Die 5 wichtigsten Schritte für eine erfolgreiche Digitalisierung der Industrie
Heute gewinnen die Konzepte der industriellen Digitalisierung oder der intelligenten Fabrik an Relevanz in einer Zeit, in der die COVID-19-Pandemie die Unternehmen dazu veranlasst hat, sich neu zu erfinden, um Produkte an möglicherweise unerwartete Kunden zu liefern.
Der folgende Artikel ist eine Zusammenfassung in Form von fünf allgemeinen Schritten, die den Weg weisen, um mit der Arbeit nach der Philosophie der intelligenten Fertigung zu beginnen.
Die Produkt- und Entwicklungszyklen werden immer kürzer. Daher wird die Fähigkeit eines Unternehmens, die Produktion eines Teils für einen Kunden auf agile Weise vorzubereiten, ein zentrales Kriterium für die Entscheidung sein, wer den Zuschlag erhält. Zum Beispiel
Industrieunternehmen werden ihre Kunden zunehmend mit ihrem Know-how begleiten müssen. Die Werkstätten sollten unterstützende Dienstleistungen in der Phase der Produktentwicklung einbeziehen, um von Anfang an ein fertigungs- und kosteneffizientes Design zu gewährleisten. .
Hier ist ganz klar die Anwendung neuer Softwaretechnologien und sogar von Rapid Prototyping, um Konzepte so schnell wie möglich zu validieren. Sogar die Verwendung von Sensorsystemen, die in die gelieferten Produkte integriert sind und die während der Endnutzung Informationen für zukünftige Verbesserungen in späteren Versionen zurückgeben können, ist notwendig.
Grundsätzlich gründet eine intelligente Fabrik ihren Erfolg auf den effizienten Austausch von Informationen zwischen Bedienern, Maschinen und Ressourcen in Echtzeit.
Jedes Industrieunternehmen muss in der Lage sein, effizient für die Anforderungen des heutigen Marktes zu produzieren: kleine Losgrößen auf wirtschaftlich tragfähige Weise herstellen, die Termine mit den Kunden einhalten und die höchsten Qualitätsstandards erfüllen.
So wird jeder der unten dargestellten Schritte von einer Reihe von Aufgaben begleitet, die auf die praktische Umsetzung der Konzepte innerhalb der Organisation abzielen.
1. Verwaltung von Wissen
Die Industrie bezieht traditionell den Großteil ihres Know-hows aus dem Wissen, das von ihren Facharbeitern innerhalb der Organisation generiert wird. Dieses Wissen befindet sich normalerweise nur in den Köpfen der einzelnen Mitarbeiter und wird nicht systematisch gespeichert oder anderen Personen zur Verfügung gestellt.
In vielen Fällen befindet sich das Wissen noch in schwer zugänglichen und wahrscheinlich veralteten physischen Texten und Handbüchern.
Im Zusammenhang mit der Digitalisierung der Industrie gewinnen Wissen und Lernen an Bedeutung. Das Sammeln von Daten aus allen Prozessschritten durch die Vernetzung aller Systeme, Maschinen, Produkte und Arbeiter wird zu einer neuen Quelle des Wissens. Dazu müssen die Arbeitnehmer intuitiv auf das Netzwerk zugreifen können, festlegen, wer Zugang zu welcher Art von Informationen hat, und diszipliniert sein, um die Datenbanken auf dem neuesten Stand zu halten.
Für die Arbeitnehmer bedeutet die Nutzung dieser Systeme, ihren Arbeitsplatz durch Kostentransparenz zu sichern.
Das könnte sogar eine Erhöhung ihrer Vergütung bedeuten, da sie durch die Entdeckung versteckter Kosten im Prozess Geld sparen. Eine Verringerung der Arbeitsbelastung, da ein Problem leichter entdeckt werden kann. Es bedeutet auch eine Art soziale Anerkennung, die man durch die Nutzung sozialer Netzwerke zu verstehen beginnt, die durch den erfolgreichen Austausch von Erfahrungen über das System generiert wird.
Eine aktuelle Herausforderung für die Industrie besteht darin, dass ihre Mitarbeiter beginnen müssen, ein Mindestmaß an Kenntnissen über Maschinensteuerung, Netzwerktechniken und Betriebssysteme zu erwerben, um die neuen Technologien voll nutzen zu können.
Praktische Umsetzung
Unternehmen müssen die physischen Informationen, die sie besitzen, digitalisieren und in einer internen Datenbank oder auf einer Webseite zur Verfügung stellen, damit sie partizipativ verwaltet werden können, um einen kontinuierlichen und gesunden Wissensaustausch zwischen den Mitarbeitern des Unternehmens zu ermöglichen. Eine Möglichkeit, diese Umsetzung zu erleichtern, ist die Einrichtung eines Terminals für den Informationszugang für Arbeitnehmer und - im besten Fall - die Bereitstellung mobiler Tablet-Computer, mit denen sie Daten in das System eingeben können.
2. Online-Überwachung
Wenn möglich, sollten alle Schlüsseldaten eines Prozesses erfasst, digitalisiert und strukturiert werden. In den ersten Schritten der Implementierung von Folgeprozessen ist es wichtig, Daten über die Anzahl der Teile (und, wenn möglich, die Anzahl der richtigen Teile) zu erhalten. Erfassen Sie die tatsächlichen Produktionsstunden (Spindelnutzungszeiten), anhand derer die Rüst- und Einrichtungszeiten sowie die Leerlaufzeiten (Fehler, Reparaturen, Maschinen ohne Fertigungsaufträge usw.) berechnet werden können. Weitere zu erfassende Daten können der Typ des verwendeten Werkzeugs, der Verschleiß, die ersten Betriebsstunden, die Art des Ausfalls am Ende der Nutzungsdauer usw. sein. Diese Art von Informationen müssen von den Bedienern noch ergänzt werden.
Das Ziel der Erfassung dieser Daten ist es, die Produktivität zu steigern, die Maschinenauslastung zu erhöhen, die Montage- und Ausfallzeiten zu minimieren und den Grund für einen Zwischenfall mit der Maschine zu verstehen.
Ihr Nutzen für die Planung von Reparaturen und Wartung ist ebenfalls sehr hoch, da die tatsächlichen Betriebsstunden kritischer Bauteile ermittelt werden können. Schließlich ermöglicht die Verfügbarkeit historischer Daten über die gesamte Produktionskette eine realistischere Kostenkalkulation. Es ist auch ein Anfang für die Modellierung des Prozessverhaltens in Abhängigkeit von den Eingangsvariablen und damit für die Vorhersage der möglichen Auswirkungen auf die hergestellten Teile.
Sofern die Maschinen nicht in der Lage sind, diese Daten an ein MES-System (Manufacturing Execution Systems) zu liefern, oder sogar bevor in ein externes automatisches Überwachungssystem investiert wird, müssen alle diese Daten von den Arbeitern auf strikte und disziplinierte Weise manuell gesammelt werden.
Beim Aufbau einer Kultur des Wissensmanagements ist es von entscheidender Bedeutung, dass die Menschen klar verstehen, wie wichtig es ist, diese Daten zu Analysezwecken aufzubewahren.
Die neuesten Lösungen für Betriebsdatenerfassungssysteme zeichnen Werte direkt von der Maschine und von Hilfssensoren auf, synchronisieren sie mit tatsächlichen Produktionsparametern (Drehzahlen, Vorschüben, Schnitttiefen, Kräften, Energieverbrauch usw.) und zeigen sie in Echtzeit an, damit Sie wissen, warum Produktivitäts- und Qualitätsänderungen tatsächlich stattfinden.
Die Daten zur Hand zu haben und Kenntnisse über den Einfluss der verschiedenen Produktionsparameter auf das Endergebnis zu erlangen; ermöglicht eine größere Flexibilität bei der Entscheidungsfindung im Falle unerwarteter Änderungen.
Auf diese Weise geschieht etwas Radikales in den Unternehmen.
Die Organisation jedes Prozesses nach seinen eigenen Bedingungen macht eine starre, strikte und zeitraubende Planung überflüssig. Die reine Routinearbeit, die viele Fabrikbetreiber davon abgehalten hat, ihre analytischen Fähigkeiten zur Lösung von Problemen einzusetzen, ermöglicht es ihnen nun, während des Prozesses Entscheidungen zu treffen, die auf den Auswirkungen von Veränderungen verschiedener Parameter beruhen. Auf diese Weise sind sie in der Lage, alternative Lösungen zu finden, die die Produktion effizienter machen.
Praktische Umsetzung
Investieren Sie in Software für die Datenerfassung, -speicherung und -analyse. Darüber hinaus müssen Sie in Systeme zur direkten Kommunikation zwischen Maschinensteuerungen und Softwaresystemen sowie in zusätzliche externe Überwachungssysteme investieren, um kritische Prozessvariablen zu messen, die die Maschinen selbst nicht liefern. Dazu gehören die Fertigung, die Qualitätskontrolle, die Montage und die Verpackung. Alle diese Systeme müssen mit dem zentralen Netzwerk verbunden sein und die Daten müssen für eine detaillierte Analyse zeitsynchronisiert gespeichert werden. Es wird empfohlen, schrittweise vorzugehen und ein schlüsselfertiges System zu wählen, um die Einrichtungsdauer sowie den Zeit- und Kostenaufwand zu reduzieren.
3. Planung der digitalen Produktion
Die Transparenz der Produktion, die durch die automatische Datenerfassung entsteht, ermöglicht es Unternehmen, ihre Produktionskette viel effizienter zu planen. Ein System zur Erfassung und Analyse von Informationen ermöglicht es uns, den "erwarteten" Produktionsstatus im Vergleich zum "aktuellen" Status in Echtzeit zu beobachten, und zwar nicht nur im Hinblick auf die gefertigten Teile, sondern auch auf die Verfügbarkeit von Personal und Materialien wie Rohstoffe, Maschinen, Werkzeuge etc.
Durch die digitale Durchführung dieses Vorgangs haben die Arbeiter immer eine aktuelle Version des Zustands der gesamten Produktionslinie und können mit den neuesten Informationen handeln, oft ohne auf den Befehl des Produktionsleiters zu warten.
Produktionsplanungssysteme können standardisierte Regeln für die Entscheidungshierarchie enthalten und so noch weiter in die Arbeitskette eingreifen. Es ist sogar möglich, auf der Grundlage von Erfahrungen aus vergangenen Daten zu simulieren, wie sich eine Änderung der Reihenfolge der Fertigungsschritte auf die endgültige Lieferzeit auswirkt, einschließlich der Montage und der Qualitätskontrolle.
All dies ist eine grundlegende Basis für kontinuierliche Verbesserungsansätze, in die die Beschäftigten in den Werkstätten eindeutig immer stärker eingebunden werden.
Der nächste Schritt, der sich aus der Verwendung eines solchen Systems ergibt, ist die automatische Steuerung der Produktionskette auf der Grundlage von Vorhersagen, die aus der Analyse von Informationen aus allen Produktionsschritten generiert werden. Dieser Schritt, der eine effektive Kommunikation auf allen Ebenen des Unternehmens erfordert, wird aus historischen Daten gespeist und ist erst einige Monate nach der Inbetriebnahme wirksam.
Praktische Umsetzung
Die Arbeitnehmer sollten dafür verantwortlich sein, die notwendigen (obligatorischen) Informationen auszufüllen, die die von automatisierten Systemen erhaltenen Informationen ergänzen. Das Ausfüllen dieser Informationen stellt sicher, dass die im System gespeicherten Daten zu einem späteren Zeitpunkt analysiert werden können. Daher sollte die Produktionsleitung sicherstellen, dass die Schnittstelle zur Datenerfassung in der Werkstatt intuitiv und schnell zugänglich ist.
4. Integration in die Phase der Produktentwicklung
Das Ziel der intelligenten Innovation ist es, den Weg zum Endprodukt für den Kunden zu beschleunigen, indem man ihn mit dem Wissen des Unternehmens unterstützt. Um dies zu erreichen, ist es ratsam, sich in die Entwicklungsphase des Kunden zu integrieren, um den Innovationsgrad des Endprodukts zu erhöhen und sicherzustellen, dass das Design leicht herstellbar ist.
Heutzutage gibt es viele Lösungen für das Konzept der digitalen Zwillinge.
Ein Produkthersteller kann damit seine Produktionskette digital beschreiben, einschließlich aller NC-Bewegungen der Maschine, der Haltevorrichtungen, der Automatisierung und sogar der Montage, ohne jemals einen Teil seines Rohmaterials verbrauchen zu müssen.
Dies ist eine hervorragende Gelegenheit, die Erfahrungen aus der Fertigungshalle zu nutzen, um die Leistung eines Produkts zu verbessern. Außerdem kann ein digitaler Zwillingsansatz zur Erstellung von Machbarkeitsstudien verwendet werden, damit der Kunde prüfen kann, ob das Produkt auch kostenoptimiert ist.
Praktische Umsetzung
Investitionen in den Einsatz von Augmented-Reality-Systemen zum Vergleich von Geometrien oder Baugruppen mit dem vorhandenen CAD. Simulationssysteme für Produktionsprozesse und Strukturdesign ermöglichen es uns, in die Entwicklungsphase des Kunden einzutreten, indem wir wichtige Fertigungskenntnisse bereitstellen, die möglicherweise fehlen. Auch der Einsatz von 3D-Drucksystemen für Prototypen kann unter bestimmten Bedingungen die Reaktionsfähigkeit des Kunden erhöhen.
5. Änderung des Geschäftsmodells
Aufgrund der Zusammenarbeit zwischen der Produktionsstätte und ihren Kunden ist die Grenze zwischen Produkt und Dienstleistung fließend. Auf diese Weise fragt ein Kunde nicht nach einem bestimmten Produkt, sondern nach einer Komplettlösung.
Im Idealfall sollte die Digitalisierung der Industrie dazu führen, dass die Fabriken ihr Dienstleistungsangebot für ihre Kunden erweitern.
In Werkstätten, die komplexe Teile herstellen, wie z. B. Werkzeug- und Formenbauer, müssen sie ihre Formen mit Sensoren und Datenverarbeitung ausstatten. Letzteres, weil die Formen die Effizienz bei der Herstellung von Kunststoffteilen für den Kunden steigern können, indem sie mit den Produktionsmaschinen und den Bedienern verbunden werden, um den Prozess auf der Grundlage umfassenderer Informationen zu steuern und so eine höhere Produktivität bei besserer Qualität zu gewährleisten. Der Formenbauer wird zum Anbieter von Datendiensten und nicht "nur" zum Metallschneider.
Praktische Umsetzung
Aufnahme der Fähigkeit, intelligente Lösungen zu generieren, die den Kunden helfen, ihre Produktivität mit den angebotenen Produkten zu steigern, in die Organisationsstruktur durch Dienstleistungen, die die bahnbrechende Fähigkeit der für die Industrie 4.0 entwickelten Technologie nutzen.
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