Produktionssystem

Die Integration der betrieblichen Anwendungen wird in der DIN IEC-62264 beschrieben und auch als Automatisierungspyramide bezeichnet [1]. Dieses Integrationsmodell wurde auf der Basis des Wasserfall Modells von MRP-II entwickelt, das für die damalige Zeit bahnbrechend war [2, 3, 4]. Hier werden die betrieblichen Anwendungen hierarchisch-sequenziell durchlaufen mit den bekannten Nachteilen: viele Schnittstellen, Zeitverzögerungen, Datenverluste, Inkonsistenzen. Das Modell wird den aktuellen informatorischen Möglichkeiten der Industrie 4.0 nicht mehr gerecht.

Routenflexibilität ermöglicht eine robuste, resiliente Gestaltung der Produktion. In hochverfügbaren, dezentral gesteuerten Produktionssystemen mit Zyklen im Materialfluss kann sie jedoch zu unerwünschtem deterministisch-chaotischen Verhalten führen. Dies kann Förderengpässe zur Folge haben, die dazu führen, dass die Systemverfügbarkeit in der Praxis hinter analytisch oder simulativ ermittelten Prognosen zurückbleibt. Im Beitrag wird eine Methode vorgestellt, die Ankunftszeiten analysiert und eine Messgröße für deterministisch-chaotisches Verhalten liefert. Mittels Algorithmen der Bildanalyse werden Daten aus speicherprogrammierbaren Steuerungen oder Embedded Systems ausgewertet. Anhand eines Beispiels eines Doppelgurtbandfördersystems wird gezeigt, dass sie sowohl im voll- als auch im teilautomatisierten Betrieb einsetzbar ist. Die Methode hat zudem das Potenzial, Industrie 4.0 Steuerungsprogramme nach IEC 61499 abzusichern.

Die Einführung von kontinuierlicher Verbesserung stellt Unternehmen regelmäßig vor Herausforderungen. Angesichts der fortschreitenden Digitalisierung eröffnen sich neue Analysemöglichkeiten, die den kontinuierlichen Verbesserungsprozess (KVP) unterstützen. Dieser Beitrag zeigt auf, wie Prozessorientierung, Digitalisierung und operative Tätigkeiten systematisch für die Entwicklung und Integration eines datenbasierten KVP in produzierenden Unternehmen angewandt werden können.

In der Herstellung und im Betrieb komplexer Unikatprodukte treten unvermeidbar Störungen auf. Diese beeinflussen die Qualität und den Ressourceneinsatz während der Produktion sowie die Einsatz- und Lebensdauer des späteren Produkts nachteilig. Aufgabe des Störungsmanagements ist es, Störungen zügig und mit geringem Aufwand zu dokumentieren und die Entstörung zu unterstützen. In der Praxis zeigen sich häufig Defizite: Unternehmen erfassen Störungen auf Papier oder in der Tabellenkalkulation, dokumentieren sie nicht strukturiert und können so weder die von den Störungen betroffenen Folgearbeiten ausreichend schnell informieren noch die eigentliche Entstörung ausreichend unterstützen. Der Einsatz digitaler Assistenzsysteme erleichtert die Dokumentation: Sie steigert die Informationsqualität durch eine Verortung im CAD-Modell, stellt Störungen übersichtlich im Generalplan des Produkts dar und beschleunigt so eine zielgerichtete Entstörung. Ein generisches Datenmodell ...

Die Digitalisierung von Prozessen ist komplex und fehlerbehaftet. Deswegen werden Fertigungsprozesse mit Methoden der statistischen Prozesslenkung überwacht. Das Ziel des vorgestellten Projekts war die Beantwortung der Fragen, wie die Datengrundlage für den Einsatz der Qualitätsregelkarte (QRK) von Stichproben auf nahezu Echtzeitdaten erweitert werden kann und wie die Implementierung der Lösung erfolgen sollte. Die Softwarelösung wurde in der Fischertechnik Lernfabrik entwickelt und getestet. Es konnte gezeigt werden, dass sich die Daten aus der Lernfabrik eignen, um eng getaktet dargestellt und mittels Prozesskennzahlen der QRK ausgewertet werden zu können. So können Fehler vermieden und Kapazitäten eingespart werden.