4. Grundelemente und Kernelemente Industrie 4.0, Teil 2

 

4.3 Kernelemente Industrie 4.0: Data Analytics und Digital Engineering

Das Management solcher durchgängigen dynamischen Netzwerke bedingt geeignete Werkzeuge. Ein wesentlicher Ansatz dazu liegt in den bereits in der praktischen Anwendung befindlichen modernen Datenerfassungssystemen. Zusätzlich wird im Folgenden auf die Anwendung von Data Analytics und von Digital Engineering eingegangen. Die dadurch mögliche echtzeitnahe Nutzung von Daten innerhalb des Unternehmens und entlang der gesamten Wertschöpfungskette sowie die Möglichkeit zur vollständigen Simulation einer realen Fertigung bieten große Gestaltungsmöglichkeiten für eine vernetzte, schneidtechnische Fertigung.

Bereits heute liegen in der Fertigungsumgebung eine Vielzahl von strukturierten und semistrukturierte Daten vor, diese umfassen Daten aus den verwendeten Maschinen mit ihren Maschinensteuerungen, den verwendeten IT- Systeme zur Führung und Management (MES, ERP - Systeme) und auch Daten, die aus den Sensoren und aus Messungen und Korrelationen aus spezifischen Anwendungen heraus gewonnen wurden. Bei einer Verarbeitung dieser Daten muss die kontextabhängige Echtzeitfähigkeit der Kommunikation berücksichtigt werden (womit die Übergangszeit von der Entstehung bis zur Nutzung der Daten verstanden wird: das Sammeln, Verarbeiten, Auswerten und Bereitstellen von Daten für die Nutzung muss so schnell erfolgen, dass die Anwendung optimal durch Datenkontinuität unterstützt wird). Ein solches „Analytics as a Service“ umfasst das Erkennen von Mustern, Zusammenhängen und Abhängigkeiten aus den gewonnenen Daten (unter Nutzung geeigneter Auswertealgorithmen).

Data Analytics as a Service

Bild 10 zeigt Potentiale, die einer solchen digital analytics in Forschung und Entwicklung, im Supply Chain Management, in der Produktion und im After Sales Service zugeordnet werden können. Deutliche Reduzierungen ergeben sich demnach zum Beispiel in den Entwicklungskosten und in den Fertigungs- und Montagekosten.

Bild 10: Wirtschaftliche Potentiale Industrie 4.0

Bild 10: Wirtschaftliche Potentiale Industrie 4.0

 

Diese vertikalen Datenströme innerhalb eines Unternehmens werden zunehmend um horizontale Datenströme entlang der Wertschöpfungskette – also unternehmensübergreifend – ergänzt. Dabei müssen aber auch unstrukturierte Daten, wie sie aus dem Wertschöpfungssystem durch die horizontale Integration gewonnen werden, ausgewertet und nutzbar gemacht werden. Dazu zählen zum Beispiel unstrukturierte Kundeninformationen.

Nicht immer ist allerdings eine gute Datenverfügbarkeit, gute Datenqualität und gute Datensicherheit vorhanden, selten ist eine digitale Datendurchgängigkeit in Echtzeit mit gleicher Syntax und gleicher Semantik verfügbar. Von daher besteht noch Entwicklungsbedarf.

Der zunehmende Einsatz von CPS sowie der Einsatz von Werkzeugen zum digitalen Engineering generieren zukünftig weitere Daten, die über die Cloud vernetzt sind und zur Verfügung stehen, wobei auch die genannten unstrukturierte Daten verarbeitet werden können.

Durchgängiges digitales Engineering bedeutet die digitale Abbildung eines kompletten physischen Fertigungsprozesses, bei der Datenbasis und Datenmanagement zur Projektion der realen Fabrik in die digitale und in die virtuelle Fabrik genutzt wird. Werkzeuge dazu sind der digitale Schatten und der digitale Zwilling.

Der digitale Schatten ist die Sammlung von Daten entlang aller wertschöpfenden Prozesse, er ist das hinreichend genaue Abbild des Prozesses in der Produktion mit dem Zweck, eine echtzeitfähige Auswertungsbasis der relevanten Daten zu schaffen.

Der digitale Zwilling überführt den realen Fertigungsprozess in eine virtuelle Fassung und liefert darauf aufbauend durch ein Prozessmodell und durch Simulation ein möglichst identisches Abbild der Realität, in das kontinuierlich Informationen aus der realen Fertigung eingespielt werden. Dies kann einzelne Produkte und Prozesse aber auch die vollständig digitale Abbildung der Fabrik oder die virtuelle Fabrik (digitale Abbildung der Fabrik als Funktion der Zeit) umfassen. Bild 11 zeigt dazu die Wechselwirkung zwischen der realen und der virtuellen Produktion.

Bild 11: Digitales Engineering

Bild 11: Digitales Engineering

 

Die Methoden des Digital Engineering werden heute in der Schneidtechnik (noch) nicht weit genutzt, sie haben aber erhebliches Entwicklungspotential für Produkte und Prozesse. In /41/ wird eine Industrie 4.0 Plattform „Clouver“ beschrieben, mit der die schneidtechnische Fertigung mit ihrem digitalen Abbild verknüpft werden kann. Dies ermöglicht eine tiefergehende Analyse der Fertigungsabläufe. Dazu werden technische und betriebswirtschaftliche Daten während des Schneidprozesses in Echtzeit gesammelt und mit Daten aus Anwendungen des Kunden zusammengeführt. Grundsätzlich stellt also die Verfügbarkeit von „digitalen Identitäten“ aller am Fertigungsprozess beteiligten Elemente eine Informationsgrundlage dar, mit der zukünftig weitere erhebliche wirtschaftliche Potentiale gehoben werden können: es wird möglich sein, Funktionen und Abläufe noch besser zu verstehen und durch das Erkennen von Ursache – Wirkung – Beziehungen datenbasiert Vorhersagen treffen zu können, die in der Konsequenz zu selbstoptimierenden Systemen führen können /26, 27/.

Für ein schneidtechnisches Unternehmen kann eine Reihe von Daten aus unterschiedlichen Datenquellen zur Verfügung stehen. Bild 12 fasst diese Datenquellen zusammen. Neben den Datenmanagementsystemen und den Elementen des digitalen Engineering bleiben nach wie vor auch die Daten aus der Simulation des Blechschneidevorganges von Bedeutung /42/.

Bild 12: Data Analytics

 

Für die schneidtechnischen Fertigungsunternehmen stellt sich dabei die Frage, wie diese Daten gewinnbringend genutzt werden können.

Im Einzelnen geht es um die folgenden Fragen:

  • Welche Voraussetzungen und Werkzeuge sind erforderlich, um die relevanten Daten gezielt zu erfassen und auszuwerten?

  • Wo / Wie führt die gezielte Nutzung von Daten zu einer Verbesserung in den betrieblichen Abläufen der schneidtechnischen Unternehmen?

  • Wo / Wie können Daten dazu verwendet werden, den Kundennutzen weiter zu steigern?

  • Wo / Wie lassen sich mit Daten neue Geschäftsfelder erschließen oder neue Geschäftsmodelle entwickeln?

 

Diese Fragen lassen sich nicht pauschal beantworten, sie hängen von den Gegebenheiten in den jeweiligen Unternehmen ab. Die Fähigkeiten zur Datenanalyse, zum Einsatz von Werkzeugen des digitalen Engineerings und der Simulation werden die Wettbewerbsfähigkeit der schneidtechnischen Unternehmen in der Zukunft wesentlich mit bestimmen.

 

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