Auf dem Weg zur Smart Factory

Viele Unternehmen habe sich bereits im Rahmen des Zukunftsprojekts Industrie 4.0 auf den Weg gemacht, um ihre Fertigung in eine Smart Factory zu verwandeln. Dabei sind neben vielen ShowCases auch echte Anwendungsszenarien entstanden. Beispielsweise beschreibt das Vier-Stufen-Modell von MPDV einen Weg zur Smart Factory, der auch für kleine und mittelständische Unternehmen gangbar ist. Das Mittel der Wahl ist hierbei ein integriertes Manufacturing Execution System (MES).

Grundlage für den von MPDV vorgeschlagen Weg ist ein schrittweises Herangehen, welches sich an den Bedürfnissen und Anforderungen des jeweiligen Unternehmens orientiert. In wenigen Worten zusammengefasst bedeutet das: Zunächst muss die Fabrik transparent werden, um darauf basierend reaktionsfähiger sein zu können. Beides ermöglicht Selbstregelung und führt zusammen mit der funktionalen Vernetzung letztendlich zur Smart Factory. Im Folgenden werden die einzelnen Stufen des Modells bzw. die Schritte des Wegs zur Smart Factory anhand von Beispielen erklärt:

Vier-Stufen-Modell „Smart Factory“ von MPDV (Bildquelle: MPDV)

Stufe 1: transparente Fabrik

Mittlerweile ist allseits bekannt, dass jedes System eine verlässliche Datenbasis braucht – so auch die Smart Factory. Neben den vielfältigen Daten aus Sensoren profitiert die Smart Factory allerdings auch von der Berechnung geeigneter Kennzahlen und der Korrelation technischer mit betriebswirtschaftlichen Daten. An dieser Stelle braucht es ein IT-System, das beide Welten kennt und somit einen 360°-Blick auf die Fertigung ermöglicht – ein Manufacturing Execution System (MES). Ein MES wie HYDRA von MPDV erfasst alle nötigen Daten und stellt diese nutzergerecht zur Verfügung. Bei der Erfassung unterstützen sowohl automatisierte Datenschnittstellen wie OPC UA als auch ergonomische Erfassungsdialoge auf industrietauglichen Touchscreen Terminals oder Tablet PCs. Zur Auswertung und Visualisierung haben sich Diagramme und filterbare Tabellen als zielführend erwiesen. Damit kann Transparenz sowohl in Form von vergangenheitsbezogenen Analysen als auch in Form eines echtzeitfähigen Online Monitorings realisiert werden.

HYDRA Shopfloor Client zur Erfassung von Visualisierung von Echtzeitdaten direkt an der Maschine (Bildquelle: MPDV)

Stufe 2: reaktionsfähige Fabrik

Die Verfügbarkeit geeigneter Daten ermöglicht im nächsten Schritt sowohl eine realitätsnahe Planung und Steuerung der Produktion als auch ein schnelles Reagieren auf Störfaktoren und andere äußere Einflüsse. Im Rahmen der Planung kann und sollte ein MES alle an der Produktion beteiligten Ressourcen berücksichtigen. Dazu gehören neben den Maschinen und den Aufträgen auch benötigte Werkzeuge und weitere Hilfsmittel, das zu verarbeitende Material, die Mitarbeiter und möglicherweise auch Energie. Im Gegensatz zu vielen ERP-System und reinen Planungstools kann ein MES auch Echtzeitdaten aus der Fertigung berücksichtigen und so eine Planung gegen reale Kapazitäten umsetzen. Dies wiederum wirkt sich positiv auf die Reaktionsfähigkeit des Gesamtsystems aus. Beispielsweise können Engpässe frühzeitig erkannt und somit umgangen werden. Auch die Integration von Wartungen und Instandhaltungstätigkeiten in die Fertigungsplanung steigert die Qualität der Planung. Im Falle von Störungen kann auf Basis der vorliegenden Daten schnell reagiert und ggf. umgeplant werden. Dabei sind die sich daraus ergebenden Folgeerscheinungen sofort im MES sichtbar.

Ressourcenübergreifende Planung mit MES HYDRA (Bildquelle: MPDV, industrieblick/stock.adobe.com)

Stufe 3: selbstregelnde Fabrik

Gleichzeitig ermöglicht die Verfügbarkeit von Daten in Kombination mit einer reaktionsfähigen Planung auch die Einrichtung von selbstregelnden Prozesse und somit den nächsten Schritt auf dem Weg zur Smart Factory. In der einfachsten Form besteht Selbstregelung aus der Überwachung eines bestimmten Messwerts und der Einleitung von Gegenmaßnahmen, sobald sich dieser außerhalb seines Sollbereichs bewegt. Ein MES kann darüber hinaus auch komplexere Szenarien überwachen und somit auch umfangreichere Regelwerke umsetzen. Die Anwendungsfälle für selbstregelnde Prozesse reicht dabei von der zustandsorientierten Instandhaltung über die fertigungsbegleitende Qualitätssicherung bis hin zu integrierten Intralogistikprozessen. Überall dort, wo Systeme auf sich ändernde Daten reagieren sollen und können, kann die Selbstregelung ihre Vorzüge ausspielen. Der Mensch bekommt in der selbstregelnden Fabrik die Rolle eines „Augmented Operator“, der auf Basis von umfangreichen Informationen dort in die Selbstregelung eingreifen kann, wo das System selbst nicht zu einer zielführenden Lösung kommt. Dabei unterstützt das MES den Menschen dabei, die Komplexität der Produktionsprozesse besser zu überblicken.

Regelkreise als Basis für die selbstregelnde Fabrik (Bildquelle: MPDV)

Stufe 4: funktional vernetzte Fabrik

Der letzte Schritt auf dem Weg zur Smart Factory beinhaltet den Blick über den bisherigen Tellerrand hinaus. Dabei geht es darum, vorhandene Systeme so miteinander zu vernetzen, dass Daten korreliert werden können, die zu neuen Erkenntnissen im Sinne der Optimierung führen. Ein Beispiel dafür ist die Vernetzung von Produktion und Intralogistik, um schneller auf Anforderungen aus den Prozessen heraus zu reagieren. Sinnvoll wäre hier beispielsweise eine automatische Transportanforderung an das Warehouse Management System (WMS), sobald eine bestimmte Anzahl von Produkten gefertigt ist. Auch Systeme wie das Gebäudemanagement oder andere an der Supply Chain beteiligten Anwendungen benötigen Daten aus dem MES bzw. stellen Daten zur Verfügung, die im MES nutzbringend verarbeitet werden können. Manche branchenspezifischen Anforderungen können auf diese Weise einfacher bzw. überhaupt erst realisiert werden – beispielsweise die Rückverfolgbarkeit von Produkten und deren Bestandteilen über die komplette Wertschöpfungskette hinweg. Andererseits ist auch die Vernetzung von Anwendungen entlang des Wertstroms sinnvoll. Ein Beispiel dafür ist die automatisierte Übernahme von Prüfmerkmalen für die Qualitätssicherung aus den CAD-Modellen der Konstruktion. Hiermit werden sowohl Aufwände reduziert als auch Fehlerquellen ausgeschlossen.

Blick über den Tellerrand: Funktionale Vernetzung im Rahmen der Smart Factory (Bildquelle: MPDV, Westend61/stock.adobe.com)

Ziel erreicht?

Es bleibt die Frage, ob jedes Unternehmen, das bei Stufe 4 angekommen ist, automatisch eine Smart Factory hat oder ob man nicht sogar schon früher von einer Smart Factory sprechen kann. Da die Anforderungen jeder Branche unterschiedlich sind und jedes Unternehmen diesen Anforderungen auf eine ganz individuelle Art und Weise begegnet, ist ein solch generelles Urteil weder möglich noch zielführend. Das Vier-Stufen-Modell von MPDV zeigt lediglich Möglichkeiten auf und gibt Orientierung auf dem Weg zur Smart Factory. Einen finalen Zustand der Smart Factory wird es darüber hinaus kaum geben, da weder der Markt noch das Angebot innovativer Technologien stillstehen werden. Und somit ist der Weg zur Smart Factory auch gleichzeitig das Ziel der Bemühungen um mehr Effizienz in der Fertigung und einer langfristigen Wettbewerbsfähigkeit einzelner Unternehmen und ganzer Industriestandorte. Eines ist jedoch sicher: Ein Manufacturing Execution System wie HYDRA von MPDV ist auf dem Weg zur Smart Factory ein geeigneter und nutzbringender Begleiter. Technologien wie Künstliche Intelligenz (KI) oder das Industrial Internet of Things (IIoT) sind weitere nützliche Werkzeuge, die das MES dabei unterstützen, die vorhandenen Daten zielführend zu verarbeiten und so die Effizienz zu sichern.

Weitere Details und Anwendungsbeispiele zum Vier-Stufen-Modell finden Sie in den Whitepaper, die kostenlos bei MPDV angefordert werden können: https://www.mpdv.com/de/innovation-vision/mes-industrie-40/vier-stufen-modell/

Marketingteamworldwid

Author:

MPDV Mikrolab GmbH We create smart factories

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