KMU auf dem Weg zur Smart Factory

Im Internet of Things werden alle relevanten Maschinen- und Betriebsdaten erfasst und in Echtzeit zur Verfügung gestellt.
Im Internet of Things werden alle relevanten Maschinen- und Betriebsdaten erfasst und in Echtzeit zur Verfügung gestellt.
Im Internet of Things werden alle relevanten Maschinen- und Betriebsdaten erfasst und in Echtzeit zur Verfügung gestellt.
Im Internet of Things werden alle relevanten Maschinen- und Betriebsdaten erfasst und in Echtzeit zur Verfügung gestellt. Bild: Forterro

Auch der Mittelstand spricht immer mehr von der ‚Smart Factory‘, der intelligenten Fabrik. Dabei geht es vor allem um die Vernetzung von Maschinen und Prozessen. Ein Bestandteil hierbei ist das für die Smart Factory unverzichtbare Internet of Things: Im IoT werden alle relevanten Maschinen- und Betriebsdaten erfasst und in Echtzeit zur Verfügung gestellt. Diese stetig wachsenden Datenmengen nicht nur zu verwalten, sondern auch strategisch zu nutzen, bietet einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil – auch für kleine und mittelständische Unternehmen (KMU). Allerdings: Nur Betriebe, die in der Lage sind, aus dem ‚Datenschatz‘ einen echten Mehrwert zu generieren, profitieren von der Datenflut und wandeln sie zu einer wertvollen Ressource.

Autor: Nicolaos Debowiak, Co-Founder von Prodaso und Senior Principal, Productmanagement bei Forterro: „Mit gezielten Investitionen in Software und der richtigen Aufrüstung können KMU ihre älteren Produktionsanlagen modernisieren und den Weg zur Smart Factory bewältigen."
Autor: Nicolaos Debowiak, Co-Founder von Prodaso und Senior Principal, Productmanagement bei Forterro: „Mit gezielten Investitionen in Software und der richtigen Aufrüstung können KMU ihre älteren Produktionsanlagen modernisieren und den Weg zur Smart Factory bewältigen."Bild: Forterro

Ältere Maschinen einbinden

Trotz der Vorteile bleibt die Umsetzung einer Smart Factory für viele KMU eine Herausforderung. Ein wesentlicher Hinderungsgrund ist der oft heterogene Maschinenpark mit unterschiedlichen Maschinentypen, Herstellern und Steuerungssystemen, die über Jahre gewachsen sind. Diese Vielfalt erschwert die nahtlose Vernetzung und Datenerfassung. Und nur durch die Integration aller Systeme und Daten – von Auftrags- über Artikel- bis hin zu Maschinen- und Qualitätsdaten – lässt sich ein vollständiges digitales Abbild des gesamten Fertigungsprozesses realisieren. Dies ist besonders bei älteren Bestandsanlagen (zum Beispiel Dreh- und Fräsmaschinen) problematisch, da sie nicht ohne Weiteres mit moderner Steuerungstechnologie erneuert und digitalisiert werden können. Die Integration erfordert innovative Ansätze ohne erhebliche Neuinvestitionen.

Oft liefern selbst alte Anlagen ausreichend Daten, die ohne kostspielige Nachrüstungen ‚abgegriffen‘ oder mittels Sensortechnik digitalisiert werden können. Die Sensorik übersetzt hierbei den maschinellen Prozess der Anlage in Daten. Der Clou: Es sind keine IT-Fachkenntnisse erforderlich – der Betriebselektriker und ein Schaltplan der Maschine sind ausreichend.

Lückenloser Überblick

Eine weitere Schlüsseltechnologie ist der Einsatz eines intelligenten APS-Systems (Advanced Planning and Scheduling). Diese Software optimiert die gesamte Lieferkette, von Lieferanten über Fertigung bis zum Endkunden, und ist insbesondere bei einer automatisierten Produktionsplanung entscheidend. Im Vergleich zu herkömmlichen PPS-Systemen, die bei vielen Parametern wie Lieferverzögerungen oder Maschinenstörungen an ihre Grenzen stoßen, übernimmt das APS die Feinplanung und passt Produktionsabläufe bei unerwarteten Ereignissen automatisch an.

Über den elektronischen Leitstand erhalten Produktionsplaner eine lückenlose Übersicht aller laufenden Prozesse und können potenzielle Engpässe in Echtzeit identifizieren und beheben. Besonders leistungsfähig ist das System durch die Möglichkeit, mithilfe von KI alternative Produktionsszenarien in Sekundenbruchteilen zu simulieren und zu bewerten. Das APS-System selbst greift dabei nicht nur auf Betriebsdaten wie Maschinenzustände und Produktionsfortschritte zu, sondern integriert auch Personaldaten und Ressourceninformationen. Dies erlaubt die exakte Planung von Sonderschichten und Maschinenwartungen, minimiert Pufferzeiten, optimiert Lagerbestände und trägt zur optimalen Auslastung von Maschinen und Personal bei.

KI nutzen

Der Einsatz von KI bringt hier in Kombination mit diesem System zusätzliche Optimierungspotenziale: Maschinenzustände und -parameter lassen sich auf Basis von Livedaten präzise analysieren und vorhersagen, sodass Engpässe frühzeitig prognostizierbar sind. Dies gestattet beispielsweise vorausschauende Wartungsstrategien (Predictive Maintenance), bei denen Wartungen nicht nach festen Intervallen, sondern basierend auf der tatsächlichen Beanspruchung der Maschinen geplant werden. So lassen sich sowohl Ausfallzeiten minimieren als auch die Effizienz und Produktivität der Fertigung insgesamt erheblich steigern, was zu enormen Kosteneinsparungen führen kann.

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