Die moderne Maschine ‚weiß‘, in welchem Zustand sie arbeitet und wie schnell sie sich an Grenzwerte herantasten kann. Künstliche Intelligenz hat zumindest bei Fanuc längst Einzug in Bearbeitungsmaschinen gehalten, die Funktionalität jedoch nicht verändert. Hauptsächlich sind es lernende Funktionen, mit denen die Genauigkeit der Bearbeitung, die Gleichmäßigkeit der Bearbeitung und die Zuverlässigkeit beeinflussen. Beispiele dafür sind KI-Funktionalitäten wie ‚AI Corner Control‘, oder Temperaturkompensation – für die Serienproduktion inzwischen unverzichtbare Tools.
Ein Merkmal einer modernen Maschine ist sicherlich auch die Konnektivität. Es ist einfach nicht mehr zeitgemäß, Zeit aufwenden zu müssen, um der Werkzeugmaschine zu signalisieren, dass eine zusätzliche Achse oder ein Roboter angeschlossen worden ist. Mit QSSR (Quick & Simple Startup of Robotization) hat Fanuc ein fortschrittliches Interface entwickelt, mit dem die Automation einer Werkzeugmaschine (Robodrill, Robocut, Roboshot) deutlich weniger Aufwand erfordert als bisher. Zudem wird ein wesentlicher Teil der Bedienung des Roboters auf die CNC-Oberfläche gelegt. Der nächste Schritt wird die Vernetzung der Maschinen untereinander beispielsweise über die Fanuc IoT-Plattform Field System sein. Über eine solche Maschine lernen die Maschinen voneinander (Machine Learning, Deep Learning); einmal gemachte Erfahrungen oder Fehler werden geteilt.
Die Bedienoberfläche ist der augenfälligste Meilenstein der Entwicklung. Das HMI (Human Machine Interface) wurde zum iHMI, das nicht nur alle relevanten Maschinendaten anzeigt, sondern dank ‚Fanuc Picture‘ auch individuelle Gestaltungsmöglichkeiten zulässt. Mit einer Fanuc CNC könnte ein Betreiber das Erscheinungsbild der Bedienoberfläche jeglicher Maschine einheitlich gestalten. Symbole und Grafiken unterstützen den Bediener und signalisieren den jeweiligen Bearbeitungszustand des Werkstückes übersichtlicher. Im Fall eines (unvorhergesehenen) Stillstandes lässt sich die Fehlerquelle anzeigen und im in der CNC hinterlegten Handbuch Abhilfe schaffen – bei Bedarf sogar anhand von Bildern oder filmisch zeigen, wie ein bestimmtes Bauteil gewechselt werden muss. Solche Hilfen erleichtern einem größeren Kreis von Bedienern die Arbeit an der Maschine. ‚Easy of Use‘ reicht also von der Einrichtung über die Bedienung bis zur Instandhaltung, damit die Maschine schneller, zuverlässiger und einfacher wird. Im Übrigen ist es so, dass das Feedback, das die Steuerungsentwicklung von der Maschinensparte erhält, ein Prozess der permanenten Verbesserung ist. Da ist die Entwicklung direkt an die Praxis gekoppelt und gerade deshalb so erfolgreich.“
Modulare Systeme – permanente Vernetzung
„In der gegenwärtigen globalen Coronavirus-Pandemie gewinnt die Verfügbarkeit von Gütern zusätzlich an Bedeutung“, weiß Andreas Koch, Head of Standard Solutions bei SSI Schäfer (www.ssi-schaefer.de). „Die Erwartungen der Verbraucher an die Verfügbarkeit und Lieferung stellen für Logistiker eine große Herausforderung dar. Produkte müssen bis zum gewünschten Datum und mit kürzesten Lieferzeiten an die Haustür oder an definierten Abholstellen verfügbar sein, einschließlich kostenloser und bequemer Rücksendemöglichkeit. Übersetzt in die Intralogistik und internen Materialflüsse eines Unternehmens bedeuten diese Anforderungen möglichst 100% Lieferfähigkeit, kürzeste Durchlaufzeiten sowie ein Höchstmaß an Transparenz über sämtliche Prozessschritte im Lager und in der gesamten Lieferkette. Eine logische Konsequenz ist die Notwendigkeit eines Netzwerks zwischen Geschäftsprozessen und Lager.
Vor diesem Hintergrund investieren Betreiber zunehmend in automatisierte Logistiksysteme, von denen sie vor allem eine Steigerung ihrer Kapazität, Produktivität und Qualität erwarten, um die Anforderungen bestmöglich erfüllen zu können. Eine hohe Verfügbarkeit dieser technischen Systeme ist entscheidend für den Erfolg. Um dies zu gewährleisten, sind bei SSI Schäfer Kundenservice und Wartung immens wichtig und eng mit der Digitalisierung verbunden. Permanente Vernetzung und globale Kommunikation führen zu riesigen Datenpools. Diese Daten und insbesondere die gezielte Analyse und Auswertung der Daten sind für die Verbesserung von Prozessen und Geschäftsmodellen in Logistik und Intralogistik unerlässlich.
Künstliche Intelligenz bestimmt die Gegenwart und die Zukunft unserer Branche. Algorithmen, hohe Rechenleistung und das exponentielle Wachstum von Daten, die verarbeitet werden müssen, bilden die Grundlage der KI. Damit haben wir die Möglichkeit, aus riesigen Datenmengen neue Informationen und Zusammenhänge zu generieren. Durch den Einsatz von KI-Technologien können sich Betreiber von Distributionszentren nicht nur von der Konkurrenz abheben, sondern auch ihre Renditen steigern. Eine intelligente Analyse der Datenmengen, die in allen Phasen der Lieferkette entstehen, ermöglicht es bisher unbekannte Zusammenhänge zu erkennen, realistische Szenarien für die nahe Zukunft zu entwickeln und Lieferketten wesentlich agiler und weniger störanfällig zu gestalten. Heute werden KI-Technologien bereits in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt. Das sind oft noch isolierte Lösungen, aber der Trend geht eindeutig zur Integration.“