Auf dem Höhepunkt der Pandemie war der Zugang zu Schutzausrüstungen wie Masken und Handschuhen und die Verfügbarkeit von Testkits zur Verbesserung der Rückverfolgung so gering wie nie zuvor. Um die Sicherheit der Bürger zu gewährleisten, wandten sich die Länder an die verarbeitende Industrie, um Produktionslinien umzuwidmen, um die Reaktionsmaßnahmen zu unterstützen… und die Reaktion der weltweiten verarbeitenden Industrie war eine für die Ewigkeit, die noch jahrzehntelang umfassend dokumentiert und untersucht werden wird.
Um die Regierung bei der Bewältigung einer Krise im Gesundheitswesen zu unterstützen, stellte die Fertigungsindustrie Produktionslinien um, um Millionen von PSA, Testkits, Beatmungsgeräten und anderen wichtigen Hilfsmitteln zu produzieren. Innerhalb weniger Wochen versetzte die erhöhte Produktionskapazität bestimmte Länder in die Lage, notleidenden Gemeinden auf der ganzen Welt zu helfen. Nach Angaben des Weltwirtschaftsforums war ein wichtiger Faktor für diese schnelle Reaktion die Tatsache, dass sich die Branche auf Technologien zur digitalen Transformation stützte, um die Produktionsplanung zu verbessern.
Die digitale Transformation der Fertigungsindustrie ist der wichtigste treibende Faktor für den Aufbau der intelligenten Fabrik und agiler Prozesse im Sinne von Industrie 4.0. Die Entwicklung einer proaktiven Fabrik mit der Fähigkeit, auf Störungen zu reagieren, erfordert auch die Integration von Digitalisierungstechnologien. In diesem Beitrag werden die 5 wichtigsten digitalen Technologien für die Umsetzung von Industrie 4.0-Geschäftsmodellen erörtert.
IoT und Edge Computing
Die intelligente Fabrik der Zukunft wird von der Datenerfassung, dem Datenaustausch und der Datenanalyse angetrieben. Diese drei Elemente sind neben der maschinellen Bildverarbeitung der Schlüssel zur Umsetzung von Industrie 4.0-Geschäftsmodellen in traditionellen Anlagen. Um Daten zu verarbeiten, müssen sie zunächst erfasst werden, und die Erfassung von Daten aus den alten Anlagen, die immer noch einen großen Teil der Anlagen in der Produktion ausmachen, stellt eine eigene Herausforderung dar.
Erstens sind ältere Geräte nicht mit der Technologie ausgestattet, um Daten zu erfassen, zu übertragen oder in Kommunikationsnetze eingebunden zu werden. Zweitens ist die Erfassung von Daten aus den tiefsten Bereichen der Fertigung, wie z. B. Daten von Materialflusssystemen und komplexen schweren Geräten, ebenfalls eine Herausforderung. IoT- und Edge-Geräte dienen als Mittel zur Erfassung von Daten im Betrieb und zur Durchführung dezentraler Analysen.
Die von diesen Edge-Geräten gesammelten Daten liefern das Futter für Analysetools, mit denen sich Erkenntnisse gewinnen lassen. Durch den Einsatz von Datenerfassungsgeräten können Hersteller Geschäftsmodelle der Industrie 4.0 umsetzen, wie z. B.:
- Zustandsüberwachung – Durch die kontinuierliche Erfassung von Daten aus der Werkstattausrüstung können Hersteller Anomalien erkennen und proaktive Maßnahmen entwickeln, die Ausfälle reduzieren.
- Vorausschauende Wartung – Der Einsatz von Sensoren zur Erfassung von Schwingungsdaten oder anderen Funktionsinformationen ist die Grundlage für die Entwicklung vorausschauender Wartungsstrategien.
Software zur Simulationsmodellierung und Terminplanung
Die Simulationsmodellierung ist in der Fertigungsindustrie weit verbreitet, um Was-wäre-wenn-Fragen im Zusammenhang mit der Kapazitätsplanung und der Ressourcenzuweisung zu beantworten. Obwohl es sich um ein Werkzeug der digitalen Transformation handelt, ist es sicherlich nicht neu. Was neu ist, ist die Konvergenz der Simulationsmodellierung mit den genauen Datenerfassungslösungen von heute, wie IoT und anderen intelligenten Geräten.
Durch die Nutzung präziser Daten aus der Produktion bieten Simulationsmodelle heute ein Maß an Genauigkeit, das in früheren Jahrzehnten unerreichbar war. Hersteller können die Auswirkungen einer erhöhten Nachfrage auf die Produktionszyklen und die zur Deckung der Nachfrage erforderlichen Ressourcen genau vorhersagen.
Die risikobasierte Planung ist eine weitere relativ neue Lösung für die digitale Transformation, mit der sich die Auswirkungen von Ausfallzeiten auf den Fertigungsbetrieb reduzieren lassen. Mit intelligenter objektbasierter Simulationsmodellierung und risikobasierter Planungssoftware können Hersteller die Auswirkungen von Risikofaktoren in Echtzeit bestimmen. Ein Beispiel: Eine Maschine fällt unerwartet während einer engen Schicht aus, und ein neuer, optimierter Zeitplan ist erforderlich, um die Einhaltung der Fristen zu gewährleisten. Bei der risikobasierten Planung wird die defekte Maschine als Einschränkung behandelt und in Echtzeit ein optimierter Plan erstellt, der die Produktivität optimiert. Simulationsmodellierungs- und Planungssoftware kann also zur Umsetzung der folgenden Industrie 4.0-Konzepte verwendet werden:
- Datengesteuerte Optimierung der Anlagenproduktivität – Simulationsmodelle stützen sich auf Betriebsdaten, um Einblicke in komplexe Szenarien zu gewinnen. Die Anwendung dieser Erkenntnisse führt zu einer höheren Produktivität.
- Reduzieren Sie die Auswirkungen von Ausfallzeiten – Die risikobasierte Planung integriert Einschränkungen, um optimierte Zeitpläne zu entwickeln, die die Risiken mindern.
Digitale Zwillinge
Der digitale Zwilling ist ein digitales Abbild physischer Einheiten mit der Fähigkeit, mit der Einheit in Echtzeit zu interagieren. Auch hier spielen Datenerfassungstechnologien wie IoT und Edge Devices eine Rolle. Diese Datenerfassungstools liefern die Informationen für die Nachbildung des digitalen Zwillings und unterstützen den Echtzeittransfer von Informationen aus der Fertigung in den digitalen Zwilling und umgekehrt.
Es wird erwartet, dass die vierte industrielle Revolution von der Interkonnektivität und der Echtzeitanalyse profitieren wird, und digitale Zwillinge garantieren beide Anwendungsfälle. Was die Interkonnektivität betrifft, so bringt der digitale Zwilling alle Anlagen und Prozesse innerhalb einer Anlage in eine einzige virtuelle Umgebung. Die virtuelle Umgebung ermöglicht es den Herstellern, Einblicke in die verschiedenen Teilsysteme innerhalb der Anlage zu gewinnen, wie sie interagieren und zusammenarbeiten, um die Produktivität zu verbessern. Zweitens ermöglichen die Plattformen des digitalen Zwillings Datenanalysen in Echtzeit, da sie Echtzeitdaten sammeln und die Anwendung von Analysen zur Problemlösung unterstützen.
Der digitale Zwilling ermöglicht den Herstellern die Umsetzung von Industrie 4.0-Geschäftsmodellen wie z. B.:
- Fernüberwachung – Ein wichtiger Aspekt von Industrie 4.0 ist der ortsunabhängige Zugriff auf die Fertigungshalle und die Produktionsprozesse. Der digitale Zwilling bietet diesen Zugang durch den Einsatz von Visualisierungs-Dashboards und mobilen Anwendungen.
- Verbesserung der Betriebseffizienz – Der digitale Zwilling bietet Herstellern die Möglichkeit, alle miteinander verknüpften Prozesse in der Fertigung zu messen und die Produktivität anhand von Daten zu verbessern.
Cloud Computing
Es wird erwartet, dass die vernetzte Werkstatt, die Industrie 4.0 fördert, zu einem Anstieg der Daten führt, die von industriellen Prozessen erzeugt werden. Daher sind sowohl zentralisierte als auch dezentralisierte Datenspeicherungs- und Analysetechnologien erforderlich, um effektiv Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen. Edge-Geräte sind ein Mittel zur Dezentralisierung der Datenanalyse in der Fertigung, während die Cloud die skalierbare Infrastruktur bietet, um so viele Daten zu sammeln, wie die größte Fertigungsanlage produzieren kann.
Die Skalierbarkeit des Cloud Computing unterstützt den Einsatz von Analysewerkzeugen wie dem digitalen Zwilling, der Simulationsmodellierung und der Planungssoftware auf vielfältige Weise. Beispiele sind die Bereitstellung von ausreichend Speicherplatz für Analyseergebnisse und einer Plattform, die den Beteiligten einen einfachen Zugriff auf die Daten ermöglicht. Cloud Computing hilft Herstellern bei der Umsetzung von Industrie 4.0-Geschäftsmodellen wie:
- Übertragung und Speicherung von Daten – Die industrielle Cloud bietet unbegrenzten Speicherplatz für die Speicherung von Fertigungsdaten und unterstützt die Verwendung von Edge-Geräten in der Fertigung.
- Platform as a Service – Die Entwicklung branchenspezifischer Anwendungen erfordert eine industrielle Plattform mit den entsprechenden Tools zur Unterstützung der Entwickler. Die Industrial Cloud unterstützt die Entwicklung von PaaS-Plattformen für die Fertigungsindustrie.
Additive Fertigung
Der Ruf des 3D-Drucks als unterstützendes Werkzeug für das Rapid Prototyping und die Produktion wurde während der Pandemie gefestigt. Ein Beispiel für seine Verwendung ist die schnelle Produktion von Testtupfern durch Produktionsbetriebe und Gesundheitszentren, um Tests zu beschleunigen. Fortschritte in der 3D-Drucktechnologie wie das direkte Metall-Lasersintern ermöglichen es Herstellern, Endprodukte für den öffentlichen Gebrauch in 3D zu drucken.
Im Vergleich zu anderen Fertigungsverfahren wie der CNC-Bearbeitung, die 3 bis 4 Wochen für die Fertigstellung von Projekten benötigt, kann der 3D-Druck komplexer Teile innerhalb von 12 bis 36 Stunden erfolgen. Hersteller können den 3D-Druck zur Umsetzung von Industrie 4.0-Geschäftsmodellen nutzen, wie z. B.:
- Lean Manufacturing – Der Einsatz eines 3D-Druckers zur Entwicklung von Produkten oder Prototypen ist im Vergleich zu anderen Fertigungsverfahren wesentlich kostengünstiger. Die verwendeten Materialien sind außerdem wiederverwendbar, was den Abfall und die Gesamtkosten für die Herstellung eines Artikels reduziert.
- Iteratives Prototyping – Die Erschwinglichkeit und Geschwindigkeit des 3D-Druckverfahrens machen es zur perfekten Fertigungstechnik für iteratives Prototyping. Hersteller können den 3D-Druck nutzen, um das Produktdesign zu verbessern und ein hochleistungsfähiges Endprodukt zu entwickeln.
Schlussfolgerung
Industrie 4.0 ist die Zukunft der Fertigung. Um das von ihr versprochene intelligente, vernetzte System zu erreichen, müssen die Hersteller entscheiden, wann und wie sie die hier aufgeführten Technologien einsetzen, um ihre Produktivität und Entscheidungsfindung zu verbessern.