Geschäftsmodelle verbessern Wie ein Smart-Factory-Ökosystem der Fertigungsbranche hilft

Smart-Factory-Lösungen modernisieren Funktionen in den Bereichen Planung, Produktionsbetrieb, Qualitätsmanagement sowie Materialtransport und ermöglichen eine nahtlose werksübergreifende Integration.

Bild: iStock, nitsawan
23.06.2021

Die Herkunftsbezeichnung „Made in Germany“ steht weltweit als Qualitätssiegel. Besonders im Bereich Maschinenbau brachten zahlreiche industrielle Innovationen der Fertigungsbranche in Deutschland einen hervorragenden Ruf ein. Doch die begrenzten Möglichkeiten veralteter Infrastrukturen, ein Ungleichgewicht zwischen Angebot und Nachfrage sowie fragmentierte Lieferketten stellen die Branche vor Herausforderungen. Dabei ist aktuell besonders die Automobilbranche betroffen.

Digitale Technologien bieten deutschen Fertigungsunternehmen die Möglichkeit, ein Smart-Factory-Ökosystem aufzubauen und damit ihr Geschäftsmodell zu verändern und Innovationen zu beschleunigen. Die digitale Infrastruktur einer Smart Factory integriert Prozesse und Assets und ermöglicht somit mehr Transparenz entlang der gesamten Wertschöpfungskette. Die industrielle Fertigung wird auf diese Weise effizienter und agiler – gleichzeitig sind darüber hinaus datengestützte Entscheidungsfindungsprozesse möglich.

Smart-Factory-Lösungen modernisieren Funktionen in den Bereichen Planung, Produktionsbetrieb, Qualitätsmanagement sowie Materialtransport und ermöglichen eine nahtlose werksübergreifende Integration. Unternehmen können so ihren Automatisierungsgrad signifikant sowie ihre Kapazitäten zur Maximierung der Maschinenverfügbarkeit, Produktivität und Anlagenauslastung verbessern.

Betriebliche Exzellenz vorantreiben

In einer Smart Factory sorgen disruptive Technologien wie das Industrial Internet of Things (IIoT), Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) für die Synchronität zwischen Menschen, Prozessen und Produktionssystemen. Alle involvierten Komponenten und Ressourcen werden so kontinuierlich überwacht und verbessert. Die digitale Transformation senkt darüber hinaus die Kosten, rationalisiert den Bestand und steigert die Gesamtleistung.

Sensoren und IoT, die primären Bausteine einer Smart Factory, automatisieren die Erfassung, Analyse und Anwendung von Echtzeitdaten. Basierend auf diesen Daten sind Erstausrüster (Original Equipment Manufacturer / OEM) in der Lage, prädiktive Modellierung und IoT-gestützte Anwendungsfälle einzusetzen, um die Leistungsverbesserung zu beschleunigen; von der Anlage bis hin zu einzelnen Mitarbeitern und Assets.

Darüber hinaus verbessert Predictive Analytics die Planungseffizienz, optimiert Produktionspläne und rationalisiert sogenannte Maintenance, Repair-and-Overhaul-Betriebsabläufe (MRO). Mithilfe prädiktiver Vorgänge sind Fertigungseinheiten zudem reaktionsfähiger.

Präzise und zeitnahe Daten von Anlagen, Komponenten beziehungsweise Teilen, Montagelinien und der erweiterten Fabrik ermöglichen proaktive Maßnahmen, um KPIs zu verwalten und Produktionsziele zu erreichen. ML-Algorithmen in Smart Factory-Lösungen nutzen beispielsweise sowohl historische als auch Echtzeitdaten, um ungeplante Ausfallzeiten von Anlagen- und Komponenten zu reduzieren.

Fertigungsunternehmen können darüber hinaus ihre Kapitalrendite durch die Steigerung der Overall Equipment Effectiveness (OEE) maximieren. KI-Lösungen verbessern beispielsweise die OEE, indem sie die Quelle von Leistungsproblemen identifizieren und Erkenntnisse zur Kalibrierung von Anlagen liefern. Damit können potenzielle Ausfälle vermieden und die Betriebszeit erhöht werden.

Ein Beispiel aus der Praxis: Ein führender Automobilhersteller erzielte nach der Einführung von prädiktiven Wartungstechniken Kosteneinsparungen von über 30 Prozent in der Produktionslinie und verbesserte die Lebensdauer der dort eingesetzten Tools um mehr als 40 Prozent.

Eliminiert Prozessengpässe

Der Sprung von der konventionellen Anlage zur Smart Factory erfordert die Virtualisierung von Assets und Prozessen. Augmented Reality (AR) und Virtual Reality (VR) erleichtern die in den Anlagen anfallenden Kontrollen und unterstützen die zustandsabhängige Wartung von Maschinen. Zudem erleichtern die Technologien komplizierte Aufgaben am Fließband – was wiederum zu einer fehlerfreien Ausführung und einer kürzeren Durchlaufzeit führt.

Ein digitaler Zwilling ermöglicht darüber hinaus die nahtlose Integration von drahtlosen Kommunikations-, Informations- und Betriebstechnologien. Ziel ist es, Prozesse zu optimieren, konsistente Qualität zu gewährleisten und den Durchsatz zu maximieren. Darüber hinaus hilft die Rückverfolgbarkeit der Produktionsabläufe in Echtzeit dabei, Engpässe zu erkennen und Probleme über Teilsysteme hinweg zu beheben, einschließlich Abfall- und Energiemanagement.

Ein weiteres Praxisbeispiel: Prozess-Engpässe führten zu unzureichender Planung, Werkstattleistung, Maschinenwartung und Betrieb in der Produktionsanlage eines führenden Fertigungsunternehmens. Um das Ökosystem zu modernisieren, integrierte das IT-Team eine intelligente Terminierungslösung mit einem COTS-MES-Produkt. Auf diese Weise konnten die Probleme der teilweise über 20 Jahre alten Maschinen sowie der betrieblichen Technologieinfrastruktur identifiziert und behoben werden.

Sichere und nachhaltige Fertigung

Ein Smart-Factory-Ökosystem integriert kognitive Automatisierung und 5G-Kommunikationstechnologie für autonome Abläufe. Die Geschwindigkeit, Sicherheit und Zuverlässigkeit privater 5G-Netzwerke ermöglicht es Fertigungsfirmen, Effizienz, Produktivität und Sicherheit zu verbessern.

OEMs können darüber hinaus ein 5G-Netzwerk mit einer Cloud-Infrastruktur kombinieren, um eine adaptive Montagelinie zu schaffen. Diese synchronisiert in Echtzeit Angebot und Nachfrage und generiert realisierbare Erkenntnisse. Organisationen können so neue Möglichkeiten zur Kosteneinsparung und Schaffung von Mehrwerten identifizieren und ausschöpfen.

Die Möglichkeit, Daten, Materialfluss, Energieverbrauch und Ressourcennutzung innerhalb der Produktionsanlagen und des gesamten Lieferkettennetzwerks zu verfolgen und nachzuvollziehen, fördert einen nachhaltigen Betrieb. Unter anderem werden die papierlose Kommunikation, Recyceln/Wiederverwerten von Materialien sowie die Abfallreduzierung erleichtert. Organisationen verbessern auf diese Weise ihren ökologischen Fußabdruck. Neben der Nachhaltigkeit muss auch die Sicherheit im Fokus stehen: ML-Modelle verknüpfen beispielsweise historische Daten und Echtzeit-Bild-/Video-Feeds und gewährleisten so die Sicherheit von Anlagen und Personal.

Ein robuster digitaler Backbone mit nahtlosen, gemeinsam genutzten Schnittstellen unterstützt darüber hinaus Industrie-4.0-Anwendungen und intelligente Geräte für Fernüberwachung, intelligente Navigation, unbemannte Kontrolle und autonomen Materialtransport. Die Cyber-Maschine-Mensch-Integration adressiert zudem die Anforderungen von Produktionssystemen, Lieferanten, Mitarbeitern und Verbrauchern.

Ein Beispiel aus dem Alltag: Ein Automobilhersteller entwickelte ein kommerziell nutzbares autonomes Elektrofahrzeug für eine Campus-Umgebung. Dafür wurde ein bereits bestehendes Fahrzeug nachgerüstet, unter anderem mit fortschrittlichen Technologien für autonome Navigation, Fahrspurerkennung und Hindernisvermeidung. KI- und Deep-Learning-basierte intelligente Module sorgen für autonome Fortbewegung.

Die Amortisierung einer Smart-Factory-Investition geht über operative Exzellenz und einen nachhaltigen Geschäftsvorteil hinaus. Predictive Analytics, Virtualisierung, Modellierung und Automatisierung modernisieren nicht nur die Kernfertigung, sondern schaffen auch ein Ökosystem zur Ressourcenschonung.Jasmeet Singh, EVP and Global Head of Manufacturing, Infosys

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