Smarte Digitalisierung in der Produktion

Trotz voranschreitender Digitalisierung gibt es in vielen Unternehmen der produzierenden Industrie Transparenzdefizite. Dadurch bleiben Effizienzpotenziale ungenutzt, wie bspw. eine Output-Steigerung dank Prozessparameter-Optimierung oder der wirksamen Vermeidung störfallbedingter Ausfälle. Es gibt dank minimalinvasiver Digitalisierungslösungen jedoch die Möglichkeit schnell und mit geringem Aufwand Licht ins Dunkel zu bringen.

Als Berater der produzierenden Industrie stellen wir leider fest, dass die vielbeschworene Vision der Industrie 4.0 längst nicht in allen Unternehmen und allen Bereichen gleichermaßen weit gediehen ist. Gerade in mittelständischen Unternehmen ist ein durchweg heterogener Digitalisierungsgrad anzutreffen. Insbesondere der Produktionsbereich zeichnet sich durch einen eher geringen Digitalisierungsgrad aus, was vermutlich mit einer Reihe von Herausforderungen, aber vor allem mit Zweifeln über die Effektivität großer Softwareimplementierungen begründet werden kann.

Dabei zeigen unser Projektgeschäft und der Dialog mit unseren Kunden, dass die Integration von kleinen und smarten Lösungen den Weg für weitere Digitalisierungsinitiativen ebnen können.

Im folgenden Interview berichtet Benedikt Jäckle, Manager bei der TMG im Bereich Operations, von dem Einsatz minimalinvasiver Devices, die immer häufiger eingesetzt werden, um Effizienzpotenziale in der Produktion zu identifizieren.

Wie macht sich der geringe Digitalisierungsgrad in der Produktion bemerkbar?

Zunächst sind große Unterschiede zwischen verschiedenen Unternehmensgrößen und Branchen zu beobachten. Die Infrastruktur der Fertigung und fertigungsnaher bzw. unterstützender Bereiche großer Unternehmen ist in Bezug auf die Digitalisierung bereits sehr weit fortgeschritten. Dem gegenüber stehen Unternehmen mittlerer Größe aus der produzierenden Industrie, die tatsächlich einen Nachholbedarf bei der Digitalisierung haben.

Welche Digitalisierungslösungen finden bei Unternehmen mittlerer Größenordnung Einsatz?

In der Regel werden voll- und teilautomatisierte Anlagen eingesetzt, die bereits über ein gewisses Maß an Digitalisierung verfügen, um ihre Steuerung zu ermöglichen. Allerdings werden Prozess- und Einstellparameter häufig nicht strukturiert gesammelt und ausgewertet, was zu einer geringen Kenntnis über die Zusammenhänge von Prozessgrößen und Output führt. Am Ende wundern sich alle, dass weniger aus der Anlage rauskommt als geplant. Gleiches gilt für Stillstände, die sich recht einfach auslesen lassen. Aber nur das Wissen, wann Stillstandszeiten aufgetreten sind, hilft bei einer angestrebten Vermeidung noch nicht weiter. Erst die Stillstandsgründe sind der Schlüssel zu einer effektiven Problemforschung und -behebung. Durch die mangelnde Erhebung und Auswertung von Daten bleiben Optimierungspotenziale ungenutzt. Mithilfe minimalinvasiver Digitalisierungslösungen, die mit geringem Investitionsbedarf und Aufwand schnell einsetzbar sind, ist dieser Mangel aber zu beheben.

Wie sehen solche minimalinvasiven Lösungen aus?

Es handelt sich dabei um Devices, die per Standardschnittstelle, wie z.B. OPC UA an eine Maschine angeschlossen werden, Daten auslesen und diese per 5G oder WLAN weiterleiten. Damit sind sie in Echtzeit verfügbar und können in Form von einfachen Dashboards visualisiert und interpretiert oder durch Excel-Exporte einer tieferen Analyse unterzogen werden.

Wie funktioniert die Datenauswertung – ist dafür eigenes Know-how notwendig?

Solche Plattformen werden meist von den Anbietern zur Verfügung gestellt und sind in begrenztem Umfang individualisierbar. Dabei werden Basisdaten der Produktion bspw. Zykluszeiten, Maschinenverfügbarkeit, Stückzahlen usw. erfasst. Der Vorteil dieser Systeme besteht in ihrer Schnelligkeit: Sie sind rasch installiert und einfach skalierbar. Die Daten sind unmittelbar nach der Aktivierung verfügbar und liegen in grafisch aufbereiteter Form vor.

Gibt es daneben noch weitere Vorteile?

Ja, die gibt es. Beispielsweise sind Störfallgründe für eine Analyse bedeutend, damit ursachengerechte Maßnahmen identifizierbar sind. Die Gründe sind jedoch nicht Teil der automatischen Datenerfassung, sondern sind manuell durch die Werker zu pflegen. Das manuelle Anreichern der Daten durch zusätzliche Informationen – bspw. durch die Bildung von Auffälligkeits-Clustern – kann dazu führen, dass Prioritäten entsprechend gesetzt und geeignete Schritte zur Verbesserung eingeleitet werden. Dazu gehören Schulung des Personals, kürzere Wartungs- oder Instandhaltungszyklen oder Veränderungen in der Bereitstellung von Materialien. Sollte eine geringe Anlagenverfügbarkeit aufgrund von Störfällen vorliegen, lassen sich auf diese Weise die richtigen Schritte zur Produktivitätssteigerung erkennen.

Wie sehen die Erfahrungen von Anwendern aus?

Besonders wertgeschätzt werden von den Anwendern der durchweg schnelle Transparenz­gewinn über die Performance von Produktionsanlagen. Ferner stehen Produktionsdaten in Echtzeit zur Verfügung, ohne langwierige Auswertungsläufe zu durchlaufen und sind zudem auf Knopfdruck aktualisierbar. Damit gelingt es einfach festzustellen, wo Potenziale liegen. Diese Form von Datenerfassung zahlt natürlich auch auf das Ziel der papierlosen Fabrik ein, weil nun weniger gedruckte Protokolle und Meldungen notwendig sind. Die datengestützte Analyse von Störfällen führt dazu, dass diese systematisch reduziert werden können und damit zu einer höheren Produktivität führen. Außerdem wachsen durch die neue Plattform zum Informationsaustausch auch Ideen für Verbesserungen der Abläufe: Zum Beispiel den Abfall mit einer Meldung in der App von der Arbeitsstation abholen zu lassen. Häufig führt dies in frühen Phasen auch dazu, dass der ursprüngliche Einsatzbereich ausgeweitet wird, weil der Transparenzgewinn bestehende Lücken aufzeigt bzw. Zusammenhänge nicht vollständig erfasst werden können.

Gibt es auch Herausforderungen, die mit dem Einsatz einhergehen?

Die verfügbaren Daten allein ändern noch nichts auf dem Shopfloor. Neben der Datensammlung müssen sie auch in den richtigen Kontext gestellt und analysiert werden, um Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge zu erkennen. Nur so sind Probleme eindeutig identifizierbar und der Weg frei für die Suche nach wirksamen Gegenmaßnahmen. Wie schon gesagt, sind manuelle Eingaben von Werkern auch mit smarten Digitalisierungsboxen notwendig, so lange nicht weitere Maschinendaten ausgelesen werden. Ebenso ist eine vertikale Integration der verfügbaren Daten nicht ohne weiteres umsetzbar. Die Anbindung an ein ERP-System, um Daten für weitere Unternehmensbereiche verfügbar zu machen, ist mit Aufwand verbunden, so wie mit jeder anderen Software. Außerdem ist auch eine zentralisierte Steuerung des Anlagenparks nicht unmittelbar gegeben – allein die Kopplung zum Datenabgriff verschafft noch nicht die Möglichkeit, Anlagen aus der Ferne zu bedienen.

Welche Punkte sollte man beachten, wenn eine solche Digitalisierungslösung angegangen wird?

Grundsätzlich sollte nicht der Anspruch bestehen, dass mit minimalinvasiver Devices eine 100%-Lösung erreicht werden kann. Im Vordergrund sollte hierbei der Transparenzgewinn stehen, um Verbesserungspotenziale zu identifizieren und nachfolgend die richtigen Maßnahmen in der Fertigung anzugehen. Neben der unmittelbaren Erkenntnis zu bislang verborgenen Potenzialen gelingt so auch die Feststellung, in welchen Bereichen der eigenen Fertigung ein Ausbau digitaler Hilfsmittel lohnend ist. So kann im nächsten Schritt, bspw. in Richtung eines digitalen Shop-Floor-Management-Systems, genauer beschrieben werden, was die notwendigen Funktionen für welche Bereiche sind. Außerdem ist es wichtig, ein Big Picture der eigenen Fertigung zu haben, wobei im Einsatz solcher Lösungen der erste Schritt zu einer Digitalstrategie der Fertigung liegt.

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