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Digitales Shopfloor-Management sorgt für mehr Ressourceneffizienz und Resilienz

Published: · Last updated: · 7 min Lesezeit

In unsicheren Marktlagen wie aktuell benötigen Unternehmen Stabilität in der Produktion bei gleichzeitiger Flexibilität in der Auftrags- und Kapazitätsplanung. Der Weg dorthin führt über digital gesteuerte Produktion. Die in den Maschinen verborgenen Daten sind ein Schatz, den es zu heben gilt, um Kosten- und Ressourceneffizienz zu erreichen.

Durch eine digitale Transformation von Produktion und Lieferketten können Unternehmen die strategischen Ziele einer unternehmensweiten Ressourceneffizienz erreichen: Kosten im Griff halten, Resilienz in Prozessen und Lieferketten erhöhen, den Beitrag zum Klimaschutz steigern, Innovationskraft für die Zukunft sichern.

In der Industrie findet die Wertschöpfung in den Fabriken statt. Daher muss das Hauptaugenmerk bei Ressourceneffizienz auf der Optimierung aller Fertigungsprozesse liegen. Konkret erreichen Unternehmen Ressourceneffizienz durch datengesteuertes Shopfloor Management.

Manufacturing-X – Initiative zur Digitalisierung der Lieferketten in der Industrie

Digitalisierung liefert messbare Ergebnisse – plus 12% OEE schon zu Beginn

Datengesteuertem Shopfloor Management kommt heute eine überlebenswichtige Bedeutung zu. Großer Vorteil: Smartes Shopfloor Management liefert konkrete und messbare Ergebnisse.

  • Wer die Verfügbarkeit seiner Anlagen erhöhen will, erreicht diese durch die Messung der Gesamtanlageneffektivität (OEE – Overall Equipment Effectiveness). Unsere Erfahrung: Unternehmen erreichen bereits in der Pilotphase ein um 12 % höhere OEE, nach dem Rollout sind mehr als 20 % höhere OEE drin.
  • Wer seine Anlagenverfügbarkeit erhöht, erreicht das durch weniger Stillstände und Störungen. Diese Reduktion wirkt sich wiederum unmittelbar positiv auch auf den Personal- und Energiebedarf aus – mit entsprechenden Effizienz- und Kostenvorteilen.
  • Wer Leistung und Liefertreue in seinen Tochterfabriken möglichst schnell auf ein Soll-Niveau bringen will, wird dies durch eine Echtzeit-Messung der OEE via Cloud erreichen.
  • Wer aus regulatorischen Gründen ein Zertifikat wie die ISO 50001 benötigt, wird das mit den Ergebnissen eines datengesteuerten Energie-Monitoring erreichen.
  • Wer klimafreundlicher produzieren will, kann auf digitales Energie-Monitoring im Zusammenspiel mit weiteren smarten Lösungen setzen.

So hat ein Automotive-Konzern mit uns die wichtigsten Maschinen digital angebunden, die Energiedaten werden laufend ausgewertet. Zusätzlich korreliert das Team des Kunden Leistungs- und Energiedaten so, dass für jeden Auftrag die jeweils Energie-effizientesten Maschinen zum Einsatz kommen. Ergebnis: Unser Kunde hat den Energieverbrauch in den vergangenen Jahren um mehr als 20 Prozent reduziert – bei gleichbleibenden Prozessen und steigenden Produktionsvolumina.

Transformation: Lieber in kleinen Schritten vorangehen, als groß zu scheitern

Das Projekt Smart Factory kann nur mit zwei Flügeln fliegen – Technologie 4.0 und Transformationskultur 4.0. Deshalb gilt für eine digitale Transformation: erst die Mitarbeiter motivieren, dann Maschinen und Prozesse optimieren. Schon das Projektmanagement des Projekts sollte ressourcenschonend organisiert sein: Lieber in kleinen Schritten vorgehen, als groß zu scheitern.

Eine Checkliste für das Projektmanagement:

  • Ein bereichsübergreifendes Change-Team definiert Aufgaben, setzt Termine, evaluiert geeignete Technologie 4.0
  • Die Pläne, das Vorgehen und vor allem erste Erfolge werden laufend kommuniziert, um Akzeptanz und Motivation sicherzustellen
  • Das stärkste Argument für die Motivation der Mitarbeiter: Digital gesteuerte Prozesse sorgen letztlich für mehr Standort- und Arbeitsplatzsicherheit. Damit ist der Einsatz von digitalen Technologien Teil der Lösung für mehr Zukunftssicherheit.
  • Der Start wird mit einem „Piloten“, also einem von der Hauptproduktion abgetrennten Bereich. Es reicht zunächst, 10 bis 15 „kritische“ Maschinen digital anzubinden und in dem Pilotbereich neue Abläufe zu trainieren.
  • Alle Erfahrungen, Ergebnisse und Erfolge werden dokumentiert – und so replizierbar gemacht.
  • Auf Basis aller Erfahrungen wird der Rollout organisiert.

Technologie: Vorteil Modularität und Interoperabilität

Datengesteuertes Shopfloor Management wird am besten unterstützt von IT-Lösungen, die sich modular zu individuellen Architekturen komponieren lassen und den freien Austausch mit anderen Systemen ermöglichen. Modularität und Interoperabilität haben zwei entscheidende Vorteile:

  1. Unternehmen können ihre Ziele und Maßnahmen flexibel in ihrer eigenen Geschwindigkeit Schritt für Schritt angehen – ob Transparenz durch Leistungsanalysen in einem Piloten, ob höhere Ressourceneffizienz einer ganzen Fertigung, ob optimierte Auftragsplanung durch Predictive- und KI-Lösungen.
  2. Auch in Zukunft können gewünschte Lösungen nahtlos integriert werden.

Geeignete modulare Technologie bewältigt drei Etappen:

  • KONNEKTIEREN: Alte wie neue Maschinen digital anbinden – egal welches Alters, von welchem Hersteller, welcher Typ
  • HARMONISIEREN: Big Data werden zu Smart Data – Signale in eine einheitliche „Sprache“ bringen, also in semantisch präzise Informationen und so für weiterführende Systeme nutzbar machen
  • KOMPONIEREN: ein nahtloses Zusammenspiel von eigenen und externen IT-Lösungen und Systemen ermöglichen

Maschinen konnektieren und Transparenz schaffen

Nach wie vor sind in den allermeisten Fabriken Maschinen von unterschiedlichen Herstellern aus unterschiedlichen Jahrgängen mit unterschiedlichen Steuerungen im Einsatz. Daher benötigen die meisten Unternehmen eine durchgängige digitale Anbindung von alten wie neuen Maschinen (Brownfield/Greenfield), um ihre Investitionen in Bestandsanlagen zu schützen und gleichzeitig innovative Anwendungen zum Beispiel für nachhaltige Fertigung zu ermöglichen.

Die digitale Anbindung solcher heterogenen Maschineparks gilt als die zentrale Herausforderung, insbesondere für global fertigende Unternehmen mit internationalen Produktionsnetzwerken.

Unterschiedliche Maschinensignale übersetzt in einen Standard

Eine performante Edge-Lösung integriert unterschiedlichste Maschinen-Steuerungen und standardisiert die Signale zu einem einheitlichen Maschinedatenmodell (Machine Twin), welches in weiterführenden Systemen zur Verfügung steht – beispielsweise für Echtzeit-Analysen in SAP DMC (Digital Manufacturing Cloud), für Prognosen sowie für KI-Anwendungen.

Aus den eingesammelten Signalen muss die Lösung die unterschiedlichsten Messwerte und Kennzahlen gewinnen können. Grundlegend wichtig ist insbesondere die Information, wann sich eine Maschine tatsächlich – objektiv gemessen – in Produktion oder im Stillstand befindet sowie die Stillstandsgründe.

Templates beschleunigen die Maschinenanbindung

Die Anbindung gleiche Anlagen sollte einfach zu skalieren sein. Ein solches globales Management stellen Vorlagen – Templates – in einer Maschinen-Bibliothek, dem Machine Repository, sicher. Ist ein Anlagentypus einmal erfasst und erfolgreich angebunden, muss es das Vorlagenkonzept erlauben, weitere gleiche Anlagen, egal ob im gleichen Werk oder weltweit verteilt, einfach und schnell anzubinden.

Eine solche Maschinen-Bibliothek arbeitet in unserer Lösung FORCAM FORCE EDGE mit einem innovativen Plug-in-Konzept. Neben den wichtigsten Industrie-Standards wie OPC, MTConnect, modbus, MQTT usw. stehen auch herstellerspezifische Protokolle wie Siemens, Heidenhain, Fanuc usw. bereit. Um NC-Maschinen zu unterstützen, enthält die Lösung auch umfangreiche Funktionen zum Dateiaustausch. Auch dabei stehen sowohl Standards als auch herstellerspezifische Protokolle zur Verfügung.

2) Signale harmonisieren – und die Effizienz erhöhen

Vom Signal zur Bedeutung: Daten sind dann das Öl des digitalen Zeitalters, wenn unterschiedlichste Signale zu Daten „raffiniert“ werden. Das heißt, dass ihnen per Software die richtige Bedeutung gegeben wird. Operativ bedeutet das: Nachdem das Fundament der digitalen Vernetzung aller Fabrikanlagen gelegt ist, müssen die eingesammelten Maschinen- und Sensorsignale in relevante und nutzbare Informationen umgewandelt werden – Big Data zu Smart Data.

Ziel ist der Digitale Zwilling der Produktion, der alle Vorgänge in Echtzeit in allen gewünschten Systemen abbildet. Er liefert allen IT-Systemen und Apps das smarte Futter, welches diese für die unterschiedlichsten Echtzeit-Analysen benötigen. Mit diesen präzisen Informationen können Analysen jeder Art in spezialisierten Programmen gefahren werden – zum Beispiel

Für den Digitalen Zwilling der Produktion sind hochleistungsfähige, cloudbasierte Rechnerlösungen zur Datenmodellierung und Validierung notwendig.

Echtzeit-Analysen sind der erste Schritt hin zu höherer Effizienz. Für nachhaltigen Erfolg sollten zudem umfängliche historische Analysen möglich sein. Zentrale Fragen für nachhaltige Optimierung sind zum Beispiel:

  • In welchem Fertigungsbereich wurde im vergangenen Monat die höchste Qualität erreicht?
  • Welche Anlagen hatten in den letzten sechs Monaten den höchsten Energieverbrauch?
  • Welche Maschinen dürften im nächsten Monat einen erhöhten Wartungsbedarf haben?

Typischerweise liefert die Lösung die Daten direkt an das konsumierende System. Gezielt können Signalwerte aber auch lokal zwischengespeichert und später abgefragt werden.

Dafür sorgt der sogenannte Datensee, der Data Lake. Er stellt sowohl die Rohwerte der Signale wie Verbräuche, Temperatur, Zähler, Vorschub, Automatik-Modus zur Verfügung als auch betriebswirtschaftliche Verdichtungen wie Produktivstatus oder Gut-/Schlecht-Zähler, sofern sich diese aus Signalkombination ableiten lassen.

Zusätzlich sollte ein Data Lake Konfigurationsänderungen, Schreibvorgänge und den Log übertragener NC-Dateien speichern können. So werden unter anderem Versandprotokolle möglich:

  • Wann wurde welches Signal wie abgeschickt?
  • Wer hat wann etwas an der Konfiguration der Maschinenanbindung geändert? (Revisionssicherheit)
  • Welche Datei mit welcher Versionsnummer wurde zu welchem Zeitpunkt an welche Anlage (NC Modul) gesendet oder zurückgeholt?

Mehr zur Lösung FORCAM FORCE EDGE

3) IT-Lösungen komponieren – und Flexibilität auch in Zukunft sicherstellen

Technologisch lautet das Ziel: Alle gewünschten Systeme arbeiten in Echtzeit mit einheitlichen Daten – die Produktion ebenso wie die Planung. Shopfloor und Topfloor laufen synchron.

Dazu muss der Digitale Zwilling der Produktion eigenen oder externen weiterführenden Systemen für aktuelle und historische Echtzeitanalysen zur Verfügung stehen – von Leistungsanalysen (OEE) über Rückverfolgbarkeit bis zum Energie-Monitoring.

Für den freien Datenaustausch sorgen offene Web-Schnittstellen sowie gängige Kommunikationsprotokolle. Die freie Komposition und Kollaboration von eigenen und Partnerlösungen wird möglich.

Um Daten nach „oben“ (northbound) zu liefern, stehen vier gängige Protokolle zur Verfügung:

  • OPC/UA (Open Platform Communications/Unified Architecture),
  • MQTT (Message Queuing Telemetry Transport)
  • HTTP/REST
  • Kafka

Über die Restful API/HTTP können sämtliche Konfigurationen, Stammdaten ausgelesen und sogar von übergeordneten Systemen geschrieben werden. Diese ermöglicht die nahtlose und automatisierte Konfiguration in komplexen Architekturen.

Datengesteuertes Shopfloor Management mit modular aufgebauten IT-Lösungen sowie ein schrittweiser Transformationsprozess machen eine Produktion flexibler, ermöglichen kurzfristiges Umsteuern und unterstützen konkret dabei, dass ein Unternehmen insgesamt resilienter gegen stockende Lieferketten und schnell wechselnde Marktanforderungen wird.

Über den Autor

Oliver Hoffmann ist Geschäftsführer bei FORCAM, zuständig für den weltweiten Vertrieb, das Marketing, das Partnergeschäft sowie die Digitalisierung ausgewählter Geschäftsprozesse. Der studierte Wirtschaftsinformatiker hat über 25 Jahre Erfahrung im Vertrieb von beratungsintensiven Software-Lösungen.

Oliver Hoffmann

Geschäftsführer FORCAM GmbH