Beispiele für Industrie 4.0

Dass Industrie 4.0 mittlerweile in allen Unternehmen als Buzzword angekommen ist, lässt sich nicht abstreiten. Doch was kann man sich denn genau unter Industrie 4.0 vorstellen? Welche Möglichkeiten bietet die Digitalisierung in der Industrie wirklich? Im folgenden werden verschiedene Szenarien für das produzierende Gewerbe aufbereitet. Als Vorbild nehmen wir hierzu unser IoT-Portal der ECONSOR Gruppe.

Predictive Maintenance und Störungsmanagement sind wichtige Aspekte, wenn es um den reibungslosen Ablauf in der Produktion geht. Es bringt relativ wenig, wenn eine Maschine sich im Störungsfall einfach abschaltet. Erst, wenn jemand diese benötigt und benutzen will, fällt die Störung auf. Dann ist es oft zu spät und es geht viel Zeit für die Lösung des Problems verloren. Viel besser wäre es doch, wenn die Maschine sich direkt bei einer Störung meldet und zuständige Mitarbeiter im Bereitschaftsdienst eine E-Mail erhalten. Somit können die Probleme schnell behoben werden, bevor sie teuer werden.

Doch hier hört es nicht auf. Mit predictive maintenance sind Sie in der Lage zu erkennen, welche Maschinen eine Wartung benötigen. Übersetzt bedeutet der Begriff: „Vorausschauende Wartung“ und bildet einen Kernpfeiler der Industrie 4.0.

Sie sind nun also in der Lage die Auslastung Ihres Betriebs im Punkto Maschinenkapazitäten auf einen Blick einzusehen. Außerdem können Sie durch predictive maintenance die Störungsfälle und Ausfallzeiten Ihres Betriebs auf einem Minimum zu halten. Das ist bereits ein sehr guter Anfang und schafft eine Optimierung der Prozesse und Auslastung Ihres Betriebs.

Doch Industrie 4.0 geht noch weiter…

Eine intelligente Produktion vereint die Verarbeitung mit der Auftragssteuerung und Logistik. Vom Auftragseingang, über die Lagerstände bis hin zur Planung der Produktion. Idealerweise haben Sie eine enge Verzahnung von Ihrem ERP-System mit dem MES-System. Vollautomatisierte Auftragsverwaltung und Aktualisierung von Lagerständen im Online-Shop sind dann das Resultat. Sobald ein Produkt unterhalb eines definierten Lagerstandes gerät, wird automatisch ein. neuer Auftrag erstellt, an die Mitarbeiter gesendet und vollautomatisiert eingeplant. All das ist nur möglich, wenn Sie möglichst viel bereits in Ihrer Produktion automatisiert haben. Die Systeme müssen dafür Bescheid wissen, welche Mitarbeiter verfügbar sind und wie stark die unterschiedlichen Anlagen ausgelastet sind.

Ein sehr spannendes Beispiel für das Thema künstliche Intelligenz in der Produktion ist die Messung von Vibration an Produktionsanlagen. Erfahrene Mitarbeiter können teilweise erhören, dass etwas mit der Anlage nicht stimmt. Sie sprechen dann von einem „Gefühl“, das man nicht näher beschreiben kann und nur mit einer gewissen Erfahrung aufbauen kann. Es ist damit schwer an Nachfolger zu übermitteln. Aber was, wenn man dieses Gefühl durch Vibrationen messen kann? Hierzu werden Sensoren an verschiedenen Stellen der Anlage platziert, die ständig die Vibrationen erfassen. Diese Daten werden mit Störungsdaten der Maschine fusioniert. Durch Machine Learning können daraus Prediktionen durchgeführt werden. Oftmals lösen aufkommende Ausfälle einzelner Bauteile anomale Vibrationen aus, die durch eine künstliche Intelligenz nach einer gewissen Trainingszeit ermittelt werden können. Das heißt: in diesem Fall kann man bereits reagieren, bevor die Anlage ein Defekt erleidet.

Beide Hände frei und trotzdem alle wichtigen Informationen zum Auftrag. Mit Datenbrillen werden alle nötigen Informationen dort präsentiert, wo sie gebraucht werden. Direkt auf das Bauteil projiziert. Damit gehen keine Zettel verloren, es werden keine Zettel vertauscht und der Auftragsstatus transparent im System gespeichert.