Smart Factory

Der Digitale Zwilling gilt als Schlüsseltechnologie der Industrie 4.0. Das Grundkonzept des Digitalen Zwillings wird inzwischen in der Praxis erfolgreich angewendet. Durch neue Identifikationstechnologien, Ortungs- und Kommunikations-Systeme ergeben sich auf der Shopfloor-Ebene ganz neue Möglichkeiten, die Fertigung und den Materialfluss zu steuern, denn es stehen permanent genaue Daten nicht nur über Produkte, sondern auch über die Materialverfügbarkeit und den Status der Auftragserfüllung zur Verfügung. An dieser Stelle greift das Konzept des DZ, der die sofortige Nutzung und Auswertung der erfassten Daten ermöglicht. Dieser Beitrag stellt das Grundkonzept des DZ dar und zeigt auf, wie dieses Konzept mit der Smart Factory verbunden ist.

Die Digitale Transformation ist seit Jahren ein zentraler Fokus wissenschaftlicher Diskussionen. Fragen zu datengetriebenen Entscheidungen, Künstlicher Intelligenz und resilienten Lieferketten stehen im Mittelpunkt aktueller Forschung. Die Beiträge dieser Ausgabe erläutern zentrale Trends und präsentieren wissenschaftliche Erkenntnisse sowie praxisnahe Lösungen – von der Automatisierung über die Kreislaufwirtschaft bis hin zu Cloud Computing.

Lernfabriken fördern die Digitale Transformation durch einen interdisziplinären Ansatz zwischen Lean-Management und Industrie 4.0, Trainingsstätte und Forschungshof. Mittelstandszentren zeichnen sich durch die Integration kleiner und mittelständischer Betriebe vor Ort aus. Eine solche regionale Strategie mit Lernfabriken fördert den Dialog zwischen Wissenschaft und Praxis, bei dem Studierende ihr theoretisches Wissen auf die Probe stellen können.

Kaum ein Thema prägt den Maschinen- und Anlagenbau derzeit so sehr wie „Smart Factory“. In einer Branchenumfrage aus dem Jahr 2019 [1] gaben 68 Prozent der Befragten an, dass sie bereits erste Smart-Factory-Initiativen gestartet hätten. Der Capgemini-Studie „Smart Factories @ Scale“ [2] zufolge wurde bis Ende 2019 bereits ein Drittel der Fabriken in intelligente Anlagen umgewandelt. Die Mehrzahl der Investitionen zielt jedoch auf die Produktion ab und vernachlässigt interne Prozesse wie den Datenfluss zwischen den Stakeholdern der Supply Chain, so die Ergebnisse der IG Metall-Studie „Digitale Transformation im Maschinen- und Anlagenbau“ [3]. Dieser Beitrag gibt einen Einblick, wie sich der Informationsfluss in einem Netzwerk von Smart Factories durch den Einsatz cloudbasierter Lösungen steuern lässt.

Logistische Prozesse, insbesondere sogenannte Mehrwertdienste, sind auch heute noch geprägt von variantenreicher manueller Tätigkeit. Ergänzende Dienstleistungen kurz vor dem Versenden der Ware werden als Mehrwertdienste bezeichnet. Gemeinhin werden zur Durchführung dieser Tätigkeiten vornehmlich un- oder niedrigqualifizierte Mitarbeitende eingesetzt. Zur Unterstützung dieses Personenkreises sowie zur wirtschaftlichen Gestaltung von Mehrwertdiensten wird ein System entwickelt, welches Mitarbeiterkompetenzen und technische Arbeitsplatzausstattung aufgrund der individuellen Auslastung vernetzt. Die bislang zufällige Verteilung auf die Arbeitsplatzsysteme stellt hohe Ansprüche an Qualifikation der Mitarbeitenden sowie Ausstattung am Logistikarbeitsplatz. Die erstmalige Berücksichtigung des Arbeitsplatzsystems bei der Vernetzung soll eine proaktive Engpassvermeidung durch algorithmenbasierte Einsatzplanung sowie eine durchgängig digitale Prozesskette sicherstellen. Die ...

Agilität eines Unternehmens oder eines Produktionssystems ist nicht nur in so turbulenten Zeiten wie während einer Pandemie eine sehr nützliche Eigenschaft. In der Fabrik helfen Modularität, Skalierbarkeit, Universalität und Interoperabilität. Für Informationssysteme und Geschäftsprozesse gibt es noch die Aspekte Autonomie, Redundanz und Wissen. Außerdem ist Diversität von Menschen, Systemen, Ressourcen etc. als Wandlungsbefähiger dazugekommen.

Um dem starken Zeitdruck bei der Entwicklung eines Schiffs zu begegnen, werden Prozesse parallelisiert. Der eigentliche Fertigungsstart liegt aufgrund dessen, wie in der Unikatfertigung üblich, vor der finalisierten Produktdefinition und der Fertigstellung aller Produktionsinformationen. Simultaneous Engineering bedingt einen hohen Grad an Kommunikation und einen stetigen Informationsfluss. Diese Datenrückführung aus der laufenden Produktion gilt es durch eine kontinuierliche, produkt- sowie prozessbezogene Datenerfassung zu befriedigen. Es ist daher notwendig, eine Methode zu entwickeln, die trotz Losgröße 1 den Bedarf an prozessbegleitenden Daten deckt. Eine große Herausforderung stellen dabei gering automatisierte oder gänzlich manuelle Prozesse wie die Ausrüstung von Schiffen dar, die einen zeitlichen Mehraufwand bei der Datenerfassung bedingen.

Der von der Politik beschlossene Ausstieg aus der Kernenergie und das Ziel, den Energiemix erheblich auf erneuerbare Energien auszurichten, beschert der Branche großes Wachstumspotenzial. Die Digitalisierung und die Technologien, die sich daraus ergeben, wie Sensorik, Robotik und Assistenzsysteme, künstliche Intelligenz sowie Virtual- und Augmented Reality unterstützen die Unternehmen dabei, das Potenzial zu realisieren. In der Studie „Industrialisierung der Windindustrie“ der TU München hat sich herausgestellt, dass die Digitalisierung auf den „Levelized Cost of Energy“ (LCOE) einen positiven Effekt haben wird.