Intelligente Fertigungstechnologie verändert die Massenproduktion

Smarte Fertigung (SM) – der Einsatz fortschrittlicher, hochintegrierter Technologien in Fertigungsprozessen – revolutioniert die Arbeitsweise von Unternehmen. Sich entwickelnde Technologien und ein zunehmend globalisierter und digitalisierter Marktplatz haben die Hersteller dazu gebracht, intelligente Fertigungstechnologien einzuführen, um ihre Wettbewerbsfähigkeit und Rentabilität zu erhalten.

Als innovative Anwendung des industriellen Internets der Dinge (IIoT) nutzen SM-Systeme Hightech-Sensoren, um wichtige Leistungs- und Gesundheitsdaten von den kritischen Anlagen eines Unternehmens zu erfassen.

Smart Manufacturing, als Teil der digitalen Transformation von Industrie 4.0, setzt eine Kombination aus neuen Technologien und Diagnosetools ein (z. B. KI-Anwendungen, Internet der Dinge, Robotertechnik und Augmented Reality unter anderem), um die Enterprise Resource Planning (ERP) zu optimieren und Unternehmen flexibel und anpassungsfähiger zu machen. 

Dieser Artikel wird die Technologien im Zusammenhang mit intelligenten Fertigungssystemen, die Nutzen der Einführung von SM-Prozessen und die Wege erkunden, wie SM die Branchen transformiert.

Smart Manufacturing (SM) ist ein ausgeklügelter Prozess, der auf einem Netzwerk neuer Technologien basiert, die gemeinsam das gesamte Produktionsökosystem optimieren.

Zu den wichtigsten SM-Tools gehören die folgenden:

Industrielles Internet der Dinge (IIoT)

Das IIoT ist ein Netzwerk miteinander verbundener Maschinen, Werkzeuge und Sensoren, die miteinander und mit der Cloud kommunizieren, um Daten zu sammeln und zu teilen. IIoT-verbundene Assets helfen industriellen Fertigungseinrichtungen bei der Verwaltung und Wartung von Equipment, indem sie Cloud Computing nutzen und die Kommunikation zwischen aktivierten Maschinen erleichtern. Diese Funktionen nutzen Daten von mehreren Maschinen gleichzeitig, automatisieren Prozesse und ermöglichen den Herstellern anspruchsvollere Analysen.

In intelligenten Fabriken werden IIoT-Geräte eingesetzt, um die maschinelle Bildverarbeitung zu verbessern, den Bestand zu verfolgen und Daten zu analysieren, um den Massenproduktionsprozess zu optimieren. 

Er ermöglicht nicht nur die Kommunikation und den Austausch von Diagnosedaten zwischen über das Internet verbundenen intelligenten Anlagen und somit sofortige System- und Anlagenvergleiche, sondern hilft den Teams auch, fundiertere Entscheidungen über den gesamten Produktionsbetrieb zu treffen.

Künstliche intelligenz (KI)

Einer der wichtigsten Vorteile der KI-Technologie in der intelligenten Fertigung ist ihre Fähigkeit, Datenanalysen in Echtzeit effizient durchzuführen. Mit IoT-Geräten und -Sensoren, die Daten von Maschinen, Equipment und Fließbanden sammeln, können KI-gestützte Algorithmen Eingabe schnell verarbeiten und analysieren, um Muster und Trends zu erkennen und Herstellern zu helfen, die Produktionsprozesse zu verstehen.

Unternehmen können KI-Systeme auch zur Erkennung von Anomalien und Equipment einsetzen. Maschinelles Lernen Algorithmen und neural networks, beispielsweise, können helfen, Datenmuster zu erkennen und Entscheidungen auf Basis dieser Muster zu treffen, sodass Hersteller Qualitätsprobleme frühzeitig im Produktionsprozess erkennen können.

Darüber hinaus kann der Einsatz von KI-Lösungen im Rahmen intelligenter Wartungsprogramme Herstellern helfen:

• Implementieren Sie vorausschauende Wartung.
• Optimierung des Lieferkettenmanagements
• Sicherheitsrisiken am Arbeitsplatz erkennen

Robotertechnik

Die robotische Prozessautomatisierung (RPA) ist ein wichtiger Treiber intelligenter Fertigung, da Roboter wiederholende und/oder gefährliche Aufgaben wie Montage, Schweißen und Materialhandhabung übernehmen. Die Robotertechnik kann wiederkehrende Aufgaben schneller und mit einer wesentlich höheren Genauigkeit und Präzision ausführen als menschliche Arbeitskräfte, wodurch die Produktqualität verbessert und Fehler reduziert werden. 

Robotertechnik ist auch äußerst vielseitig und kann so programmiert werden, dass sie eine breite Palette von Aufgaben ausführen. Dadurch eignet sie sich ideal für Fertigungsprozesse, die eine hohe Flexibilität und Anpassungsfähigkeit erfordern. In einem Werk von Phillips in den Niederlanden beispielsweise stellen Roboter die elektrischen Rasierapparate der Marke her. Und ein japanisches Fanuc-Werk verwendet Industrieroboter zur Herstellung von Industrierobotern, wodurch der Personalbedarf auf nur vier Vorgesetzte pro Schicht reduziert wird.

Vielleicht am wichtigsten ist, dass Hersteller, die an einem SM-Ansatz interessiert sind, Robotertechnik mit IIoT-Sensoren und Analyse integrieren können, um eine flexiblere und reaktionsschnellere Produktionsumgebung zu schaffen.

Cloud und Edge Computing 

Cloud Computing und Edge Computing spielen eine bedeutende Rolle dabei, wie intelligente Fertigungsanlagen funktionieren. Cloud Computing hilft Unternehmen, die Datenerfassung und -Speicherung aus der Ferne zu verwalten, wodurch der Bedarf an Software und Hardware lokal entfällt und die Datentransparenz in der Lieferkette erhöht wird. Mit Cloud-basierten Lösungen können Hersteller IIoT-Anwendungen und andere zukunftsorientierte Technologien (wie Edge Computing) nutzen, um Echtzeit-Equipment-Daten zu überwachen und ihre Abläufe leichter zu skalieren.

Edge Computing hingegen ist ein verteiltes Rechenkonzept, das Berechnung und Datenspeicher näher an die Fertigungsprozesse bringt, anstatt sie in einem zentralen, Cloud-basierten Rechenzentrum zu speichern. Im Kontext der intelligenten Fertigung werden beim Edge Computing Ressourcen und Datenspeicher am Edge des Netzwerks eingesetzt – näher an den Geräten und Maschinen, die die Daten erzeugen – wodurch eine schnellere Verarbeitung mit höheren Volumina an Equipment-Daten ermöglicht wird.

Edge Computing in der intelligenten Fertigung hilft Herstellern außerdem bei Folgendem:

• Reduzieren Sie die Anforderungen an die Netzwerkbandbreite, Latenzprobleme und Kosten im Zusammenhang mit der Übertragung von Big Data über große Entfernungen.
• Stellen Sie sicher, dass sensible Daten in ihrem eigenen Netzwerk bleiben, wodurch Sicherheit und Compliance verbessert werden.
• Verbessern Sie die Betriebssicherheit und Ausfallsicherheit, indem Sie entscheidende Systeme auch bei Ausfallzeiten des zentralen Rechenzentrums und/oder Netzwerkstörungen funktionsfähig halten.
• Optimieren Sie Workflows durch die Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen (z. B. Bestand, Leistung und Kundennachfrage), um Verbesserungsmöglichkeiten zu finden und die Interoperabilität von Assets zu erhöhen.

Zusammen ermöglichen Edge Computing und Cloud Computing Unternehmen, Software as a Service (SaaS) zu nutzen und so die Technologie-Zugänglichkeit für ein breiteres Spektrum von Fertigungsabläufen zu erweitern.

In Produktionsumgebungen, wo Verzögerungen bei der Entscheidungsfindung erhebliche Auswirkungen auf die Produktionsergebnisse haben können, helfen Cloud Computing und Edge Computing den Produktionsunternehmen dabei, Equipmentausfälle, Qualitätsmängel, Engpässe in der Produktionslinie usw. schnell zu erkennen und darauf zu reagieren.

Blockchain

Blockchain ist ein gemeinsames Hauptbuch, das Unternehmen dabei unterstützt, Transaktionen zu erfassen, Assets zu verfolgen und die Cybersicherheit innerhalb eines Unternehmensnetzwerks zu verbessern. In einem intelligenten Fertigungsausführungssystem (MES) erstellt die Blockchain eine unveränderliche Aufzeichnung jedes einzelnen Schrittes in der Lieferkette, von den Rohstoffen bis zum fertigen Produkt. Durch die Nutzung der Blockchain zur Überwachung der Bewegung von Waren und Materialien können Hersteller sicherstellen, dass jeder Schritt im Produktionsprozess transparent und sicher ist, wodurch das Risiko von Betrug reduziert und die Verantwortlichkeit verbessert wird.

Blockchain kann auch zur Verbesserung der Effizienz von Lieferketten eingesetzt werden, indem viele der Prozesse, die mit der Verfolgung und Verifizierung von Transaktionen verbunden sind, automatisiert werden. Zum Beispiel kann ein Unternehmen Smart Contracts nutzen – selbstausführende Verträge, bei denen die Bedingungen der Vereinbarung direkt in Codezeilen geschrieben sind – um die Echtheit von Produkten zu prüfen, Sendungen zu verfolgen und Zahlungen zu leisten. Dies kann dazu beitragen, den Zeit- und Kostenaufwand für manuelle Prozesse zu reduzieren und gleichzeitig die Genauigkeit zu verbessern und das Fehlerrisiko zu verringern.

Hersteller können auch Blockchain-Technologien nutzen, um geistiges Eigentum zu schützen, indem sie eine Eigentumsdokumentation erstellen, und Nachhaltigkeit verbessern, indem sie die Umweltauswirkungen von Produktionsprozessen verfolgen.

Digitale Zwillinge

Digitale Zwillinge sind in der Welt der intelligenten Fertigung zu einem immer beliebteren Konzept geworden. Ein digitaler Zwilling ist eine virtuelle Nachbildung eines physischen Objekts oder Systems, das mit Sensoren ausgestattet und mit dem Internet verbunden ist, sodass es Daten sammeln und Erkenntnisse über die Leistung in Echtzeit liefern kann. Digitale Zwillinge werden zur Überwachung und Optimierung der Leistung von Fertigungsprozessen, Maschinen und Equipment eingesetzt. 

Durch die Erfassung von Sensordaten von Equipment können digitale Zwillinge Anomalien erkennen, potenzielle Probleme identifizieren und Erkenntnis zur Optimierung von Produktionsprozessen liefern. Hersteller können auch digitale Zwillinge nutzen, um Szenarien zu simulieren und Konfigurationen vor deren Implementierung zu testen, sowie um Wartung und Support aus der Ferne zu erleichtern.

3D-Druck

Der 3D-Druck, auch bekannt als additive Fertigung, ist eine schnell wachsende Technologie, die die Art und Weise, wie Unternehmen Produkte entwerfen, Prototypen erstellen und produzieren, verändert hat. Intelligente Fabriken nutzen den 3D-Druck vor allem, um komplexe Teile und Komponenten schnell und präzise herzustellen.

Herkömmliche Herstellungsverfahren wie das Spritzgießen können durch die Komplexität der Teilegeometrie eines Prototyps begrenzt sein und erfordern unter Umständen mehrere Schritte und Arbeitsgänge. Mit dem 3D-Druck können Hersteller komplexe Geometrien in einem einzigen Schritt herstellen und so die Herstellungszeit und -kosten reduzieren.

3D-Druck kann Unternehmen auch bei folgenden Arbeiten helfen:

• Entwickeln kundenspezifischer Produkte und Komponenten mithilfe digitaler Designdateien.
• Bauen und Testen von Prototypen direkt in der Werkstatt.
• Ermöglichen Sie die On-Demand-Fertigung, um die Prozesse der Bestandsverwaltung zu optimieren.

Vorausschauende Analysen 

Intelligente Fertigung ist stark auf Datenanalyse angewiesen, um Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, zu verarbeiten und zu analysieren, darunter IIoT-Sensoren, Produktionssysteme und Lieferkette. Mithilfe fortschrittlicher Datenanalysetechniken kann die vorausschauende Analyse helfen, Ineffizienzen, Engpässe und Qualitätsprobleme proaktiv zu erkennen.

Der Hauptvorteil der vorausschauenden Analyse im Fertigungssektor besteht darin, dass sie die Erkennung verbessern können, sodass Hersteller präventive Maßnahmen ergreifen können, um Ausfallzeit und Equipment-Störungen zu verhindern. Die vorausschauende Analyse ermöglicht es Unternehmen außerdem, Wartungspläne zu optimieren, um den besten Zeitpunkt für Wartung und Reparaturarbeiten zu ermitteln.

Intelligente Fertigungslösungen wie die IBM Maximo Application Suite bieten im Vergleich zu traditionelleren Fertigungsansätzen eine Reihe von Nutzen, darunter die folgenden:

• Höhere Effizienz: Intelligente Fertigung kann die organisatorische Effizienz verbessern, indem Produktionsprozesse optimiert und Initiativen zur Datenkonvergenz erleichtert werden. Durch den Einsatz neuer Technologien können Hersteller Produktionsfehler minimieren, Verschwendung reduzieren, Kosten senken und die Gesamteffektivität der Equipment verbessern.
• Verbesserte Produktqualität: Intelligente Fertigung hilft Unternehmen dabei, qualitativ hochwertigere Produkte herzustellen, indem sie die Prozesskontrolle und die Produktprüfung verbessert. Mithilfe von IIoT-Sensoren und Datenanalyse können Hersteller die Produktionsabläufe in Echtzeit überwachen und steuern sowie Probleme erkennen und beheben, bevor diese die Produktqualität beeinträchtigen.
• Erhöhte Flexibilität: Intelligente Fertigung verbessert die Produktionsflexibilität, indem sie es Herstellern ermöglicht, sich schnell an veränderte Marktanforderungen anzupassen und den Nutzen der Nachfrageprognose zu maximieren. Durch das Bereitstellen von Robotertechnik und KI-Tools können Hersteller Produktionslinien während des gesamten Produktlebenszyklus schnell umkonfigurieren, um Änderungen im Produktdesign oder Produktionsvolumen zu berücksichtigen und so die Wertschöpfungskette effektiv zu optimieren.

Die IBM Maximo Application Suite ist ein umfassendes Asset-Management-System, das Unternehmen dabei unterstützt, die Leistung zu optimieren, die Lebensdauer der Assets zu verlängern und die Ausfallzeit zu reduzieren. IBM Maximo bietet den Nutzern eine integrierte, KI-gestützte, Cloud-basierte Plattform mit umfassenden CMMS-Funktionen, die erweiterte Analyse liefern und Wartungsmanagern helfen, intelligentere, datengestützte Entscheidungen zu treffen.