Wo stehen wir bei der Umsetzung der Vision „Factory 4.0“? Welche Herausforderungen stellen sich, welche Vorzeigebeispiele gibt es?
Die Vision „Factory 4.0“ ist auch deshalb von besonderem Interesse, weil die Deutsche Wirtschaft mit einer starken Maschinenbauindustrie auf diesem Feld in besonderer Weise ihre Stärken ausspielen kann. Accenture-Deutschlandchef Frank Riemensperger hat in seinem Buch „Titelverteidiger. Wie die deutsche Industrie ihre Spitzenposition auch im digitalen Zeitalter sichert“ ausdrücklich auf die Chancen der Digitalisierung in diesem Bereich für die Deutsche Industrie hingewiesen. Es stimmt optimistisch, dass Siemens Marktführer beim Betriebssystem für die Fabrik der Zukunft ist.
Nachfolgend eine Überblick zum Konzept Factory 4.0, das Praxisbeispiel des Siemens-Werks in Amberg, die Vision der Factory 45 von Daimler; außerdem eine Vorstellung des OpenSource-Tools StreamPipes als einfacher Einstieg von KMU in die die datenbasierte Steuerung/Optimierung des Produktionsprozesses.
Factory 4.0 – Ein Überblick
Wer bei dem deutschen Weltmarktführer für Maschinen zur Massivholzbearbeitung, MICHAEL WEINIG AG aus Tauberbischofsheim, eine Maschine bestellt, der bekommt eine Fix-und-Fertig-Fertigungsstrasse frei Haus geliefert: Fensterrahmen, Parkettböden, Möbelstücke werden hier aus dem Rohmaterial Holz in automatisierten Fertigungsstraßen gefertigt, inklusive Astlochbearbeitung, Verleimung und derlei Arbeitsschritten mehr. Wer sich in den Produktionshallen einer Chipfertigungs-Fabrik umsieht, stellt einen sogar noch höheren Automatisierungsgrad fest – denn die Bestückung von Leiterplatten im Nanobereich lässt sich in der erforderlichen Präzision ohne Automatisierung grundsätzlich nicht mehr erreichen.
Die Produktion von heute weist folglich bereits einen beeindruckenden Grad an Automatisierung auf. Fabriken haben bereits diverse Modernisierungswellen durchlaufen (z.B. „Lean Production“), und dennoch bedeutet Factory 4.0 einen weiteren, wesentlichen Entwicklungssprung. Ganz generell geht es um Ziele wie Flexibilität / Agilität, Effizienz (Energie, Materialverbrauch), Fehlerminimierung. Und dies wird erreicht, indem alle Beteiligten im Produktionsprozess miteinander vernetzt werden und miteinander kommunizieren können. Jede Maschine, jedes autonom fahrende Transportfahrzeug, jede zu verbauende Schraube erhält in der Digitalen Fabrik einen Digitalen Zwilling, der die relevanten Informationen enthält, die für eine optimale Steuerung des Produktionsgeschehens erforderlich sind. GPS-Tracker zeigen an, wo sich ein Autonom fahrendes Fahrzeug für die werksinterne Logistik aufhält, ein RFID-Chip gibt den Lagerort für ein Bauteil an, die Sensoren einer Maschine zeigen an, ob eine Maschine fertigungsbereit ist oder nicht. Das Internet of Things (IoT) vernetzt Maschinen, Werkzeuge und Produkte miteinander für den Austausch derjenigen Daten, die für die Steuerung/Optimierung des Produktionsprozesses erforderlich ist.
Factory 4.0 würde in einem Einproduktunternehmen natürlich keinen signifikanten Mehrwert. Aber das ist kein realistisches Szenario. Die Produktionswelt von heute („Losgröße 1“) sieht anders aus: Berücksichtigt man Farbe, Ausstattung, Extras, Motorisierung, Sitzbezüge und derlei mehr ist heute fast jedes Auto, das vom Band rollt, ein Unikat. Die hier zu bewältigende Komplexität ist enorm. Kommt es etwa zu einem Maschinenausfall, stellt sich die Frage: Wie lassen sich Stoffströme, Beschäftigte und die übrigen Produktionskapazitäten so koordinieren, dass ein optimales Produktionsergebnis erzielt wird (unter Berücksichtigung von Lieferfristen, werksinternen Transportwegen, etc.). Es wird deutlich, dass die Generierung und die Verfügbarkeit (in Echtzeit) von steuerungsrelevanten Daten wie gemessene Transportzeiten, einsatzfähige Maschinen, maschinenspezifische (Um)Rüstzeiten, die Verfügbarkeit von Servicemitarbeitern, der Aufenthaltsort von Transportmaschinen wichtige Variablen sind für die Steuerung des Produktionsgeschehens. Hier kann übrigens Quanten-Technologie (bzw. Quanten-ähnliche Technologie) seine Stärken ausspielen, denn diese Technologie erlaubt eine erstaunliche schnelle Berechnung von kombinatorischen Varianten, das mathematische Kunststück für Optimierungsrechnungen. Der Digital Annealer von Fujitsu etwa (beschrieben als “The world’s first Quantum-Inspired technology“) wurde letztes Jahr in einem Pilotprojekt bei einem der Autohersteller in Deutschland eingesetzt, um kurzfristig Anpassungen im Produktionsablauf abbilden zu können.
Abbildung: Sensor in der Produktionsstrasse einer Smart Factory
Wer sich im Factory 4.0-Umfeld bewegt, der spricht OPC-UA, ein Standard für den Datenaustausch, so dass Maschinen und Werkzeuge miteinander kommunizieren können. Auch die Blockchain-Technologie gehört zur Zukunftsvision der Factory 4.0, jedes Produkt kann so erzählen, wo es wann von wem auf welchen Maschinen gefertigt wurde. Im Übrigen lasse ich einmal den deutschen Informationswissenschaftler Klaus Henning zu Wort kommen, der für die Stiftung FuturZwo einmal etwas weitere in die Fertigung der Zukunft geblickt hat:
„Das Zeitalter der Maschinen mit eigenem Bewusstsein beginnt jetzt. (…) Der entscheidende Grund ist die Datenverfügbarkeit durch die extreme Vernetzung und die digitalen Infrastrukturen, die die Voraussetzung dafür bilden, dass sich die rückgekoppelten neuronalen Netze wirksam entfalten können.
Dazu möchte ich Ihnen in einem Beispiel den ‚intelligenten Schuh‘ vorstellen, der bereits zum Zeitpunkt seiner Bestellung eine Identität erhält. Er weiß, wer er ist und er weiß auch wer sein Kunde ist. Er weiß, was der Kunde von ihm will, ob er zum Beispiel die Parameter des Kunden überwachen soll. Und er weiß auch, wie sein Zustand und sein Weg sein wird: Er wird sich durch die Fertigungseinrichtungen durcharbeiten müssen, in der es keine klassische zentrale Steuerung mehr gibt. Die Produktions- und Transporteinheiten sind natürlich ihrerseits in einer Symbiose mit ihren intelligenten Agenten, die mit den intelligenten Schuhen verhandeln. Das alles könnte ‚demokratisch‘ nach dem politischen Prinzip der Gewaltenteilung und -verschränkung erfolgen, eine Methode, für die es bereits eine erste Anwendung für textile Webautomaten gibt. (…)
Halten wir fest: Produkte werden in Zukunft als Super-Agenten agieren. Diese planen ihre Produktion und ihren Transport selbst. Sie haben Anforderungen an andere Agenten, zum Beispiel an eine Fertigungseinrichtung und sie verhandeln mit anderen Agenten über Ressourcen – auf der Straße oder in der Fertigung.“
Factory 4.0 – Das Siemens-Werk in Amberg
„Grau, mein Freund, ist alle Theorie …“ (Goethe, Faust I) – Werfen wir darum einen Blick auf die Praxis: Was lässt sich von der Idee der Smart Factory heute bereits umsetzen?
Wie bereits eingangs formuliert, sind Produktionsprozesse in der Elektronikindustrie ohnehin schon hochautomatisiert (Anforderungen: Präzision, Reinheit). Kein Wunder also, dass eine Fabrik der Elektronikbranche in 2018 in der Kategorie Smart Factor den Industrie 4.0 Award erhalten hat. Das Siemens-Werk in Amberg. Hier wird die programmierbare Steuerung für die umfassende Automatisierungslösung SIMATIC hergestellt, und zwar etwa 16 Millionen pro Jahr. Mit dieser Steuerung lässt sich alles automatisieren: Von den Fließbändern einer Montagehalle bis zum Vorhang im Theater.
Was zeichnet nun diese Smart Factory aus? Ein zentrales Qualitätsmanagement, wo Daten in Echtzeit zusammenlaufen. Einsatz von Prädiktionsmodellen auf Basis von Produktionsdaten, so dass Frühindikatoren für Prozessabweichungen geliefert werden können; damit können nach Angaben von Siemens Prüf- und Ausfallzeiten um 40 Prozent minimiert werden. Mithilfe von ausgefeilteren KI-Algorithmen bei der Prozessdatenanalyse sollen weitere Effizienzpotentiale gehoben und Fehlerursachen vor dem Eintreten von Störungen behoben werden.
Es werden – kaum überraschend – Petabyte-weise Daten generiert: Jedes einzelne Produkt, das die Fabrik verlässt (16 Mio. pro Jahr) erhält seine eigene ID. Der Datenpool gibt Auskunft darüber, mit welchem Drehmoment eine Maschine ein spezifisches Bauteil bearbeitet hat, bei welcher Temperatur der Lötprozess bei der Herstellung der Leiterplatte stattgefunden hat. Die Digitale Steuerung reicht im Übrigen in der Wertschöpfungskette bis hin zum Auslieferungslager: Wenn die Nachfrage für ein spezifisches Produkt steigt, wird die Produktionsplanung automatisch angepasst.
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Factory 4.0 – Die Factory 56 von Daimler
Auch die Modernste Autofabrik der Welt, die Factory 56 von Daimler in Sindelfingen orientiert sich an der Vision Factory 4.0. Die Inbetriebnahme der Montagehalle mit einer Größe von 30 Fußballfeldern ist „Anfang dieser Dekade“ geplant – präzisere Angaben sind bislang von Daimler nicht zu bekommen.
Leitidee ist das Internet of Things (IoT), das ausgewählte Montageanalagen und die Fördertechnik miteinander verbindet und den Datenaustausch zwischen Maschinen und Bauteilen ermöglicht. Hierfür wird ein WLAN- und 5G-Mobilfunktnetz eingerichtet, und zwar mit Telefónica und Ericsson. Etwa 300 Autonome Fahrzeuge sorgen für die werksinterne Logistik und sind in das IoT eingebunden.
Ebenso wie im Siemens-Werk Amberg werden die Produktionsdaten auch dafür genutzt, um mithilfe von Predictive Maintenance Störfälle zu vermeiden. Außerdem wird die Produktionssteuerung um Daten aus der Supply Chain angereichert: Per Tracking und Tracing erhält die Factory 56 Daten von Lieferanten und kann entlang der Lieferkette Abweichungen erkennen – und schneller darauf reagieren.
Es ist kaum verblüffend, dass Factory 56 ein Höher-Schneller-Weiter bedeutet. „Wir werden hier deutlich effizienter sein und weniger Stunden pro Fahrzeug brauchen“, erklärt Markus Schäfer, der jetzige Entwicklungschef von Mercedes. Was dagegen verblüfft: Während die Fabrik unter Blue Collar Workern auch Fear Factory genannt wird, in der Erwartung einer maximalen Maschinisierung und Minimalen personellen Besetzung, liest man auf der offiziellen Factory-56-Seite: „Das Know-how, die Flexibilität sowie die hohe Motivation der Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter sind für Mercedes-Benz der Schlüssel zum Erfolg – gerade in Zeiten der Transformation und der Digitalisierung. In der ‚Factory 56‘ fährt Mercedes-Benz deshalb den Automatisierungsgrad zurück.“
Factory 4.0 – Einstieg für den Mittelstand mit StreamPipes
Bisher genannt wurden Siemens, Daimler – zwei DAX-Unternehmen mit 10- bis 11-stelligen F&E-Budgets. Wie einfach lässt sich die Vision der Factory 4.0 für kleine oder mittelständische Produktionsbetriebe umsetzen? In dem Zusammenhang möchte ich gerne ein leistungsfähiges OpenSource-Tool vorstellen, das für die KI-basierte Produktionsüberwachung und -steuerung entwickelt wurde.
Ein sehr gut skalierbares Tool, das sich vor allem an Fachanwender (Citizen Programmer) richtet, die nach dem Baukasten-Prinzip auf einer Graphik-Oberfläche arbeiten können. Federführend entwickelt vom Forschungszentrum Informatik (FZI), Karlsruhe.
Abbildung: Bedienoberfläche Stream Pipes
Über die hier gezeigte graphische Oberfläche setzen die Nutzer einen Worflow auf: Erstens, Auswahl einer Datenquelle , etwa den Realtime-Datenstream einer Siemens S7 SPS (oder von einem PLC4X-Adapter, einem Bosch XDK Sensor, über das MQTT-Protokoll, etc.). Zweitens, Zuordnung eines (oder mehrerer) Auswertungsprozesse für diese Daten. Das reicht von einfachen Filtern bis hin zur Nutzung von KI-basierten Algorithmen. Ein vortrainierte KI-Algorithmus kann etwa Bilder eines visuellen Sensors daraufhin bewerten, ob ein gefertigtes Produkt einen Defekt aufweist oder nicht.
Drittens, diese Daten lassen sich in einem Dashboard visualisieren; Das Dashboard (wie auch die gesamte Anwendung StreamPipes) wird über ein Web-FrontEnd zur Verfügung gestellt, kann also jederzeit (etwa vom Produktionsleiter) abgerufen werden. Viertens, Events können auch automatisiert Action einleiten: Das kann die Benachrichtigung eines Servicetechnikers sein, oder aber der Stopp einer Maschine per Signal an das Steuerungsgerät. Und fünftens, man kann die Daten auch persistieren, Stichwort: Data Sink, Data Lake.
Praktisch gedacht: Es gibt eine Version von StreamPipes, die mit Ressourcenbeschränkungen umgehen kann und etwa für ein bißchen „Ausprobieren“ auf dem Laptop läuft (grundsätzlich on-premise oder on-the-cloud möglich). Später kann StreamPipes auf einem NUC oder Server betrieben werden, mithilfe eines Virtualisierungskonzeptes (Containerisierung) lässt sich die Anwendung sehr gut skalieren.
