In der industriellen Fertigung lassen sich die Anforderungen hinsichtlich Qualität und Flexibilität ohne entsprechende Software-Systeme nicht erfüllen. DiIT hat die wichtigsten Trends in der Produktion zusammengefasst.
Trends im Manufacturing
Die Digitalisierung schreitet auch in der industriellen Produktion zügig voran. Hier die wichtigsten Trends, mit denen zu rechnen ist:
1. Künstliche Intelligenz (KI)
Die Anwendung von KI wird deutlich zunehmen. In der Industrieautomatisierung und in der Qualitätssicherung können mit neuronalen Netzen und Machine Learning erhebliche Kosteneinsparungen erreicht werden. So können beispielsweise Anlagen aus den Betriebszuständen selbstständig „lernen“ und so vorausschauende Wartung vereinfachen; durch intelligente Lösungen der Bildverarbeitung und der Mustererkennung können zerstörungsfreie Prüfverfahren angewandt werden, die in der Lage sind, Anomalien sehr schnell zu erkennen.
2. Agile Manufacturing
Agile Manufacturing löst mehr und mehr Lean Manufacturing ab. Hersteller können damit schnell auf neue Anforderungen reagieren und Änderungen etwa im Produktdesign oder bei Spezifikationen vornehmen. Damit lassen sich auch kleine und kleinste Losgrößen realisieren, ohne dass dabei die Produktionskosten explodieren. Der Trend zu individueller Produktion führt direkt zum Agile Manufacturing.
3. Qualität 4.0
Qualitätssicherung wird zu einem zentralen Thema der Produktion. Qualität muss dabei von Anfang an in das Design der Produkte integriert werden. Ein erfolgreiches Qualitätsmanagement durch qualifizierte Software hilft, potenzielle Produkt- oder Prozessfehler schon während der Planung zu vermeiden. Nur auf diese Weise können sichere, robuste Produkte und effiziente Prozesse entwickelt und der Prüfaufwand während und nach der Fertigung minimiert werden. Wie heute schon bei der PC-Ferndiagnose können Spezialisten direkt auf die Produktionsmaschinen zugreifen, um Fehler zu identifizieren und zu beheben. Produkte speichern Produktionsdaten, Messwerte und Spezifikationen der einzelnen Fertigungsschritte. So können sie quasi selbstständig Produktionsstationen ansteuern, die Bearbeitung einleiten sowie Einsatz- und Verschleißparameter über den gesamten Lebenszyklus erfassen und auswerten.
4. Traceability
Vor dem Hintergrund steigender Qualitäts-Anforderungen wird die durchgängige Rückverfolgbarkeit für mehr und mehr Bauteile unabdingbar. Rückverfolgbarkeit ermöglicht eine genaue Fehlerermittlung, weil sich exakt feststellen lässt, welche Charge an welcher Maschine für eventuelle Fehler verantwortlich ist, so dass Gegenmaßnamen schnell umgesetzt werden können. So können Fehler eng eingegrenzt werden, so dass Hersteller bei größeren Störungen nicht gleich komplette Serien zurückrufen müssen, sondern sich auf bestimmte Chargen beschränken können.
5. Big Data
Die effiziente Verarbeitung und Analyse sehr großer Datenmengen wird für die industrielle Produktion immer wichtiger. Die mittlerweile in fast allen Betrieben hochvernetzte Produktion generiert riesige Datenmengen, die in Echtzeit aufgenommen und verarbeitet werden müssen. Eine vollständige Maschinendatenauswertung bietet die Möglichkeit, während eines Prozesses Leistungsabweichungen und Verschleiß festzustellen. Die Maschinen können dann selbst vorbeugend Instandhaltungsmaßnahmen anfordern.
Der Beitrag wurde ursprünglich hier veröffentlicht
#EAS-MAG.digital News