Automatisierung

Unter „Smart Factory“ wird die Vision einer Produktionsumgebung verstanden, in der sich Fertigungsanlagen und Logistiksysteme ohne menschliche Eingriffe weitestgehend selbst organisieren [1]. Im Beitrag wird ein Projekt beschrieben, zu dessen Start keiner der Beteiligten das Thema „Smart Factory“ oder „Industrie 4.0“ auch nur ansatzweise mit dem Projekt in Verbindung brachte. Vielmehr wurde die Zielsetzung verfolgt, die heutige Lieferzeit von 6-8 Wochen drastisch zu reduzieren. Das Ergebnis ist ein vollständig digitalisierter Geschäftsprozess von der Auftragserstellung, der Produktentwicklung, der Konstruktion, der Fertigung sowie der Abwicklung für „Losgröße 1“ mit einer Reduzierung der Durchlaufzeit auf weniger als 10 %.

Das Remanufacturing, bisher geprägt durch manuelle und kostenintensive Prozesse, ist ein entscheidender Schritt auf dem Weg zu einer ressourcenschonenden Kreislaufwirtschaft. Industrie und Forschung sind sich einig, dass der Einzug von Industrie-4.0-Technologien den Schlüssel zu einer Entwicklung automatisierter und wirtschaftlicher Remanufacturing-Systeme darstellt. Basierend auf einer systematischen Literaturrecherche widmet sich dieser Beitrag der Analyse vielversprechender Industrie-4.0-Ansätze mit dem Fokus auf den übergeordneten Gesamtprozess sowie den Teilprozessen der Demontage und der Inspektion. Die Ergebnisse legen nahe, dass es an zusätzlichem Wissen, Erfahrung und Forschung bei der Entwicklung und realen Demonstration der Ansätze und deren Übertragbarkeit auf breitere Anwendungsfelder bedarf.

In der Prozesstechnik denkt man in Produktionsoperationen, die von Sensoren und Aktoren gesteuert bzw. geregelt werden. Und jede Realisierung von Stoffumwandlung basiert auf einem physischen Substrat, was in gleicher Weise für lebende Systeme und ihr Verhalten gilt. Unterschieden werden in dem Beitrag drei Systemebenen: die Funktionsebene, das Interface zur Umwelt und die kognitive Ebene . Mithilfe dieser drei Ebenen lässt sich der Lernzyklus bzw. der bisherige sehr gut veranschaulichen. Vergleicht man in dieser Unterscheidungsweise intelligentes Verhalten von Menschen mit den technischen Entwicklungsstufen Maschinisierung, Automatisierung, Regelung und Deep Learning, dann wird das in der kybernetisch-soziologische Systemtheorie gängige Merkmal „“ verständlich. Daraus wird der Schluss gezogen, dass wir im Rahmen einer digitalisierten Kultur von Produktion und Organisation mit einem auf Silizium-Basis (SI) rechnen sollten. Um diese Analogie hervorzuheben, bezeichnen wir das vom ...

Großprojekte der Bauindustrie, steigende Komplexitäten von Maschinenbau- und Produktionsanlagen, die Fertigung hochkomplexer Konstrukte sowie unzählige Projektbeteiligte: Alles unter einen Hut zu bekommen, erfordert bereits in der Planung hohe Genauigkeit. Digitale Mittel helfen dabei, Transparenz zu schaffen, den Überblick über anfallende Daten zu behalten und Fehlerquoten zu minimieren. Die Phase der realen Projektumsetzung prägt jedoch eine digitale Lücke. Digitale Daten, gespeichert und verarbeitet in Termin- und Ablaufplänen, Diagrammen oder CAD-Tools, finden ausgedruckt zurück ins Analoge. Involvierte Personen erfassen und dokumentieren Informationen während der Umsetzung nur auf Papier und nicht digital. Wenn doch, verbleiben Daten isoliert in Systemen. Innovative Projektmanagement-Software sorgt für Datenaustausch in Echtzeit und schließt damit die digitale Lücke.