Neue Anwendungsszenarien für Industrie 4.0 entwickelt

Als erstes Entwicklungsfeld für Industrie 4.0 haben die IPA-Forscher die »Digitalisierung der Wertschöpfung« identifiziert. Denn eine echtzeitnahe Datenbasis ist die Voraussetzung für weitere Optimierungsmaßnahmen. Dieses Stadium veranschaulichen die Wissenschaftler mit einer neuen Mixed-Reality-Lösung.

Sämtliche Maschinen und Anlagen, die beim 2. Spitzentreffen zu sehen sind, haben sie an die Cloud-Plattform Virtual Fort Knox (VFK) angebunden. Ebenfalls damit vernetzt ist eine HoloLens-Brille mit 3D-Raumerkennung. Der Träger erhält nun die echtzeitnahen Maschinendaten auf einem virtuellen Dashboard angezeigt. »Der digitale Schatten der Produktion wird so erlebbar gemacht«, informiert Petra Foith-Förster, die das Applikationszentrum leitet.

Cyberschrank steigert Effizienz beim Werkzeugmanagement

Als weiteren neuen Demonstrator dieser Entwicklungsstufe zeigt das Fraunhofer IPA den Cyberschrank. Die Anwendung sieht aus wie ein herkömmlicher Werkzeugschrank, ist aber mit der Anbindung an VFK über den Manufacturing Service Bus (MSB) mit allen anderen Maschinen vernetzt.

Über Endgeräte wie Tablets, Smartphones oder Computer kann sich der Nutzer jetzt anzeigen lassen, wie die Werkzeuge und Materialien verplant sind. »Aufträge können so besser organisiert werden und der Mitarbeiter muss nicht jedes Mal hinlaufen und nachschauen«, weiß Foith-Förster. Es ist auch möglich, das Dashboard mit der HoloLens-Brille virtuell abzurufen.

Im zweiten Entwicklungsfeld »Das personalisierte Produkt« zeigt das Fraunhofer IPA, wie Kundendaten echtzeitnah erhoben und in den Produktionsprozess integriert werden können. Verdeutlicht wird dies am Beispiel einer Brille, die mit 3D-Druck hergestellt wird. Dafür scannt die Anwendung »IRIS Scan« das Gesicht eines Freiwilligen. Über die dazugehörige App kann dieser persönliche Vorlieben wie Muster, Farbe und Schriftzüge eingeben.

Die Daten werden anschließend an den 3D-Drucker »3D-Fab« übermittelt, dieser legt sofort los und stellt die Brille her. Ein Modul zur Inline-Qualitätsüberwachung prüft den Vorgang und meldet, wenn Abweichungen entstehen. Im Hintergrund laufen Analytics Apps, die Rückschlüsse für die weitere Produktion ziehen. Mit Machine-Learning- Algorithmen wird beispielsweise aus den Parametern vergangener Aufträge die Produktionszeit personalisierter Produkte vorhergesagt.

»Bislang haben Unternehmen in einem PPS-System feste Stammdaten für die Produktionszeit hinterlegt. Bei Produkten der Stückzahl eins lässt sich das aber nicht mehr realisieren. Mit Analytics Apps erhalten wir genaue Angaben, mit denen wir die weiteren Prozesse flexibel planen und steuern können«, hebt Foith-Förster hervor. Der Showcase geht auch darauf ein, welche Verfahren und Materialien sich für den 3D-Druck eignen und für welche weiteren Produktionsszenarien das Scan-Verfahren in Frage kommt. »Anwendbar ist es zum Beispiel für die Ersatzteilherstellung oder personalisierte Werkzeuge, die sich ergonomisch an den Mitarbeiter anpassen«, weiß die Expertin.

Adaptiver Arbeitsplatz mit Bio-Licht erweitert

Das dritte Entwicklungsfeld heißt »Der Mensch als Dirigent der Produktion«. Denn Industrie-4.0-Anwendungen sollen den Mitarbeiter bestmöglich in seinem Arbeitsumfeld unterstützen. Hierzu gehört auch die ergonomische Optimierung des Arbeitsumfelds. Im Showcase zeigen die Wissenschaftler einen adaptiven Arbeitsplatz, der sich automatisch auf die Körpermaße des Mitarbeiters einstellt. Dafür haben sie einen höhenverstellbaren Arbeitsbereich errichtet und mit einem Montageassistenzsystem verknüpft. Sobald sich eine Person davor stellt, scannt die integrierte 3D-Kamera die Maße und leitet diese an den MSB.

Der Arbeitsplatz passt sich jetzt selbstständig an die Person an und stellt ihr die Materialien bedarfsgerecht zur Verfügung. Als neue Zusatzfunktion haben die IPA-Wissenschaftler das Montageassistenzsystem mit Bio-Licht ausgestattet. Je nach Tageszeit, Stressbelastung oder Montageaufgabe wird die Lichtzufuhr automatisch reguliert.

»Ein hoher Rotlichtanteil aktiviert, Blaulicht beruhigt hingegen«, informiert Foith-Förster. Eine zweite Neuheit in diesem Showcase ist die Intralogistik-App Info@need, die den Mitarbeitern abhängig von ihrem Standort in Echtzeit neue Kommissionierungsaufträge zuspielt. Möglich ist dies über iBeacon- Sendemodule, anhand denen das IT-System erkennt, wo sich die Mitarbeiter gerade aufhalten. Das Personal muss damit nicht ständig zu einem zentralen Punkt im Lager zurücklaufen und findet das Material bedarfsgerecht vor.

Optimierungswerkzeug um Maschinensteuerungs-Konnektor erweitert

An vierter Stelle auf dem Weg zur Industrie 4.0 steht das Entwicklungsfeld »die autonome Produktion«. Ziel ist, das Fertigungssystem so intelligent zu vernetzen, dass es anhand von Produktions- und Qualitätsdaten automatisiert Muster erkennt und sich fortlaufend selbst optimiert. Als Showcase zeigen die IPA-Wissenschaftler eine weiterentwickelte Variante ihrer »Smarten Systemoptimierung«. Das Werkzeug erkennt Fehler sowie deren Ursachen in verketten Fertigungssystemen und zeigt die Fortpflanzung auf. Schlüsseltechnologie sind adaptierte Data Mining Algorithmen, die speziell zur Analyse von Stückgüter-Produktionslinien entwickelt wurden.

Für die Datenakquise kommen intelligente Kameras zum Einsatz, die echtzeitnah große Mengen an Bilddaten kontinuierlich verarbeiten und nur relevante Informationen zur Auswertung weiterleiten. Ein neuer hochperformanter Konnektor sorgt dafür, dass neben den Kameradaten zusätzlich große Datenmengen aus gängigen Maschinensteuerungen extrahiert werden können. Erfolgreich eingesetzt wurde das System zum Beispiel bei der SCHOTT Schweiz AG für die Optimierung eines hochautomatisierten Fertigungssystems zur Herstellung von Spritzen. »Unser Team konnte ein neues Konzept für die Produktionslinie ableiten, das die Gesamtanlageneffektivität (OEE) um ca. 10 Prozent für bestehende Anlagen erhöht«, bestätigt Foith-Förster.

Geteilte Rechnerarchitektur bei FTF ermöglicht lokale Bahnplanung

Als weiteren neuen Demonstrator zeigen die IPA-Wissenschaftler, wie sich Fahrerlose Transportfahrzeuge (FTF) mit verteilter Rechenleistung autonom in der Produktion bewegen. »Die Cloud wird sozusagen dezentralisiert. Neben dem zentralen Server verfügen die FTF auch über einen lokalen Rechner«, erklärt die Expertin. Mit dieser Lösung, auch Fog- oder Edge-Computing genannt, können die Fahrzeuge lokale Konflikte bei der Bahnplanung selbstständig lösen. Basierend auf den Umgebungsdaten, berechnen sie, ob es tatsächlich zu einer Blockade kommt oder ob ein Ausweichen oder eine Geschwindigkeitsanpassung zur Laufzeit möglich ist. Weiterhin erlaubt es die geteilte Rechenarchitektur, die einzelnen Einheiten dynamisch mit Software zu bespielen. »Damit lässt sich zum Beispiel der Betriebszustand mühelos überwachen«, betont Foith-Förster.

Weitere Informationen:

https://www.ipa.fraunhofer.de/de/zusammenarbeit/industry-on-campus/applikationsz…