Auf dem Weg zur vollautomatisierten Produktion

Offene Manufacturing-Operations-Plattform für die Maschinenkommunikation

Auf dem Weg zur vollautomatisierten Produktion

Bild: Reply AG

Industrie 4.0, automatisierte Produktion, künstliche Intelligenz, selbstlernende Maschinen, Cloud Computing: Schlagworte, die nicht fehlen dürfen, wenn es um die Perspektiven der industriellen Fertigung geht. Einiges davon ist bereits Realität, vieles aber noch Zukunftsmusik. Dabei liegt die Herausforderung weniger in der allgemeinen Verfügbarkeit der erforderlichen Technik als in deren Implementierung.
Die größte Hürde für viele potenzielle Nutzer ist die Implementierung sowie Skalierung Industrie-4.0-fähiger Technik und auch die Kombination mit Legacysystemen sowie deren Komponenten. Aus solchen Gründen und Motiven dauerhaft die Zeichen der Zeit zu ignorieren und auf das Althergebrachte zu setzen, ist keine Option – sowohl im Hinblick auf die Kosten als auch auf Produktivität und Flexibilität. Was bleibt, ist die Suche nach Lösungen, die den Übergang erleichtern, die im Idealfall jedoch keine Übergangslösungen darstellen, sondern ein ausbaufähiges Fundament für eine zeitgemäße technologische Ausstattung mit aktuellen und künftigen Standards.

Offene MOM-Plattform für Industrie 4.0

Mithilfe einer offenen Manufacturing-Operations-Plattform (MOM), die speziell im Hinblick auf Industrie 4.0 konzipiert und entwickelt wurde, lassen sich Maschinen und anderes Equipment von Produzenten miteinander verbinden und kommunikationsfähig machen. Sie bietet eine umfassende Konfigurierung aller relevanten Produktionsaktivitäten, ohne die bestehenden Strukturen und Techniken obsolet zu machen und das Unternehmen damit zu einem aufwendigen, kosten- und zeitintensiven Komplettaustausch seiner Kapazitäten zu zwingen. Mit Brick Reply, einer Lösung nach ISA-Standards, hält der Markt eine solche Plattform bereit. Die Lösung des Anbieters Reply, der auf die Entwicklung und Einführung von Lösungen auf Basis neuer Kommunikationskanäle und digitaler Medien spezialisiert ist, eignet sich, um Produktionsprozesse zu flexibilisieren und zu vernetzen. Die offene, servicebasierte Architektur mit Schnittstellen zu Anlagen und Maschinen ermöglicht eine präzise Koordinierung aller relevanten Prozesse von der Fertigung bis zur Wartung, von der OEE bis zu den KPI-Dashboards. Alle zentralen Vorgänge, Regeln und Workflows lassen sich bedarfsgerecht definieren und das Produktionslayout konfigurieren.

Erfassung aller relevanten Daten

Zudem erlaubt die Plattform eine vom Nutzer festgelegte Erfassung von Daten aller Produktionslinien – hierin liegt die eigentliche Kernkompetenz der Lösung. Mithilfe dieser Fähigkeiten lässt sich die Plattform für eine umfassende Digitalisierung der Prozesse einsetzen, von der Produktion über die Planung bis hin zur Qualitätskontrolle, sodass letzten Endes per Sensor und weiterer Installationen jede Maschine, jeder Roboter und jedes andere Gerät in der Lage ist, mit jedem anderen zu kommunizieren. Die Fertigungsleiter definieren dabei Volumen und Qualität der Daten, die in Echtzeit erfasst werden sollen. Damit ist die Lösung ein erster Schritt in Richtung Industrie 4.0 oder ein Schlüssel zum Einstieg in die vernetzte Produktion und das Operational Management. Die Plattform verfügt zum einen über die maßgeblichen Manufacturing-Operations-Funktionen und sorgt zum anderen für eine vollständige Integration der Shopfloor- und Enterprise-Ebene. Nicht zuletzt versetzt sie das gesamte Ökosystem des Unternehmens in die Lage, bedarfs- und anlassgerecht Verbindungen mit der kompletten Supply Chain und damit der Außenwelt herzustellen und zu nutzen. Dabei erlaubt die stark intuitiv ausgelegte Bedienung der Lösung eine Nutzung durch einen breiten Anwenderkreis, der sich nicht auf IT-Spezialisten oder den CIO beschränkt.

Hub Connector – der smarte Übersetzer

Kernelement der Plattform ist der Brick Hub Connector. Er ist die eigentliche Transformationsmaschine: Der Minicomputer ist in der Lage, sämtliche Informationen, die von den Maschinen und Installationen des Unternehmens ausgehen, zu sammeln und mithilfe industrieller Standards zu vereinheitlichen. Ob die Daten dann für die Steuerung und das Monitoring von Abläufen genutzt oder per Big-Data-Analyse für Predictive-Maintenance-Zwecke verwendet werden, liegt letztendlich beim Nutzer. Was die Lösung für viele Anwender attraktiv macht, ist die Tatsache, dass sie sich als offene Plattform in bestehende Legacy-Systeme integrieren lässt und so die Eingangsinvestitionen niedrig hält. Selbst über 30 Jahre alte Maschinen lassen sich in den Kontext einbinden – und bei Bedarf auch fernsteuern. So ist die Verbindung via OPC UA kompatibel mit traditioneller Technik wie PLC, RFID oder Barcode-Scanning und sorgt damit für die erforderliche Übersetzungsleistung.

Cloudbasiert oder On-Premise

Der Nutzer hat die Wahl, ob er die Plattform als komplettes SaaS- oder cloudbasiertes Modell betreibt – oder aber im Rahmen einer On-Premise-Lösung mit den entsprechenden Unternehmensinfrastrukturen. Die Cloud bietet dabei den Vorteil, dass sich die abgerufenen Dienstleistungen bedarfsgerecht zuschneiden lassen. In gemischten Umgebungen, in denen einige Dienste über die Cloud, andere wiederum ausschließlich auf lokalen Infrastrukturen laufen, ist die Plattform ebenfalls einsetzbar. Im Hinblick auf das Sicherheitsniveau lässt sie sich an die Anwenderbedürfnisse und -gegebenheiten anpassen. Für die Cloud spricht überdies, dass sich Skalierungen vornehmen lassen, ohne den Hardwarebestand zu warten, zu erweitern oder zu erneuern. Das Layout des Betriebes kann ohne großen Aufwand verändert und mit der eigenen Produktstruktur ergänzt werden – auch dann, wenn sie im ERP-Verwaltungssystem definiert ist. Diese Möglichkeit ist sinnvoll, wenn Stück für Stück stärker auf die Cloud gesetzt werden soll, um die entsprechenden Technologien für Machine Learning sowie Analysen und Vorhersagen im Rahmen von Big-Data-Analysen zu nutzen. So lassen sich potenzielle Probleme im Maschinenpark identifizieren, bevor sie tatsächlich auftreten. Dabei lässt sich die künstliche Intelligenz nicht ausschließlich auf die Betriebsdaten des Maschinenparkes anwenden, sondern auch auf Produktionsprozesse.

Zukunftsfähig in die Fertigung

In Kombination mit der Beratung durch Replyexperten erweist sich Brick Reply als geeignet für die Bedürfnisse vieler Hersteller. Die Kombination aus Softwarelösung und Expertenwissen versetzt Anwender in die Lage, schnell von dem Prinzip hinter Industrie 4.0 zu profitieren. Das verschafft ihnen nicht nur einen Vorsprung im Wettbewerb, sondern sichert ihre Zukunftsfähigkeit zu einem Zeitpunkt, an dem andere angesichts der eigenen limitierten Kapazitäten möglicherweise noch nicht an einen solchen Schritt denken.

Reply AG
www.reply.com

Das könnte Sie auch Interessieren

Bild: Fraunhofer IGD
Bild: Fraunhofer IGD
Software Arrange beschleunigt Absortierprozesse

Software Arrange beschleunigt Absortierprozesse

In Kombination mit einer Augmented-Reality-Brille bietet eine neue Software des Fraunhofer IGD digitale Unterstützung von Absortiervorgängen. Zusammengehörige Bauteile werden direkt im Sichtfeld der Beschäftigten an der Produktionslinie farblich überlagert. Anwender im Automotive-Bereich können so etwa durch beschleunigte Prozesse und eine minimierte Fehleranfälligkeit Kosten reduzieren.

Bild: Coscom Computer GmbH
Bild: Coscom Computer GmbH
Software-Plattform für KI und maschinelles Lernen

Software-Plattform für KI und maschinelles Lernen

Vermehrt interessieren sich Unternehmen dafür, auf Basis ihrer Fertigungsinformationen Verbesserungspotenziale in der Produktionsplanung und -steuerung zu heben. Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI) kann aber nur dann wirtschaftlich sinnvoll eingesetzt werden, wenn alle relevanten Daten im Zugriff sind und deren Struktur zu den Anwendungen passen. Das Coscom-ECO-System soll eine Plattformökonomie als Basis für Business Intelligence (BI) bieten.

Bild: Benteler International AG
Bild: Benteler International AG
Produktionsfehler: KI findet die Nadel im Heuhaufen

Produktionsfehler: KI findet die Nadel im Heuhaufen

In der Qualitätsprüfung ist Zeit ein wichtiger Faktor: Wer Fehler rechtzeitig findet, kann sie effektiv und kostensparend beheben. Gemeinsam mit dem Fraunhofer IEM setzt der Automobilzulieferer Benteler dafür in der Warmumformung von Fahrzeugteilen auf Echtzeit-Sensordaten und Künstliche Intelligenz. Damit können Produktionsfehler schneller erkannt, behoben und zukünftig sogar vermieden werden.

Bild: ©NicoElNino/stock.adobe.com
Bild: ©NicoElNino/stock.adobe.com
Strukturierter Beratungsansatz für KI-Einsatzbereiche im Unternehmen

Strukturierter Beratungsansatz für KI-Einsatzbereiche im Unternehmen

„Künstliche Intelligenz ist eine, wenn nicht die wichtigste Zukunftstechnologie für Unternehmen.“ Diese Aussage bejahen 70 Prozent der Befragten der jüngsten Bitkom-Studie zu KI. Aber nur 10 Prozent aller Unternehmen haben KI-Technologie aktiv im Einsatz, lediglich 30 Prozent planen und diskutieren deren Anwendung. Was ist der Grund für diese große Diskrepanz?

Bild: Blue Yonder, Inc.
Bild: Blue Yonder, Inc.
Künstliche Intelligenz – mehr als eine Wissenschaft

Künstliche Intelligenz – mehr als eine Wissenschaft

Data Science ist mittlerweile ein fester Bestandteil der strategischen Planung in vielen Unternehmen. Um künftige Entwicklungen realistisch zu planen, brauchen wir Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML). Insbesondere im Einzelhandel vertrauen immer mehr große Player auf KI-Lösungen, die präzise Prognosen ermöglichen und zum Beispiel Bestände oder Preise optimieren. Doch viele Entscheidungsträger glauben noch nicht daran, dass KI in den Lieferketten der Zukunft eine tragende Rolle spielen wird. Der Grund hierfür liegt in einer falschen Sicht auf die Wissenschaft.

Bild: ©Stock57/stock.adobe.com
Bild: ©Stock57/stock.adobe.com
KI-Verfahren für die Produktion

KI-Verfahren für die Produktion

Mathematiker der Hochschule Darmstadt (h_da) entwickeln gemeinsam mit dem Hanauer Simulationsdienstleister und Softwareunternehmen SimPlan und dem Automationsexperten Fibro Läpple Technology neue KI-Technologien. Im Rahmen des Loewe-Projekts ‚KISPo‘ will das Konsortium eine autonome, selbstlernende Steuerungssoftware für Produktionsanlagen entwickeln, wie sie z.B. bei der Herstellung von Komponenten für Windräder oder Elektromotoren zum Einsatz kommen. Es wäre die erste KI-Software dieser Art. Damit würde eine von Industrieverbänden und Forschung lange bemängelte Technologielücke geschlossen. Das Land Hessen fördert das Projekt für zwei Jahre mit 320.000 Euro. Konsortialführerin ist die Hochschule Darmstadt.