Was versteht man unter Smart Manufacturing?

Smart Manufacturing, im Folgenden auch als "intelligente Fertigung" bezeichnet, ist die Digitalisierung der Fertigung auf allen Ebenen – von der optimalen Produktgestaltung bis hin zur Optimierung und Rationalisierung der Produktionsprozesse. Dazu gehört auch die Steuerung von Fertigungslinien durch vorausschauende und vorbeugende Instandhaltung, wodurch Probleme erkannt werden, bevor sie an den Fertigungslinien auftreten. Darüber hinaus umfasst Smart Manufacturing das gesamte Ökosystem eines Fertigungsunternehmens und schließt zudem den Vertrieb und die Lieferkette der Branche mit ein.

Smart Manufacturing vereint Hardware und Software, darunter intelligente Sensoren, Geräte des industriellen Internets der Dinge (IIoT), Big Data, cyber-physische Systeme und Robotik sowie künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML), Echtzeit-Datenanalyse, Simulation, Cloud Computing und digitale Zwillinge. Neue Fertigungsmethoden, wie die additive Fertigung (3D-Druck), sind ebenfalls zu einem wichtigen Bestandteil des Smart Manufacturings geworden, da sie die Erzeugung optimierter Produkte ermöglichen.

Die Entwicklung der intelligenten Fertigung hat in vielen Fertigungsbranchen, wie Automobile, Luft- und Raumfahrt, Verteidigung, Gesundheitswesen, Energiewirtschaft und Halbleiter, ein neues Maß an Optimierung und Automatisierung ermöglicht und trägt dazu bei, die Effizienz, Nachhaltigkeit und Entscheidungsfindung bei den Fertigungsprozessen in diesen Branchen zu verbessern. Die fortschrittlichen Technologien, die im Zuge der digitalen Transformation der vierten industriellen Revolution (Industrie 4.0) entwickelt und verbessert wurden, haben das Smart Manufacturing erst ermöglicht.

Smart Manufacturing basiert auf Echtzeitdaten und datengesteuerten Technologien, die es der Fertigungslinie ermöglichen, sich an Änderungen anzupassen, die auf die Geschäftsanforderungen und -bedürfnisse abgestimmt sind. Durch die Erfassung von Daten aus den zahlreichen Sensoren an der Produktionslinie optimiert das System die unterschiedlichen Parameter auf der Grundlage der erwarteten Produktionsleistung und erkennt durch erlerntes und vorausschauendes Verhalten potenzielle Störungen bereits im Vorfeld. Die Kombination aus Hardware und Software im Bereich der intelligenten Fertigung trägt dazu bei, dass die Produktionslinien reibungslos laufen und frei von Ausfallzeiten und Störungen bleiben. Zahlreiche Komponenten sind an den Möglichkeiten, die die intelligente Fertigung bietet, beteiligt.

IoT, IIoT und Edge-Computing

Viele der Geräte in einer intelligenten Fertigungsumgebung sind Teil des Netzwerks des Internets der Dinge (IoT). Dabei spielt das IIoT eine zentrale Rolle, da es physische und digitale Ressourcen miteinander verknüpft und so fundierte Entscheidungen ermöglicht. Dazu gehören auch intelligente Sensoren, die drahtlos mit dem digitalen Netzwerk verbunden sind und Daten für die Analyse durch die Software hochladen. Dies ermöglicht es dem intelligenten Netzwerk, automatisierte Steuerungsentscheidungen basierend auf den erhaltenen und den historischen Daten zu treffen. Zum IoT-Netzwerk gehören zudem kostengünstige Prozessoren, die bestimmte Rechenaufgaben lokal ausführen, wie beispielsweise die Sensorfusion, bei der Daten von Sensoren erfasst und verarbeitet werden, bevor die gesammelten Daten in die Cloud hochgeladen werden, um Verzögerungen im IoT-Netzwerk zu vermeiden. Dieses "Edge-Computing" hat sich zu einem wichtigen Bestandteil der IIoT-Infrastruktur des Smart Manufacturing entwickelt.

Simulationen und digitale Zwillinge

Simulationen und digitale Zwillinge (virtuelle Umgebungen) werden beim Smart Manufacturing dazu eingesetzt, physische Produkte digital zu erstellen und zu optimieren, sodass alle Toleranzen und Parameter vor Produktionsbeginn ermittelt, validiert und getestet werden können. Dadurch ist die Wahrscheinlichkeit von Fertigungsfehlern aufgrund voroptimierter Prozesse erheblich geringer. Digitale Zwillinge können zudem eine gesamte Smart Factory und alle damit verbundenen Ressourcen simulieren, um einen reibungslosen Ablauf zu gewährleisten, und bieten die Möglichkeit, den Prozess nach Produktionsbeginn kontinuierlich zu optimieren. Da physische Echtzeitdaten in den digitalen Zwilling eingespeist werden können, um mögliche Szenarien durchzuspielen, lassen sich diese anschließend auf die physische Fertigungslinie anwenden.

Cloud Computing

Dank Cloud-Konnektivität und Cloud-Computing können IoT-Sensordaten gespeichert und anschließend von ML-Algorithmen analysiert werden, die auf externen Servern laufen, wo mehr Platz für die Unterbringung der Rechenzentren zur Verfügung steht. In der Cloud lassen sich alle Analysen und Automatisierungen drahtlos durchführen. Zudem sind im Zeitalter der 5G-Konnektivität die Latenzzeiten deutlich geringer und die Geschwindigkeiten höher, was die Umsetzung intelligenter Fertigung in größerem Maßstab ermöglicht.

KI und ML

KI und ML spielen eine zentrale Rolle bei der Datenanalyse im Bereich der intelligenten Fertigung, da sie Muster in den Daten erkennen, die zur Optimierung von Prozessen, zur Reduzierung von Produktfehlern und zur Erkennung von Fertigungs- und Anlagenfehlern beitragen, bevor diese auftreten. KI und ML unterstützen zahlreiche andere Datenanalysealgorithmen und sind ein wesentlicher Bestandteil des "Smart"-Aspekts beim Smart Manufacturing. Darüber hinaus werden KI und ML auch außerhalb dieser Kernbereiche genutzt, beispielsweise in Mikroprozessoren für das IoT-Edge-Computing und in Robotern für intelligente Fabriken, wie Cobots und anderen autonomen Robotern.

Additive Fertigung

Die additive Fertigung ist zu einem wichtigen Bestandteil intelligenter Fertigungstechnologien geworden. Auch wenn der 3D-Druck nicht zur Automatisierungstechnik gehört, ist er doch eine Schlüsseltechnologie im Bereich Konstruktion und Fertigung. Die additive Fertigung bietet eine Möglichkeit, Fertigungszeiten zu verkürzen, schnell Prototypen zu erstellen und Bauteile mit komplexen Geometrien und inneren Kanälen zu entwickeln, deren Herstellung häufig kostspielige Fertigungsschritte erfordert.

SCADA

Das SCADA-System (Supervisory Control and Data Acquisition) koordiniert den Materialfluss und die Bestandsverwaltung in einer Produktionsumgebung in Echtzeit. SCADA führt eine Echtzeit-Systemüberwachung durch und ist direkt mit den Steuerungssystemen verbunden, um die Leistung der Fertigungsanlagen zu überwachen und bei Störungen Warnmeldungen auszugeben.

Die Umstellung von herkömmlichen Fertigungsprozessen auf intelligente Fertigungssysteme bringt eine Reihe von Vorteilen in Bezug auf Effizienz, Produktivität, Qualität, Nachhaltigkeit und Wirtschaftlichkeit mit sich, darunter:

• Verbesserte Erträge: eine Reduzierung der Fehlerquote um 20 – 40 %, eine Steigerung der Erstertragsrate um 15 – 30 % sowie eine Reduzierung von Ausschuss und Restmaterial bei Umform- und Bearbeitungsprozessen um bis zu 50 %.
• Zeitersparnis: eine Verkürzung der Produktentwicklungszyklen um 20 – 30 %, eine Reduzierung der Entwicklungsfehler um bis zu 50 % und eine um 40 % schnellere Markteinführung.
• Kostensenkungen: eine Reduzierung der Forschungs- und Entwicklungskosten (F&E) sowie der Kosten für die Prototypenentwicklung um 20 – 40 %, Einsparungen bei den Rohstoffkosten von 10 – 20 % sowie Energieeinsparungen von 15 % durch optimierte Prozesse.
• Bessere Nachhaltigkeit: eine Reduzierung der CO₂-Emissionen um 25 %, Einsparungen bei Wasser und Ressourcen in der Fertigung von 20 – 30 % sowie eine Steigerung der Energieeffizienz um 15 %.
• Verbesserte Prozess- und Qualitätskontrollen: Eine Verringerung der Prozessschwankungen und der unentdeckten Fehler entlang der Fertigungslinie, was dazu beiträgt, Produktrückrufe zu reduzieren, die Produktqualität zu steigern und das Lieferkettenmanagement zu verbessern.

Neben den betrieblichen Aspekten entlang der Fertigungsstraße ist ein wesentlicher Teil der Fortschritte bei der intelligenten Fertigung die Entwicklung optimaler Produkte, die bereits vor Produktionsstart nachhaltiger, effizienter, schneller und kostengünstiger herzustellen sind.

Dies kann verschiedene Formen annehmen, doch digitale Technologien und Simulationsmöglichkeiten sind dabei von entscheidender Bedeutung. Einerseits kann die Modellierung unterschiedlicher Fertigungsprozesse dabei helfen, festzustellen, wann Fehler in ein Produkt gelangen und ob und nach welcher Zeit diese wahrscheinlich zu einem Ausfall führen. Es kann eine virtuelle Umgebung erstellt werden, um zu untersuchen, wie diese Fehler beseitigt werden können oder wo die Toleranzen im Produkt ein bestimmtes Maß an Fehlern zulassen. Virtuelle Umgebungen helfen zudem dabei, die besten Fertigungstechniken für ein Produkt zu ermitteln, indem sie aufzeigen, welche Verfahren zu hohe Spannungen im Material verursachen, was schnell zu einem Produktversagen führen kann.

Sobald die Teilprozesse modelliert wurden, können Modelle mit reduzierter Ordnung in das System integriert werden, um festzustellen, wann Fertigungsanlagen beginnen, von den Vorgaben abzuweichen und außerhalb der Toleranzgrenzen zu geraten. Beide Aspekte tragen dazu bei, die Sicherheit und Qualität der Produkte zu verbessern und gleichzeitig die Auslastung der Fertigungslinien durch weniger Produktfehler zu steigern. Dies lässt sich sowohl auf herkömmliche Fertigungslinien als auch auf additive Fertigungsverfahren anwenden, da die Temperatur der Schmelzbäder auch in additiven Verfahren überwacht werden kann.

Ein weiterer wichtiger Aspekt des modernen Produktdesigns ist die Nachhaltigkeit. Die Designunterstützung durch Simulation trägt in der intelligenten Fertigung dazu bei, Bauteile besser recycelbar zu machen, indem die Rohstoffauswahl und die Energieeffizienz durch optimierte Prozesse verbessert werden. Dabei geht es häufig um das Verhältnis zwischen der Recyclingfähigkeit von Materialien und dem Energieaufwand für deren Herstellung. Stahl lässt sich beispielsweise leichter recyceln als viele Kunststoffe, benötigt jedoch für die Herstellung deutlich mehr Energie. Ebenso sind Batterien aus Elektrofahrzeugen (EVs) wesentlich schwieriger zu recyceln als ein herkömmlicher Verbrennungsmotor, doch ein Elektrofahrzeug verringert die lokalen Treibhausgasemissionen. Das betrifft auch die additive Fertigung, denn anstatt in verschiedenen Werken voneinander getrennte Prozesse durchzuführen, ist es unter Umständen energie-, material- und zeitsparender, additive Fertigungsverfahren zu nutzen.

Simulationsansätze wie modellbasierte Systemtechnik oder modellbasiertes Prozesstechnik können zahlreiche Fertigungsprozesse simulieren. Das schließt Extrudieren, Mischen, Zerkleinern und Mahlen, Stanzen, Umformen, Gießen, Beschichten, Schweißen, Löten sowie die additive Fertigung und viele weitere gängige Fertigungsverfahren ein. Bei der Simulation werden sowohl das Bauteil als auch der Prozess berücksichtigt, und dabei kommen unterschiedliche Ansys-Tools zum Einsatz:

• Ansys LS-DYNA – Simulationssoftware für die nichtlineare Strukturdynamik: Hiermit werden Fertigungsteilprozesse wie Stanzen, Umformen oder Walzen modelliert.
• Ansys Fluent – Simulationssoftware für Flüssigkeiten: Wird zur Modellierung flüssigkeitsbasierter Fertigungsprozesse, wie z. B. beim Mischen, eingesetzt.
• Ansys Rocky – Simulationssoftware zur Partikeldynamik: Wird zur Modellierung der Partikeldynamik in Flüssigkeiten genutzt und häufig in Verbindung mit der Fluent-Software für flüssigkeitsbasierte Teilprozesse eingesetzt.
• Die umfassende Lösung für die additive Fertigung Ansys Additive Suite: Sie wird eingesetzt, um additiv gefertigte Bauteile zu modellieren, und ermöglicht vollständig virtuelle Drucke, die die Belastung des Bauteils, dessen Schichtstruktur, die optimale Ausrichtung des Bauteils relativ zum Laser, das Vorhandensein von Fehlern oder Einschlüssen im Bauteil, die Eigenschaften des Schmelzbads sowie die Optimierung der Betriebsparameter aufzeigen.
• Die simulationsbasierte Plattform Ansys Twin Builder für digitale Zwillinge und die KI-gestützte Software Ansys TwinAI für digitale Zwillinge: Diese werden genutzt, um eine virtuelle Umgebung mit digitalen Zwillingen zu erzeugen, in der Fertigungsprozesse und sogar eine gesamte intelligente Fertigungsanlage simuliert werden können, um Test- und Optimierungsszenarien in Echtzeit durchzuführen.

Simulationen spielen eine wichtige Rolle bei der Einrichtung intelligenter Fertigungsanlagen. Wenn Sie erfahren möchten, wie Sie Simulationen und digitale Zwillingstechnologien nutzen können, um das Produktdesign und den Betrieb im Bereich Smart Manufacturing zu optimieren, wenden Sie sich bitte an unser Technikteam.

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