Fabriken im Sinn einer Industrie 4.0 entstehen selten auf der grünen Wiese. In einem Gemeinschaftsprojekt des Vereins Marktplatz Industrie 4.0 zeigen drei Unternehmen daher, wie sich Bestandsmaschinen zu einem Internet of Things vernetzen lassen.
Innerhalb eines Gemeinschaftsprojekts des Marktplatz Industrie 4.0 entwickelten die Unternehmen SQL Projekt, Pickert & Partner und Sys Tec Electronic eine Industrie-4.0-Lösung als Retrofit für Bestandmaschinen. (Bild: Marktplatz Industrie 4.0 e.V.)
Die digitale Transformation in Unternehmen betrifft häufig auch die Vernetzung von Auftragsverwaltung und Produktion. So ergibt sich ein konsistentes Bild über den Zustand in der Fertigung bis in das ERP-System. Die Kapazitätsplanung wird genauer, die Kundenkommunikation verbindlicher. Doch der Use Case geht noch darüber hinaus: Mit Sensorik und einer MES-Lösung zur Anomalieerkennung lässt sich die Qualität der gefertigten Produkte verbessern und Ausfälle von Maschinen- und Anlagenteilen verhindern.
Um einen solchen Retrofit-Use-Case umzusetzen, haben die Unternehmen Sys Tec Electronics, Pickert & Partner sowie SQL Projekt ihre Kompetenzen gebündelt. Eine Bestandsmaschine wurde mit Sensorik nachgerüstet, um mit Körperschallanalyse und der Datenvorverarbeitung auf der Edge-Ebene (Sys Tec Electronic) Anomalien frühzeitig zu erkennen. Eine MES/CAQ-Lösung von Pickert & Partner soll Optimierungspotenzial aufdecken. Der Schnittstellen-Server Transconnect von SQL Projekt übernimmt die Datenintegration, aggregiert die relevanten Daten und stellt sie den angebundenen Systemen zur Verfügung.
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Der nächste Arbeitsauftrag sowie Prozess- und Umgebungsdaten sind im Use Case per Tablet aufrufbar. Dabei errechnet sich der nächste Auftrag aus dem vorhandenen Auftragsvorrat, den jeweiligen Lieferfristen, den aktuell verwendeten Werkzeugen zur Minimierung der Rüstzeiten sowie der in den Materialpuffern vorhandenen Materialien. Die Auftragsdaten, sowie die relevanten Prozessdaten und Kennzahlen werden allen Systemen entlang der Automatisierungspyramide bereitgestellt. Somit können etwa eine Auftragsreihenfolge auf der ERP-Ebene berechnet oder bereits in der Edge und während der Fertigung Validierungen vorgenommen werden, um die Qualität zu erhöhen.
Mit Barcode-Scannern können die Mitarbeiter an der Maschine die für einen Auftrag benötigten Materialien kommissionieren. Diese Informationen fließen im ME-System zusammen, das aus dieser Datengrundlage die Auftragsdaten validiert und Qualitäts- sowie Güteparameter ableitet. Die Einbeziehung von Auftragsdaten bis in die Edge-Ebene und in nachgelagerte Auswertungen ermöglichen es, die Angebotslegung mit dem tatsächlichen Aufwand abzugleichen und auf dieser Basis weiter zu optimieren.
Im Use Case werden Maschinen mit verschiedenen Sensoren nachgerüstet. Diese überwachen beispielsweise die Temperatur, Schwingungen der Motoren oder die Energieaufnahme der Antriebe. Basierend auf der langfristigen Aufzeichnung dieser Messwerte lassen sich Anomalien ermitteln, die auf Verschleiß hindeuten und entsprechende Wartungsprozesse auslösen. Zu diesem Zweck werden die Messdaten über einen bestimmten Zeitraum aufgezeichnet und ausgewertet. Treten Ausreißer aus einem Spektrum auf, kann das auf nötige Wartungsarbeiten hindeuten. Dabei können automatisch Wartungs- oder Lageraufträge ausgelöst und mittels Push-Notifications an die Endgeräte von Mitarbeitern gesendet werden.
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Insbesondere bei der Fertigung von Präzisionsteilen haben Temperaturschwankungen signifikanten Einfluss auf die Qualität. Daher werden in der Fertigungshalle Umweltsensoren an den relevanten Stellen auf Basis von Mesh-Netzen installiert, die etwa die Lufttemperatur überwachen. Die Messdaten fließen in die Prozesssteuerung ein und werden für die Parametrierung der Maschinen, insbesondere aber zur Überwachung während der Fertigung, herangezogen. Wird beispielsweise ein Überschreiten vorgegebener Produktionstoleranzen aufgrund starker Temperaturenschwankungen und damit verbundener Materialausdehnung erwartet, werden zielgerichtet Alarmmeldungen ausgelöst. Die Daten können darüber hinaus für das Energiemanagement genutzt werden. Beispielsweise können durch eine Verteilung von Lastspitzen – etwa beim Anfahren von Maschinen – die Kosten für den Stromtarif besser gesteuert werden.
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