Was ist intelligente Fertigung?

Die Hersteller stehen heute vor vielen Herausforderungen. Kunden verlangen immer mehr Anpassungen, was zu kleineren Produktionschargen, häufigen Änderungen und mehr Abfall führt. Die Lieferketten nehmen ebenfalls ab und es gibt ein verstärktes Outsourcing. Die Hersteller müssen die Produktivität ihrer teuren Geräte optimieren, Abfall reduzieren, Erträge maximieren und Zykluszeiten reduzieren, um konkurrenzfähig zu bleiben. Neue Möglichkeiten zur Verarbeitung von Sensordaten sowie Big Data, Machine Learning und künstlicher Intelligenz sowie Cloud- und Edge-Technologien ermöglichen einen Übergang von der reaktiven Problemlösung hin zu einer zunehmend proaktiven Verwaltung von Geräten, Prozessen, Produkten und Fabriken.

Die Anlagen von morgen heute

Smart Factories oder intelligente Fertigung sind die Verwendung von Echtzeit-Daten-Analytik, künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning im Fertigungsprozess, um die oben genannten Optimierungen zu erreichen. Mithilfe von Sensoren an Geräten zur Erfassung und Verarbeitung von Echtzeitdaten ermöglicht die intelligente Fertigung Herstellern einen vollständigen, hochgenauen Rundumblick über alle Vorgänge — von Lieferanten und Lieferketten über Geräte, Prozesse und Herstellungspraktiken bis hin zum Endprodukt-Tests und Kundenzufriedenheit. 

Durch die Verarbeitung von Echtzeit-Daten von Maschinensensoren und die Anwendung von KI und ML ist es möglich, kritische Ereignisse vorherzusagen und vorbeugende Maßnahmen zu ergreifen, um Probleme zu vermeiden. Eine Smart Factory kann Streaming-Sensordaten mithilfe von Geschäftsregeln und ML-Modellen überwachen, um uns über den Zustand unserer Geräte und Prozesse zu informieren. Eine umfangreiche Palette von Lösungen kann verwendet werden, um Geräte, Prozesse, Produkte, Abläufe, Kunden und Vertrieb besser zu verstehen und dann dazu beizutragen, auf die gewonnenen Erkenntnisse zu reagieren.  Viele produzierende Unternehmen auf der ganzen Welt setzen bereits intelligente Fertigung in den folgenden Branchen ein: Halbleiter, Elektronik und Medizinprodukte; Automobil- und Luftfahrtbranche; Geräteherstellung, Pharmazeutika, Chemikalien, Metalle und Bergbau und Verbrauchsgüter.

Vielleicht hängt der größte Teil des Versprechens und des Erfolgs von Industrie 4.0 - und IoT-Technologien für die Fertigung von effektiven ML-, KI-, Big Data- und anderen fortschrittlichen Analytik-Technologien ab, die umfassend implementiert wurden, um digitale Zwilling-Virtualisierung, Einblicke und Vorhersehbarkeit bereitzustellen. Darüber hinaus müssen Unternehmen auch die Details darüber verstehen, wie Kunden ihre Produkte vor Ort nutzen und wie Produkte altern oder ihre Zuverlässigkeit sich verschlechtert oder sogar wann sie gewartet werden müssen. Heute bieten einige Hersteller einen zusätzlichen Service für proaktive Wartung an. Denken Sie an Aufzüge (Kone, Schindler, OTIS, usw.), die Informationen zurücksenden und warnen, wenn Hilfe erforderlich ist. Solche Erkenntnisse werden fast immer neue Geschäftsmöglichkeiten eröffnen, um das Kundenerlebnis zu verbessern. All dies muss geschehen, während die Hersteller transparenter werden und die gesetzlichen Anforderungen einhalten, da sie in den meisten Branchen üblich und zunehmend relevant für das Management von Verbraucherrisiken sind.

Im Folgenden einige konkrete Anwendungsszenario-Bereiche für intelligente Fertigung

• Produktqualität und Zuverlässigkeit
• Maschinelles Lernen zur genauen Modellierung und Vorhersage von Ausrüstungs-, Prozess- und Produktergebnissen
• Prozesskontrolle und Fähigkeit mit Warnhinweisen
• Gerätewartung: Vorausschauend, zustandsbasiert und geplant mit Warnhinweisen
• Fabriküberwachung einschließlich Management-Dashboards, KPI-Diagramme und OEE. 
• Lieferkette:  Nachfrageprognose, Inventar-Optimierung, Lieferantenleistung
• Ressourcenmodellierung und -optimierung
• Kundenanalysen — Kunden- und Produktsegmentierung von, Cross-Sell-/Up-Sell-Möglichkeiten
• Vertrieb - Preisoptimierung und Account-Management
• Vorhersage der Erträge, prädiktive Wartung, Virtuelle Metrologie
• Uni-/Multivariate Regelkarten, Verlaufsdiagramme
• Anomalieerkennung — KI: Deep Learning

Klassifizierung von Bildern und Mustern

• Fehlerbildklassifizierung, Wafermap-Muster
• Multibild-, Multimedia-, Gerätetöne
• KI: Deep Learning
• Erweiterte Prozesskontrolle : Sensoranalytik und IoT
• Klassifizierung von Mängeln und Fehlern, Kontrollen von Serie zu Serie
• Überwachung des Zustands von Geräten
• Dashboards und Warnhinweise für Analge-Karten

Digitale Zwilling für Lieferkette und Anlage

• Prädiktive Planung — Anlagen-Tools und Lieferkette
• Routing von Material und Fahrzeugen
• Lineare Programmierung, genetischer Algorithmus

Plattform für digitale Fabrik

Eine digitale Fabrikplattform zur Ermöglichung intelligenter Fertigung folgendes haben, um erfolgreich zu sein:

• Daten-Integration: Historische und Streaming-Daten
• Interaktive visuelle Analytik und Dashboards
• KI und Machine Learning: visuelle Workflows ohne Code
• Edge- und Sensor-Analytik

Vorteile der intelligenten Fertigung

Zu den Vorteilen intelligenter Fertigung gehört die Möglichkeit, Ereignisse proaktiv zu erkennen und darauf zu reagieren, was die Qualität und den Ertrag verbessert und die Ausfallzeiten reduziert und auch zu einer besseren Gesamtanlageneffektivität (OEE) führt. Durch einen digitalen Zwilling der Anlage ist es möglich, vorher neue Produktionen zu simulieren und die Engpässe zu verstehen. Intelligente Fertigung ermöglicht proaktive Änderungen in der Lieferkette und ein intelligentes Inventar und optimiert die andere Anlagenlogistik einschließlich Verpackung und Transport. Intelligente Fertigung kann neue Geschäftsmöglichkeiten, Einnahmequellen und Monetarisierung von Vermögenswerten für einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil aufdecken. Sie kann auch Produktausfälle für vorbeugende Wartungsarbeiten automatisieren, orchestrieren und vorhersagen, um Ausfallzeiten zu vermeiden. Mit intelligenter Fertigung können Sie Daten in Echtzeit in der Nähe der Datengenerierung verarbeiten und analysieren, um schnell auf Prozessanomalien reagieren zu können.

In Vertrieb und Marketing kann intelligente Fertigung Ihrem Unternehmen ermöglichen, Märkte zu verstehen, die Kundenpräferenzen vorherzusagen und sich an sie anzupassen. Für die Lieferkette-Optimierung kann intelligente Fertigung bei der prognostizierten Nachfrage helfen, den Bestand optimieren und Lieferanten überwachen. Analytik wurde schon immer in Lieferkettenorganisationen für Prognosen und Bestandsverwaltung verwendet, aber im Zeitalter des IoT kennen wir jetzt die Position von fast allem und das erfordert mehr Echtzeitfunktionen. 5G-Netzwerke könnten Anlagen noch weiter verbessern. 5G hat die Fähigkeit, hohe zu unterstützen Verbindungsdichte mit Zehntausenden von Endpunkten, wodurch die Verwendung industrieller Daten im großen Maßstab ermöglicht wird.

Intelligente Fertigung kann verwendet werden, um die Produkt- und Prozessqualität mit intelligenter statistischer Prozesskontrolle, Ertragsverwaltung und Zuverlässigkeitsanalyse zu verbessern. Die Fähigkeit zu verstehen und zu demonstrieren, dass Prozesse unter Kontrolle sind, steht im Mittelpunkt von Initiativen, die Quality by Design (QbD) und gute Fertigung/Dokumentation/Sicherheitspraktiken (GxP) verwenden. Intelligente Fertigung kann bei der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften helfen, QbD- und GxP-Initiativen zu standardisieren, zu automatisieren und zu überwachen. In der Lage zu sein, den Aufsichtsbehörden zu zeigen, dass Prozesse verstanden und unter Kontrolle sind, kann selbst die anspruchsvollsten Organisationen besteuern. Analytik kann für automatisierte und validierte behördliche Berichterstattung, vollständigen Audit-Trail, Versionskontrolle und elektronische Signaturen verwendet werden, um Änderungen an analytischen Prozessen, Verfahren und Berichten zur Überwachung und Automatisierung von Workflows und Genehmigungen zu dokumentieren.

Die Implementierung intelligenter Fertigung ist für digitale Unternehmen von entscheidender Bedeutung, da eine einfache Automatisierung nicht mehr ausreicht, um mit dem Markt und der Industrie 4.0 Schritt zu halten. Um die durch das IoT und Industrie 4.0 verursachte digitale Störungen zu überstehen, müssen Hersteller Feld- und kundenorientierte Analysen anwenden.