Produktivitätssprung durch perfektes Timing

Eine schnelle IIoT-Datenverarbeitung verbessert die Produktivität. Ein integriertes ERP-System bildet dabei das digitale Rückgrat, um Daten in Echtzeit auszutauschen. Das zeigt auch ein Beispiel der Forschungsinitiative 'SmartFactoryKL', bei der auch der ERP-Anbieter Proalpha beteiligt ist.

06. Dezember 2017
In Echtzeit: IIoT-Datenverarbeitung in der Produktion. Bild: iStock.com/yoh4nn
Bild 1: Produktivitätssprung durch perfektes Timing (In Echtzeit: IIoT-Datenverarbeitung in der Produktion. Bild: iStock.com/yoh4nn)

Die Digitalisierung von Produkten und Anlagen wird unter dem Schlagwort Industrial Internet of Things (IIoT) im Mittelstand immer stärker umgesetzt. Grundidee ist die Optimierung der industriellen Prozesse und Abläufe durch intelligente Vernetzung und die Auswertung großer Datenmengen. In der Industrie 4.0-Produktion erfassen Sensoren die Mess- und Statusinformationen und leiten diese über vernetzte Systeme weiter. Für die Unternehmen geht es darum, ihre Produktionsprozesse auf Basis dieser Daten zu automatisieren und im laufenden Betrieb flexibel an sich verändernde Anforderungen, in Echtzeit, anzupassen.

Dabei definieren Produktionsunternehmen den Begriff „Echtzeit“ ganz unterschiedlich: In einigen Anwendungsfällen zählen Bruchteile von Sekunden, anderswo werden Reaktionszeiten im Bereich von Sekunden bis hin zu Minuten noch als Echtzeit verstanden. Wichtig ist aber immer: Es darf keine wahrnehmbare Verzögerung der betrieblichen Prozesssituation entstehen.

Schnelle IIoT-Datenverarbeitung verbessert die Produktivität

Je automatisierter ein Prozess gestaltet wird, umso mehr muss auch die Überwachung automatisiert sein. Genau dann trägt die verzögerungsfreie Verarbeitung von Daten dazu bei, die Produktivität zu steigern. Ein Musterbeispiel ist das Monitoring von Maschinen: Hier erfassen Sensoren laufend Kenngrößen wie Temperatur, Geräusche, Drehzahl oder Verfärbungen. Dies erlaubt das zeitnahe Eingreifen, wenn bestimmte Schwellwerte über- oder unterschritten werden. Etwa wenn die Maschine zu stark vibriert oder das Werkzeug zu heiß wird. Verknüpft man die aktuellen Statusdaten mit Werten zu vergangenen Maschinenausfällen, lastabhängigen Zuverlässigkeitsanalysen und Verschleißmodellen, lassen sich aus den Echtzeitdaten schnell Fehleranalysen ziehen.

Die horizontale Integration dieser Echtzeitdaten mit weiteren relevanten kaufmännischen und technischen Informationen aus der ERP-Datenbank und anderen Quellen führt zu weiteren Schritten. So erstellt das ERP-System beispielsweise automatisch den nötigen Wartungsauftrag, sobald sich ein Verschleißproblem bei einer Maschine abzeichnet.

Ein Beispiel hat die Forschungsinitiative 'SmartFactoryKL‘, bei der auch Proalpha beteiligt ist, in ihrem Demonstrator erarbeitet: Über RFID-Tags sind die einzelnen Werkstücke mit produktionsrelevanten Informationen ausgestattet. Wie digitale Arbeitspapiere werden diese mit flexiblen Fertigungsstationen ausgetauscht und das Material wie auch der Fortschritt können so auf dem Weg durch die Produktion verfolgt werden.

Probleme schneller beheben

Je enger eine Produktion bereits getaktet ist, umso gravierender sind die potenziellen Folgen eines Maschinenausfalls. Auch hier hilft die enge Integration mit einer ERP-Lösung. Meldet eine Maschine den Status „Störung“, leitet die Software nachfolgende Aufträge auf Alternativressourcen um oder sie priorisiert weniger zeitkritische Aufträge zurück. Dies stellt Liefertermine sicher.

Aber auch bei Abläufen, die nicht durchgängig automatisiert sind, fördern zeitnahe Rückmeldungen ein sicheres und kontrolliertes Arbeiten: etwa in der Montage. Hier erkennen Kameras über die Form oder Barcodes, ob ein Mitarbeiter zum richtigen Material greift. Einarbeitungszeiten werden so verkürzt und Mitarbeiter können flexibler eingeplant werden.

Mehr Effizienz durch präzise Qualitätskontrollen und kürzere Rüstzeiten

Um Durchlaufzeiten zu verkürzen, müssen Ausschussteile schnellstmöglich, zum Beispiel mittels Kamera, identifiziert und aussortiert werden. Die aussortierte Menge wird dann unmittelbar an das ERP-System gemeldet. Ist die Fehlerrate für einen Auftrag zu hoch, wird automatisiert ein neuer Arbeitsauftrag für die Restmenge erstellt. Ein Advanced Planning and Scheduling sorgt dann dafür, dass die nötigen Ressourcen bereitstehen, um noch termingetreu zu liefern. Bildverarbeitende Systeme helfen auch festzustellen, ob beispielsweise manuell nachgearbeitet werden muss, etwa nach dem maschinellen Entgraten. Für die aussortierten Teile erstellt das ERP-System dann den Auftrag zur Nachbearbeitung.

Mit Hilfe von IIoT-Echtzeitdaten lassen sich auch Rüstvorgänge minimieren. Ein Beispiel: die Oberflächenbeschaffenheit beim Fräsen. Ein abgenutztes Werkzeug muss nicht zwingend sofort ausgetauscht werden. Es wird weiterproduziert, wenn die Produkte mit geringerer Qualität für einen anderen Auftrag verwendet werden können. Das ERP-System ermöglicht es, dieses Verhalten abzubilden, und plant die Aufträge entsprechend der gewünschten Qualität in eine optimale Reihenfolge ein. So steigert der Produktionsbetrieb seine Effizienz bei optimaler Qualität.

Datenbausteine formen das „Big Picture“

Das Sammeln von Detaildaten bringt nicht nur operative Vorteile bei der Produktivität. Denn je genauer die Kennzahlen die Realität widerspiegeln, umso präziser lassen sich Ansatzpunkte für weitere Prozessverbesserungen identifizieren. So unterstützen die Maschinendaten die Unternehmensführung, um langfristige Optimierungen solide zu planen und bessere Entscheidungen zu treffen.

Der Datenaustausch in der Produktion, der bisher überwiegend über Menschen stattfindet, wird in Zukunft immer stärker auf Maschinen und IT-Systeme verlagert. Ein horizontal wie auch vertikal integriertes ERP-System bildet das digitale Rückgrat, um Daten in Echtzeit auszutauschen. Die Datenbereitstellung und unmittelbare Weiterverarbeitung über die komplette Fertigungskette hinweg hilft nicht nur, Materialengpässe zu vermeiden und auf kritische Ereignisse in der Produktion unmittelbar zu reagieren. Stufenweise kann die gesamte Fertigung durch konsequentes Echtzeitdatenmanagement immer weiter optimiert werden.