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Künstliche Intelligenz in der Fertigung

| Autor/ Redakteur: Michael Ford* / Dr. Anna-Lena Gutberlet

Der wahre Wert von Daten geht weit über deren bloße Analyse hinaus: Der Inbegriff von Industrie 4.0 ist, eine High-Mix-Produktion mit kleinen Losgrößen unter Verwendung von KI zu optimieren.

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Manufacturing Intelligence
Manufacturing Intelligence
(Bild: Aegis)

Heutzutage fokussiert sich die Branche auf die Erfassung von Daten und hofft dabei, dass die Analyse aus diesen Daten einen Wert schafft. Bei Industrie 4.0 geht es jedoch um die Optimierung der Fabrik, die in diesen Tagen kleine Losgrößen und einen größeren Produktmix produzieren muss. Bei einer dauerhaften Optimierung dreht sich alles um die Suche und die Beseitigung von Ausschuss und Stillstandzeiten jeglicher Art.

Abgesehen vom einfachen Stillstand der Maschinen, geht es bei Industrie 4.0 um die Analyse derjenigen Zeiträume, für die überhaupt keine Daten vorliegen, da die Maschinen oder Prozesse nicht funktionierten. Wie sollen jedoch „keine Daten” analysiert werden? Die Realität ist, dass der Umfang der digitalen Fabrik in drei Ebenen aufgeteilt werden muss, die jeweils ihre eigene Herausforderungen zu bewältigen haben.

Ebene 1: Die Werksebene

Der Connected-Factory-Exchange-Standard des IPC (IPC-CFX) hat den Menschen in der digitalen Fertigungswelt die Augen geöffnet. Dadurch, dass nun hohe Kosten, Ressourcenausfälle, Risiken und lange Bereitstellungszeiten der Vergangenheit angehören, hat nun das Zeitalter des „Goldrauschs” begonnen, in dem mehr Informationen als jemals zuvor in Bezug auf Maschinen, Transaktionsvorgänge und Mitarbeiter in der Produktion zur Verfügung stehen.

Die von CFX gesteuerte Revolution dieser ersten Ebene wurde erst kürzlich veröffentlicht, ist aber bereits an vielen Standorten in vollem Gange. Fast alle namhaften Maschinenhersteller sind nun in der Lage, Roadmaps zu veröffentlichen und den Support durch CFX zu verkünden. Es wurden viele Proof-of-Concept(POC)-Projekte gestartet, deren Dynamik schnell an Fahrt aufgenommen hat. Die Konzepte, die hinter CFX stehen, wie wahres „Plug and Play“, die „letzte Benutzeroberfläche, die Sie jemals brauchen werden“ und „kostenlose Maschinenverbindungen“ haben bereits die komplette Branche begeistert und werden in den folgenden Monaten bereits vollständig umgesetzt werden.

Ebene 2: Smart Manufacturing Software etc.

Seit Generationen verharrten Softwaresysteme in der Fertigung in Bezug auf Maschinenkonnektivität hinsichtlich dessen, was sie bieten und erreichen können auf demselben Stand. Lösungsanbieter können nun klar in zwei Kategorien eingeteilt werde: Die eine Gruppe, die bei der Erstellung und Entwicklung von CFX eine Schlüsselrolle gespielt hat und standardmäßig CFX-Support bieten können, verfügen auch über aktuelle ausgereifte Lösungen, die auf einer IIoT-Architektur basieren und die darauf abzielen, die Vorteile der digitalen Fertigung der nächsten Generation zu nutzen. Die andere Gruppe versucht Schadensbegrenzung zu betreiben und stellt ihren CFX-Support genauso zusammen, wie jede andere ihrer Benutzeroberflächen, was an sich ein großer Schritt ist, der aber nur so weit geht, wie es die ursprünglich und bereits vor Jahrzehnten entwickelte Lösung zulässt. Es kann jedoch nicht übersehen werden, dass jede Softwarelösung mit der Einführung von CFX eine Chance zur Steigerung der Effizienz bietet und zwar unabhängig davon, ob sie intern entwickelt wurde oder kommerzieller Natur ist.

„Analoge“ Fabrik vs. Fabrik mit digitalem MES

Sieht man einmal über die einfachen Benutzeroberflächen hinaus und fokussiert sich mehr auf die IIoT-basierte MES-Plattform, dann gibt es einen entscheidenden Mehrwert für die CFX-Daten und zwar den der Live-Kontextualisierung. Betrachten wir einmal eine alltägliche Abfolge von Ereignissen und vergleichen dabei den Prozess in einer „analogen“ Fabrik mit dem einer Fabrik mit digitalem MES. Der Prozess beginnt mit einem simplen Ereignis: Eine SMT-Maschine stoppt während der Produktion. Ziel ist es, den Grund für den Stillstand dieser Maschine zu finden, die Produktion erneut zu starten und den Werksvorgang dahingehend zu optimieren, dass dieser Stillstand sich nicht wiederholt.

Die analoge Fabrik:Der Produktionsmitarbeiter sieht ein rotes Licht an der Maschine, geht hin und fragt den Grund für den Stillstand ab. Der Maschinenbericht zeigt an, dass die Maschine angehalten wurde, da kein Produkt zur Verarbeitung eingetroffen ist. Der Bericht zeigt das Symptom an, welches lediglich ein Hinweis darauf ist, was das eigentliche Problem sein könnte. Das ist bei ca. 80% aller maschinenbasierter Berichte der Fall, da sich diese meist auf Probleme beziehen, die außerhalb der Maschine liegen.

Der Mitarbeiter geht daraufhin zu der Maschine, von der das Produkt hätte kommen sollen und entnimmt dort einen weiteren Bericht. Die ebenfalls gestoppte Maschine zeigt „Fehler bei der Materialaufnahme“ an. Der Mitarbeiter kontrolliert daraufhin den Förderer und stellt fest, dass die Materialien ausgegangen sind, aber keine Ersatzspule vorhanden ist. OK, Problem erkannt: Die Materiallogistik hat versagt. Nachdem er dann den zuständigen Mitarbeiter aus der Logistik gefunden und diesem die Situation geschildert hat, erhält er die Antwort, dass sich um das Problem gekümmert werde. Der Materialsatz wurde eigentlich bereits tags zuvor vorbereitet, es sollte eigentlich alles da sein. Nachdem der Bausatz gefunden wurde und die bereits verwendeten Spulen aus dem Müll gefischt worden sind, stellt man fest, dass tatsächlich eine Materialspule fehlt.

Nach Kontrolle der Berichte zur Vorbereitung des Bausatzes steht fest, dass alle Spulen richtig zugeordnet worden sind und legt daher die Vermutung nahe, dass das fehlende Material aus dem Bausatz für den Einsatz auf einer anderen Linie weggenommen wurde. Es kann ganz plötzlich geschehen, dass an einer anderen Linie das Material ausgeht, beispielsweise, weil es viel Ausschuss gibt oder die Spulen einfach falsch gezählt wurden. Da das Lager während der Nachtschicht nicht besetzt ist, werden Materialien einfach von anderen Bausätzen entnommen, da das der schnellste Weg ist, die Linie am Laufen zu halten. Anstatt das Problem zu lösen, wird die Materialknappheit einfach nur von einer Linie an die andere verlagert. Da nun zwei Maschinen stillstehen, hat der Mitarbeiter den Druck, beide wieder zum Laufen zu bringen. Es würde zu lange dauern, eine Ersatzspule aus dem Lager zu holen und das dann irgendwie mit ERP abzugleichen, daher lautet der Vorschlag, im Bereich für übrig gebliebene Materialien nachzusehen, ob es eventuell dort Materialien gibt, die alles zwischenzeitlich wieder in Gang setzen könnten. Man hat Glück und findet dort tatsächlich eine Spule mit ausreichenden Bauteilen, die auch noch die richtige Sachnummer haben. Schnell zur Maschine damit und die Produktion läuft an.

Wochen später ist das Hauptthema in einem Managementmeeting, dass ein Kunde in seinen Produkten nicht-zugelassene Materialien gefunden hat und zwar von einem nicht-qualifizierten Hersteller. Festgestellt wurde das alles, weil in einem Produkt bei diesem Kunden ein Fehler aufgetreten war. Die unzulässige Komponente hatte eine etwas andere Geometrie, als die zulässigen Bauteile anderer Lieferanten, was dazu geführt hat, dass die Positionsgenauigkeit nicht mehr korrekt war. Dadurch waren die Verbindungen nicht stabil und führten zu diesem Fehler. Der Produktionsleiter kann sich noch vage an ein Problem in der Testphase erinnern und dass die Reparaturzeiten zu dem Zeitpunkt, in der das fehlerhafte Auftragslos hergestellt worden war, bereits völlig ausgelastet waren. Daher wurde nichts weiter unternommen, es war eine wirklich stressige Zeit – aber auch nicht stressiger, als wenn der Kunde sich nun, als Folge des Versagens, einen anderen EMS-Partner sucht.

Die digitale Fabrik: In der digitalen Fabrik könnte man zu Beginn des oben beschriebenen Szenarios davon ausgehen, dass die Maschine die an der Linie stillsteht eine CFX-Nachricht mit dem Hinweis, dass es auf Grund eines fehlenden Produkts zu dem Stillstand kam, an das IIoT-MES-System schickt. In Kenntnis der Linienkonfiguration würde das MES sofort die vorhergehende Maschine in der Linie identifizieren und deren Status überprüfen. Jedoch wäre es wahrscheinlich gar nicht so weit gekommen, denn ein MES hätte bereits gehandelt, sobald es von der vorhergehenden Maschine einen „Fehler bei der Aufnahme“ gemeldet bekommen hätte. Und selbst das wäre unwahrscheinlich gewesen, denn das MES kennt die Produktdetails und weiß, wie die Arbeit zwischen den unterschiedlichen Maschinen einer Linie aufgeteilt ist, es kennt die Orte, an denen Material aufgenommen wird. Ein MES hat außerdem Kenntnis über die Materialien, die der Maschine zugeführt wurden, die verbleibende Menge auf jeder Spule, die Anzahl der Spulen die pro Produktionseinheit entnommen werden sowie die Produktionsrate, zu welcher Einheiten produziert werden und eventuellen Ausschuss.

In der Vorgeschichte zu unserem Szenario hätte MES bereits automatisch eine zulässige Ersatzspule bestellt, lange bevor es überhaupt zu einem Stillstand gekommen wäre. Aber wurde in diesem Fall nicht Material von einem Bausatz entwendet? Auch ein MES kann menschliches Verhalten nicht vorhersagen. Eine digitale MES-Software muss allerdings keine entwendeten Bausätze verwenden, denn die zugewiesenen Materialien werden immer „just in time” an die Maschine geliefert. Selbst wenn ein menschlicher Bediener versuchen würde Materialien an einem falschen Ort einzusetzen, würde das System das nicht zulassen. Daher kann es nicht zu Qualitätsproblemen kommen, die erst nach Wochen auf den Tisch kommen, es gibt keine unglücklichen Kunden und man verliert keine Geschäftspartner.

Wurde dieser gerade besprochene Fall in die ROI-Kalkulation für die Digitalisierung der Fabrik miteinbezogen? Selbstverständlich kann die Einführung eines digitalen MES nicht mit einer alten analogen Fabrik verglichen werden, da die Prozesse unterschiedlich ablaufen. Viele Probleme entlang der Linie können gelöst werden, indem man schlechte Praktiken von Grund auf vermeidet. Der Wert, den CFX-Daten in diesem Beispiel geschaffen haben, wurde nicht durch die Analyse der Daten selbst geschaffen, sondern von den betrieblichen Verbesserungen die sie unterstützen. Dies ist nur ein ganz einfaches Beispiel für viele alltägliche Fälle, die in der analogen Fabrik auftreten und die durch die Revolution in der digitalen Fabrik der Vergangenheit angehören.

Ebene 3: Künstliche Intelligenz

Software für die effektive Simulation von Fabrikprozessen ist teuer und nimmt noch einen Nischenplatz ein. Und selbst diese ist nun hinfällig, wenn sie in einer Industrie-4.0-Umgebung eingesetzt wird: Ihrer Natur nach basieren Simulationen auf einen bestimmten Zeitrahmen von Tagen, Wochen oder gar Monaten eines Fabrikbetriebs. Der Industrie-4.0-Fabrikbetrieb ändert sich jedoch täglich, basierend auf den unmittelbaren Kundenanforderungen. Daher ist jede Simulation, sobald sie abgeschlossen ist, bereits wertlos.

Für eine hohe Produktivität bei einen großen Produktmix ist die Lösung eine ganz andere. Ein MES der Ebene 2 kann Terminpläne gut verwalten und dementsprechend handeln, da dies Teil seiner grundlegenden Struktur ist; es kann sich mit dem beschäftigen, was an den Linien geschieht, einschließlich aller Abhängigkeiten, und führt Echtzeitanalysen der Daten durch, um wichtige Entscheidungen zu automatisieren und zu unterstützen.

Ein MES der dritten Ebene jedoch konzentriert sich darauf, Sinn in den Bereichen zu finden, für die keine Daten vorliegen, indem es versteht, was in den Vorgängen in Bezug auf aktuelle oder kurzfristige Engpässe wirklich vor sich geht. So wird weniger Zeit vergeudet bzw. die Zeit mit Arbeit gefüllt. Dies gilt beispielsweise für Wartungsarbeiten in Zeiten, in denen keine aktive Produktionszeit an der Linie stattfindet. Ein Mensch, unabhängig davon wie erfahren oder fähig er ist, kann nicht tausende oder gar zehntausende Variablen zur Steuerung oder stetigen Optimierung des Fertigungsprozesses im Auge behalten. Der Inbegriff von Industrie 4.0 ist die Unterstützung und letztendlich die Autonomie, eine High-Mix-Produktion unter Verwendung von KI zu optimieren

Der Schritt hin zu Ebene 3 wird von den Ebenen 1 und 2 ermöglicht. Daher können sich die meisten Menschen die Ebene 3 noch nicht einmal ansatzweise vorstellen – und daher halten sich immer noch die alten und in zunehmendem Maße beschränkten Simulationstechnologien.

Technologien für Ebene 1 in Bezug auf die Datenerfassung mit CFX sind, gekoppelt mit einer modernen IIoT-basierten MES-Plattform der Ebene 2, aktuell verfügbar und können sofort eingesetzt werden, um eine noch nie dagewesenen Transparenz und Kontrolle auf Werksebene über den gesamten Fertigungsprozess zu gewährleisten. Freuen wir uns nun auf die Revolution der Lösungen auf Ebene 3.

Dieser Beitrag ist ursprünglich auf unserem Partnerportal Elektronik Praxis erschienen.

* Michael Ford ist Senior Director Emerging Markets bei Aegis

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