenanalysen zur Verbesserung der Leistung zu nutzen.
Das industrielle Internet der Dinge (IIoT), künstliche Intelligenz (KI) und Edge-Computing haben in den letzten zehn Jahren das Wachstum und die Expansion in vielen Fertigungsindustrien erheblich beschleunigt.
Fabriken werden zweifelsohne intelligenter, effizienter und kostengünstiger. Dies führt zu einer erhöhten Produktionskapazität und zu einem hervorragenden Service für die Kunden.
Die IIoT-Vision ist eine Welt, in der intelligente, vernetzte Anlagen (die “Dinge”) als Teil eines größeren Systems oder Systems von Systemen arbeiten, die das intelligente Fertigungsunternehmen ausmachen. Die “Dinge” verfügen über unterschiedliche Stufen intelligenter Funktionalität, die von der einfachen Erfassung und Betätigung bis hin zur Steuerung, Optimierung und zum vollständig autonomen Betrieb reichen.
John Conway ist VP für Strategie und Partnerschaften bei Schneider Electric
Traditionelle Herstellungsverfahren wurden entwickelt, als sich die Massenproduktion auf Größenvorteile und Maschinenauslastung konzentrierte. Dahinter stand der Gedanke, dass eine Maschine, die zu irgendeinem Zeitpunkt stillstand, möglicherweise Geld verlor, so dass die Unternehmen sie ständig in Betrieb hielten.
Um die Kundenzufriedenheit zu erreichen, die für viele Unternehmen im Mittelpunkt stand, hielten die traditionellen Fertigungsunternehmen umfangreiche Lagerbestände vor, um alle potenziellen Aufträge problemlos erfüllen zu können, was zu höheren Gewinnen führte. Diese Arbeitsweise hat zur Folge, dass die Unternehmen ihre Maschinen mit bestimmten Einstellungen und Konfigurationen so lange wie möglich in Betrieb halten müssen, um die Kosten für die Herstellung der Teile zu senken.
Diese Arbeitsweise wird als Batch-and-Queue-Verfahren bezeichnet. Bei der Massenproduktion werden die Waren auf einer Stufe des Fertigungsprozesses verarbeitet und zur nächsten Stufe transportiert, unabhängig davon, ob sie benötigt werden oder nicht, und warten in einer Warteschlange. Diese Methode kann, wenn sie nicht richtig gehandhabt wird, zu erheblichen Engpässen auf jeder Stufe der Fertigung führen.
Dieser herkömmliche Fertigungsansatz ist aus mehreren Gründen nicht sehr effizient, zum Beispiel:
Die Rüstzeiten für Maschinen sind in der Regel viel länger. Das Einrichten einer Maschine führt letztlich zu Maschinenstillstand und damit zu Produktionsausfällen, was in der Massenproduktion enorme Folgen haben kann.
Die Qualität ist ein wichtiger Faktor in jedem Fertigungsprozess. Bei der traditionellen Massenproduktion werden Chargen mit Qualitätsproblemen erst im nächsten Prozess bemerkt. Die Arbeit muss dann erneut durchgeführt werden, was weitere Ressourcen bindet und Kosten und Verzögerungen verursacht.
Die intelligente Fertigung zielt in erster Linie darauf ab, einen Großteil der Prozesse zu automatisieren und diese Probleme der traditionellen Methoden zu lösen. Sie wird als kollaborativer Weg zur vollständigen Integration eines Fertigungssystems gesehen, das in Echtzeit reagieren und seine Ressourcen anpassen kann. In Anbetracht der sich ständig ändernden Bedingungen und der Anforderungen an eine Fabrik im Versorgungsnetz ist die intelligente Fertigung die ideale Lösung, wobei der Kunde im Mittelpunkt steht.
Die intelligente Fertigung zielt darauf ab, den Fertigungsprozess mithilfe eines technologiegesteuerten Ansatzes zu verbessern, der IoT-Maschinen zur Überwachung des Produktionsprozesses in Echtzeit kombiniert. Intelligente Fertigung ermöglicht es Unternehmen, Möglichkeiten zur Automatisierung von Fertigungsprozessen zu erkennen und Datenanalysen zur Leistungssteigerung zu nutzen.
Vor- und Nachteile der intelligenten Fertigung
Die intelligente Fertigung bietet mehrere Vorteile, z. B. verbesserte Effizienz, höhere Produktivität und allgemeine Kosteneinsparungen. In einer intelligenten Fabrik wird die Produktivität kontinuierlich verbessert und die Produktionskapazität erhöht. Angenommen, eine bestimmte Maschine verlangsamt die Produktion oder es gibt ein Qualitätsproblem. In diesem Fall zeigen intelligente Fabriken das Problem mithilfe von KI-Softwaresystemen auf und erarbeiten eine Lösung zur Behebung des Problems. Diese Art von Systemen bietet weit mehr Flexibilität, als Sie sich vorstellen können.
Wenn wir von verbesserter Effizienz sprechen, ergeben sich die ersten Einsparungen direkt aus den geringeren Ausfallzeiten der Maschinen. Moderne Maschinen in Fabriken verfügen in der Regel über zahlreiche Sensoren und Diagnosesysteme, die die Bediener bei einem Problem oder potenziellen Problem warnen können. Kombiniert man diese Maschinen mit fortschrittlicher KI-Technologie, kann man Probleme erkennen, bevor sie auftreten, und die entsprechenden Maßnahmen ergreifen. Dies wird als prädiktive KI bezeichnet.
Der größte Nachteil der intelligenten Fertigung sind bei weitem die Anfangsinvestitionen für die Implementierung eines intelligenten Systems. Einige kleine/mittlere Unternehmen können das Risiko der Technologieeinführung nicht einfach eingehen, wenn sie kein langfristiges Wachstum anstreben.
Wenn Unternehmen die Anfangsinvestitionen überwinden können, ist die größte Hürde bei der Einführung von Technologie in der Fertigung die Installation. Diese Art von Systemen kann sehr komplex sein und muss genau auf die Bedürfnisse der Fertigung abgestimmt werden. Wenn das System schlecht läuft oder ständig nachjustiert werden muss, kann das die Gewinne schmälern.
Intelligentes Fertigungsunternehmen
Während die langfristigen Auswirkungen des IIoT manchmal schwer vorherzusagen sind, werden drei verschiedene Betriebsumgebungen die Grundlage für das Entstehen eines intelligenten Fertigungsunternehmens bilden.
Intelligente Unternehmenssteuerung – IIoT-Technologien werden eine enge Integration intelligenter, vernetzter Maschinen und intelligenter, vernetzter Produktionsanlagen in das gesamte Unternehmen ermöglichen. Dies wird eine flexiblere und effizientere und damit rentablere Fertigung ermöglichen. Die intelligente Unternehmenssteuerung kann als mittel- bis langfristiger Trend betrachtet werden. Seine Umsetzung ist komplex und erfordert neue Standards, um die Konvergenz von IT- und OT-Systemen zu ermöglichen.
Asset Performance Management – Der Einsatz kostengünstiger drahtloser Sensoren, einfacher Cloud-Konnektivität (einschließlich WAN) und Datenanalyse wird die Leistung von Anlagen verbessern. Mit diesen Tools lassen sich Daten vor Ort leicht erfassen und in Echtzeit in verwertbare Informationen umwandeln. Dies wird zu besseren Geschäftsentscheidungen und zukunftsorientierten Entscheidungsprozessen führen.
Augmented Operators – Die Mitarbeiter der Zukunft werden mobile Geräte, Datenanalysen, Augmented Reality und transparente Konnektivität nutzen, um die Produktivität zu steigern. Da aufgrund der rapide zunehmenden Pensionierung der geburtenstarken Jahrgänge immer weniger qualifizierte Arbeitskräfte für die Kerntätigkeiten zur Verfügung stehen, benötigen die jüngeren Ersatzmitarbeiter Informationen, die ihnen sofort zur Verfügung stehen. Diese Informationen werden in einem Echtzeitformat bereitgestellt, das ihnen vertraut ist. So wird die Anlage immer benutzerzentrierter und weniger maschinenzentriert.
Cyber-Sicherheit
Mit dem Aufkommen des IIoT steigt der Bedarf an Cybersicherheit in industriellen Systemen, vor allem dort, wo es um sensible Daten geht. Aufgrund der Komplexität des IIoT bedeutet dies, dass die Sicherheit nicht nur auf der Softwareebene, sondern auch in der Hardware und den Komponenten, aus denen die intelligenten Steuerungssysteme bestehen, berücksichtigt werden muss.
Die Genehmigung von Sicherheitsstandards mit Zertifizierung wird ebenfalls entscheidend für das Wachstum des IIoT sein. Damit wird sichergestellt, dass die Sicherheit nicht nur für einzelne Teile gilt, sondern in ein weitreichendes System integriert ist.
Die Annahme der Zertifizierung bedeutet, dass bestimmte Elemente innerhalb eines Systems letztendlich kritische Komponenten sein werden. Die Komponenten werden von Sicherheitsexperten sicher kombiniert und in einem sicheren System betrieben werden.
Technologische Komponenten führen die IIoT-Transformation an
Das IIoT weicht die Grenzen zwischen physischen und virtuellen Komponenten auf. Dies ermöglicht flexiblere Modelle für den Zugriff auf Prozesse und Maschinendaten – und damit die Umgehung traditioneller Automatisierungsarchitekturen und den Zugang zu benutzerfreundlicheren, mobilen Systemen, die auf IoT-Standards basieren.
Das Sammeln von Daten ist zwar ein wichtiger Aspekt des IIoT, aber dieser einzelne Aspekt allein wird es Herstellern nicht ermöglichen, das volle Potenzial des IIoT auszuschöpfen. Andere Komponenten des IIoT müssen ebenfalls berücksichtigt werden:
- Edge Computing zur Erfassung von Daten, zur Anzeige relevanter Informationen und zur Weiterleitung der Daten an die Cloud für weitergehende Analysen
- Anwendung und Dienste zur Datenanalyse.
- Offene Standards, um einen einheitlicheren Ansatz für vernetzte Geräte verschiedener Hersteller zu ermöglichen
- Intelligente Geräte, die IIoT-fähig sind, werden über ein fortschrittliches Sensorsystem verfügen, das Daten am ersten Punkt der Datenanalyse erzeugen kann, wodurch die übermäßige Rechenlast in der Folgezeit reduziert wird.
Die Entwicklung intelligenter, vernetzter Geräte für das IIoT setzt voraus, dass Internet-Technologien wie Wi-Fi, Ethernet und Webdienste von Haus aus vorhanden sind. Ohne diese Technologien, die in die Kernspezifikation von intelligenten Geräten integriert sind, würde die Branche nicht wachsen.
Ein Edge-Gateway sammelt Daten aus verschiedenen Quellen und liefert Echtzeitinformationen an die richtigen Personen zur richtigen Zeit. Edge Computing ist in einem IIoT-System von entscheidender Bedeutung. Es kann Daten in Echtzeit an den Benutzer in der Fabrikhalle liefern und verarbeiten, bevor sie zur weiteren Analyse an das Cloud-System gesendet werden.
Außerdem ermöglicht es Mehrwertdienste, die vom Steuerungssystem unabhängig sind. Das Edge-Gateway gewährleistet ein hohes Maß an Leistung und Konnektivität, um die kritischen Anforderungen der IIoT-Plattform zu erfüllen.
Digitale Anwendungen und Dienste sind entscheidend dafür, dass Endnutzer die vom IIoT versprochene Geschäftsleistung erzielen können. Die einfache Datenerfassung muss um Analysen erweitert werden, die wertvolle Geschäftsinformationen liefern. Beispiele für solche Anwendungen und Dienste sind:
- Optimierung der Installation.
- Anlagenverwaltung und -schutz.
- Zustandsbezogene Überwachung.
- Augmented-Reality-Anwendungen und OEE-Berechnung.
Empfohlene Produkte
Speicherprogrammierbare Steuerungen, TM22, Schneider Electric
E/A-Module, TM22, Schneider Electric
Quellen:
