Autonome Fertigung

Die autonome Fertigung ist bereits in der Gegenwart angekommen. So wie die Industrie 2.0 die Fabriken elektrifizierte und die Industrie 3.0 die Robotik einführte, so werden innerhalb weniger Jahre völlig autonome Prozesse in vielen Bereichen die Norm sein - das ist das Wesen der Industrie 4.0. Die nachfrageorientierte Materialbedarfsplanung (MRP) wird es den Fabriken ermöglichen, Aufträge effizient zu erfüllen, ohne dass menschliche Kontrolle auf operativer Ebene erforderlich ist.

Autonome Produktion ermöglicht es den Unternehmen, selbstgesteuerte, selbstregulierte und optimierte Materialflüsse und Fertigungsbereiche zu schaffen. Intelligente, dezentralisierte Roboter werden miteinander kommunizieren und sich aneinander anpassen, wobei jeder eine bestimmte Rolle übernimmt, aber alle auf ein gemeinsames Ziel ausgerichtet sind. Mögliche fehlerhafte menschliche Eingriffe werden eliminiert, so dass sich Mitarbeiter auf sinnvollere, kreativere Aufgaben konzentrieren können.

Um autonome Produktionssysteme zu erreichen, müssen Daten identifiziert, zugänglich gemacht und in einen Gesamtkontext gebracht werden. Außerdem müssen relevante Anwendungsfälle gefunden und der Gesamtwert des Unternehmens definiert werden. Dies ist ein ein schrittweiser Prozess. Unternehmen, die sich auf diesen Übergang einstellen, werden einen deutlichen Wettbewerbsvorteil erlangen. Eine einzige Frage bleibt: Welche Schritte sind erforderlich, um die Autonomie zu verwirklichen?

Intelligente Geräte produzieren produktionsweite Daten

Autonome Produktionssysteme sind auf eine genaue, konsistente, prozessweite Datenerfassung und Konnektivität angewiesen. Ohne Daten erhalten diese Systeme nur unvollständige Informationen zur Produktion, was fehlerhafte Entscheidungen verursachen kann. Ohne Konnektivität können Geräte nicht sofort gesteuert werden, was zu Ineffizienzen führen kann.

Intelligente Geräte (smart devices) sind der erste Schritt zur Erfassung und Nutzung dieser Daten. Durch die Integration von Sensoren in allen Phasen der Herstellung und die Vernetzung dieser Geräte können die Daten allmählich für die Entscheidungsfindung genutzt werden. Ein Mitarbeiter ist dennoch erforderlich, um zu beobachten, zu analysieren und im Bedarfsfall zu handeln. Da jedoch alle Aspekte der Produktion dargestellt werden, werden Entscheidungen auf einer präziseren Darstellung der Realität basieren. Darüber hinaus werden Geräte auch ferngesteuert werden können, unabhängig davon, ob es sich um stationäre Maschinen oder um Roboter handelt, die sich innerhalb einer Produktionsstätte bewegen.

Sobald smarte Geräte entwickelt wurden, können Digitale-Geräte-Zwillinge (Digital Device Twins) implementiert werden. Dabei handelt es sich um digitale Nachbildungen intelligenter Geräte, die es den Betreibern ermöglichen, ihre Fertigung zu planen, zu optimieren, zu erneuern und strategisch aufzustellen, ohne die Realität zu beeinflussen und Probleme wie Ausfallzeiten zu verursachen.

Autonomous Production Twin: Automatisierung intelligenter Geräte-Ökosysteme 

Als nächster Schritt zur Autonomie intelligenter Geräte baut unser neuer Autonomous Production Twin auf intelligenten Geräten und digitalen Geräte-Zwillingen auf. Wirklich intelligente Roboter müssen in der Lage sein, individuell und ständig komplexe Aufgaben wie Bild- und Objekterkennung auszuführen und erfordern leistungsstarke, dezentralisierte Rechenkapazitäten.

Der Autonomous Production Twin ist das Sprungbrett zu voller Autonomie und Intelligenz. Als Echtzeit-Brücke zwischen allen Robotern enthält er Informationen über ihren Zustand in Echtzeit und ermöglicht es ihnen, zu kommunizieren, Aufgaben auszuhandeln, Prioritäten festzulegen und vieles mehr. Dadurch können sie nebeneinander arbeiten, als ob sie durch einem Supercomputer perfekt abgestimmt wären.

Durch die Kombination von digitalen Zwillingen mit ERP- und MES-Daten bildet der Autonomous Production Twin eine vollständige Ansicht, die die Möglichkeit bietet, die gesamte Produktion zu simulieren und zu optimieren. Dadurch werden nicht nur die Kosten drastisch gesenkt und die Effizienz verbessert, sondern es können auch betriebliche Verbesserungen vor der Implementierung getestet werden, wodurch die Gefahr teurer Fehler, die durch Tests in der Produktion entstehen, ausgeschlossen wird.

Wie haben Unternehmen den Autonomous Production Twin bereits genutzt?

Fertigungsprozesse, Materialflüsse, Auftragsabwicklung: Wenn Bauteile in Bewegung sind, kann der Autonomous Production Twin sie zurückverfolgen. Die Vorteile für Technik und Unternehmen sind erheblich:

  • Modellierung und Prognosen über die Auswirkungen der Prozessoptimierung
  • Test, Verbesserung und Optimierung von betrieblichen Prozessen und Arbeitsabläufen bei minimalen Kosten
  • Fehlerbehebung vor der Implementierung in die Praxis, um kostspielige Ausfallzeiten zu minimieren.
  • Annäherung an die vollständige Automatisierung - einschließlich der Automatisierung von präventiven Maßnahmen und Interventionen

Durch den Einsatz der Voraussage von qualitätsrelevanten Größen, Zustandsüberwachung, horizontaler Integration, ERP- und Maschinendaten zur Überwachung von Anlagen und zur Kontextsuche bei Ausfällen geht der Autonomous Production Twin Probleme wie Anlagenausfälle, Materialknappheit, Staus und verpasste Lieferungen selbst an. Dies reduziert Kosten, gewährleistet die effizienteste Nutzung der Ressourcen und garantiert perfekte Produkte.

Durch die Anpassung von Produktions- und Materialflussprozessen wird auch das Risiko planungsbedingter Prozessstörungen und das Auftreten von Fehlbeständen reduziert sowie die Effizienz der Anlagen um ein Vielfaches gesteigert. Darüber hinaus erfordert die operative Planung weniger Personaleinsatz, was die Produktivität drastisch verbessert.

Aber wie manifestieren sich diese Merkmale in der realen Geschäftswelt?

Für einen führenden Automobilhersteller haben wir einen Autonomous Production Twin implementiert, der Lagerbewegungen in 3D und in Echtzeit visualisiert. Mit der Echtzeit-Ansicht kann der Kunde den gesamten Vorgang analysieren, um Maschinenprobleme und Lagerbestände zu identifizieren und so ein schnelles Handeln zu ermöglichen.

Darüber hinaus haben wir auch bei der Umgestaltung von Fertigungs- und Logistikprozessen für die Automobilindustrie mitgewirkt. Der Factory Navigator ist eine Online-Plattform für die autonome Produktion von Intralogistikprozessen, die IoT-, ERP- und MES-Daten integriert. Er hat es einigen der bekanntesten europäischen Automobilherstellern ermöglicht, risikofreie Prozessoptimierungsszenarien zu erstellen, ihre Anlagen mit fortschrittlichen Analysealgorithmen zu optimieren und Frühwarnmeldungen für den logistischen Materialfluss einzurichten.

Und mit Hilfe der KI-basierten Parameteroptimierung haben wir die Materialplanung für Unternehmen revolutioniert, indem wir die Echtzeit-Daten des Autonomous Production Twins verwenden. Durch die Platzierung von Daten zu aktiven Materialien, Planungsparametern, Nachfragemustern, unerwarteten Ereignissen, Lieferzeitfenstern, Lagerreduzierung und Servicelevel-Anforderungen kann ein erheblicher Arbeitsaufwand vermieden werden, und das alles bei gleichzeitig besserer Qualität als bei traditionellen, von Menschen geführten Materialplanungsprozessen.

Vollständige Autonomie kann mit dem Autonomous Production Twin Wirklichkeit werden. Die frühzeitige Übernahme dieser Technologien könnte Ihnen einen klaren Vorteil verschaffen, wenn der Ansturm auf die Automatisierung beginnt.

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