Cyber-physische Systeme ermöglichen die Reduzierung zentraler Planungs- und Steuerungsentscheidungen durch dezentrale Koordination zwischen den Elementen eines Produktionssystems. Theoretische Ansätze zur Ermittlung des benötigten Grades an Autonomie existieren [1], allerdings bleibt unklar, inwieweit Autonomie tatsächlich zur besseren Erreichung der Ziele des Produktionssystems dient. Dieser Beitrag stellt ein in der Praxis validiertes Verfahren vor, mit Hilfe dessen die Bereiche eines Produktionssystems, die von einem größeren Maß an Autonomie profitieren können, ermittelt werden können.

Industrie 4.0 und die damit verbundene Vernetzung der gesamten Wertschöpfungskette sind zentrales Thema in der deutschen Fertigungsindustrie. MES gilt dabei als einer der Enabler für Industrie 4.0. 

Kooperative Wertschöpfung, orchestriert über eine Blockchain: Am Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Ilmenau wird ein Demonstrator entwickelt, der eine vernetzte Fertigung von der Auftragserstellung bis zum fertigen Produkt ermöglicht. Der Demonstrator koppelt das additive Lichtbogenschweißen mit Thermografie und 3D-Scanverfahren, um eine spanende CNC-Nachbearbeitung produktindividuell zu optimieren. Die Datenübertragung zwischen den einzelnen Fertigungsprozessen erfolgt dabei auf Basis von Smart Contracts. Smart Contracts steuern den Fertigungsablauf und ermöglichen eine Kommunikation der Maschinen untereinander. Die Daten sind in der Blockchain vor Verlust oder Manipulation geschützt, aber dennoch permanent über das Internet verfügbar. Variable Zugriffsrechte erlauben die Weitergabe der Daten auch an Firmen in einem Partnernetzwerk, so dass eine Fertigung in kooperativen, unternehmensübergreifenden Netzwerken ermöglicht wird.

Um die Datenerfassung im Shopfloor zu automatisieren, entschied sich die pelzGROUP im Jahr 2014, ein Manufacturing Execution System (MES) einzuführen und startete eine Anbietersuche. Der breite Funktionsumfang im Standard und die Skalierbarkeit des angebotenen Systems führte im Jahr 2015 zur Entscheidung für das MES HYDRA von MPDV. Dazu informierte sich das Unternehmen auch bei anderen HYDRA-Anwendern, die über den Einsatz des MES sehr zufrieden berichteten.

Aktuelle Entwicklungen erfordern zunehmend komplexere Produktionsprogramme. Die Kombination von additiver Fertigung und Industrie 4.0 ermöglicht neue Ansätze, die eine wirtschaftliche Fertigung jener erst ermöglichen. Die Bionic Smart Factory 4.0 gibt diesen Elementen einen Ordnungsrahmen und beschreibt sie hinsichtlich ihrer Anordnung und ihres Zusammenspiels. Die Wirkungsweise wird durch eine Beurteilung gegenüber Determinanten der Produktionsprogramme erläutert.

Der Aufbau eines nachhaltigen „IT-Produktionsgedächtnisses“ durch die MES-Implementierung aus Maschinen- und Betriebsdatenerfassung sorgt bei der Tillmann Profil GmbH für mehr Transparenz und besseres Produktionscontrolling.

Das Projekt „CrimpProd-S“ untersucht die Integration dezentraler, selbstlernender Produktionssteuerungssysteme im Kontext der Industrie 4.0 unter Einbeziehung additiver Fertigungsverfahren. Das Ziel ist die wirtschaftliche Umsetzung kleiner Losgrößen hin zur kundenindividuellen Stückzahl 1 bei bestehenden Produktionsstrukturen. Der Fokus ist hierbei die stufenweise, evolutionäre Transformation der bestehenden Produktion. Durch die Entwicklung einer allgemeingültigen und übertragbaren Methode kann für verschiedene Produktionssysteme der Nutzen der Losgröße 1 identifiziert werden. Dabei wird im Einklang mit der strategischen Ausrichtung eine angepasste, mitarbeitergerechte und risikoarme Integration der Technologien angestrebt.

Die Bedeutung der Logistik hat sich in den vergangenen Jahrzehnten stark verändert. Während diese früher zu den Kernfunktionen der meisten Unternehmen zählte, werden Logistikdienstleistungen heutzutage häufig an Logistikdienstleister ausgelagert. Diese Verlagerung führt zu neuen organisatorischen Strukturen und ermöglicht ebenso die Umsetzung neuer innovativer Geschäftsmodelle. Durch die Digitalisierung der Logistik steigt der notwendige Integrations- und Koordinationsaufwand exponentiell an und kann nur durch den intelligenten Einsatz von IT beherrschbar gestaltet werden kann. Dieser Beitrag beleuchtet das Spannungsfeld der Logistik und IT und zeigt auf, welchen Herausforderungen die Logistik unterliegt und wie diese durch den adäquaten Einsatz von Big Data Technologien bewältigt werden können.

Im Zuge der 2017 veröffentlichten Studie „Manufacturing-Data-Analytics“ der Universität St. Gallen in Kooperation mit der RWTH Aachen wurden vielfältige Aspekte der industriellen Datennutzung untersucht. Hierbei wurden verschiedene Themenfelder wie beispielsweise technische Systeme, Implementierungsstatus und organisatorische Umsetzung analysiert. Während sich viele produzierende Unternehmen noch in einem rudimentären Einführungsstadium befinden, sind andere Unternehmen bereits heute in der Lage, durch umfassende Datenerhebung und -auswertung Vorhersagen treffen zu können und so ihre Effizienz in der Produktion erheblich zu steigern. Dabei sind besonders die Datenqualität und eine systematische Evaluierung von Anwendungsfällen von entscheidender Bedeutung. Ebenso konnte gezeigt werden, dass strategische Partnerschaften sinnvoll sind, um die Implementierung zu beschleunigen und einfacher zu gestalten.

Seit der Einführung der CNC-Technik haben wir im Maschinenbau keine echte Innovation mehr erlebt. Doch damit ist jetzt endlich Schluss, denn das Werkzeug der Zukunft steht schon vor der Tür. In den nächsten Jahren revolutioniert es die Produktion und Logistik nachhaltig – und bringt Vorteile für Unternehmen und die Umwelt. Warum es dies aus der Luft tut und wie Sie dabei Kosten und Ressourcen sparen, das verrät Jürgen R. Schmid.

Innovative Technologien bieten großes Potenzial für eine nachhaltige Veränderung von Wertschöpfungsketten. In diesem Artikel wird am Beispiel der Schuhindustrie aufgezeigt, wie Kunden als Wertschöpfungspartner der Hersteller in eine sogenannte Make-by-Customer Supply Chain integriert werden. Dies ermöglicht eine hohe Individualisierung der Produkte bei gleichzeitiger Verbesserung der logistischen Zielerreichung.

Presslinien führen einen mehrstufigen Umformprozess durch, der in der Praxis weitestgehend als Blackbox betrieben wird. Erst am Ende der Linie findet eine Qualitätskontrolle und gegebenenfalls eine Anpassung der Anlagenparameter statt, sollte ein Fehler aufgetreten sein. Im Forschungsprojekt SmartPress wird ein System entwickelt, das mithilfe bildgebender Sensorik Informationen über die aktuelle Platine aus den einzelnen Prozessstufen extrahiert. So werden z. B. Daten über Ziehränder mit dem Wissen über den aktuellen Systemzustand (z. B. aktuelle Haltekräfte) kombiniert. Ein neuronales Netz bildet die hochkomplexen Zusammenhänge zwischen Anlagenparametern und Produkteigenschaften ab. Auftretende Veränderungen an den Platinen werden so im laufenden Prozess erkannt und Anlagenparameter entsprechend produktindividuell angepasst.

Die intelligente Fabrik der Zukunft soll unter dem Schlagwort „Industrie 4.0“ durch sogenannte Cyber-Physical Systems (CPS) gesteuert werden. Damit ist gemeint, dass die Anlagenkomponenten selbständig den Prozess steuern und somit keine zentrale Steuerung mehr erforderlich ist. Man erhofft sich dadurch flexible Systeme, die nicht individuell programmiert werden müssen, sondern aus Modulen per Plug and Play zusammengesetzt werden können. Welche Aufgaben bleiben der SPS und welche Anforderungen muss sie hierfür erfüllen? Dieser Beitrag diskutiert an einem Beispiel die Möglichkeiten und Grenzen der SPS 4.0 aus heutiger Sicht.

Damit die Nachfrage nach individualisierten Produkten ohne Zeit- und Produktivitätsverluste befriedigt werden kann, müssen Unternehmen ihre Prozesse für die Fertigung in „Stückzahl Eins“ befähigen. Dies betrifft neben der Auftragsabwicklung insbesondere die Erstellung kundenindividueller Bearbeitungsprogramme für die Fertigung. Dieser Artikel zeigt Ansätze für die Automatisierung der Informationsprozessketten bei der Fertigung kundenindividueller Produktvarianten auf.

In diesem Beitrag werden die theoretischen Grundlagen der Maschinenbelegungsplanung für mehrstufige Produktionsumgebungen erörtert und davon ausgehend Lösungsverfahren für Belegungs-
probleme unter praxisrelevanten Problemstellungen entwickelt. In der Printausgabe von productivITy (Ausgabe 2-17) wurde eine Kurzfassung dieses Beitrages veröffentlicht. In der hier vorgelegten Online-Fassung werden die Abbildung praxis-
typischer Rahmenbedingungen für die Maschinen-
belegungsplanung sowie die Bewertung alternativer Belegungsplänen ausführlicher beschrieben.

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Als Ende des 18. Jahrhunderts mithilfe von Wasser- und Dampfkraft die ersten mechanischen Produktionsanlagen in Deutschland eingeführt wurden und der erste mechanischen Webstuhl zuvor vom Menschen ausgeführte Arbeit übernahm, begann die Wandlung vom Agrar- zum Industriestaat und der damit verbundene „Siegeszug“ der Massenproduktion. Während vorher alle Produkte in Manufakturen gefertigt wurden, war es nun möglich, Produkte kostengünstiger und meist auch schneller herzustellen. Im Laufe der Jahre nahmen im Rahmen der Massenproduktion hergestellte standardisierte Produkte einen immer wichtigeren Stellenwert ein, da gerade auch während – und nach – den beiden Weltkriegen auf diese Weise eine bessere Versorgung gewährleistet werden konnte, als sie mit reinen Manufakturen möglich gewesen wäre.