Im Rahmen der intelligenten Fertigung werden mit dem Internet verbundene Maschinen zur Überwachung von Produktionsprozessen eingesetzt. Die Auswertung dieser Daten kann Herstellern dabei helfen, sich schnell an Veränderungen in ihren Fertigungs- und Lieferkettenprozessen anzupassen.
Warum ist Smart Manufacturing wichtig?
Die traditionelle Fertigung kann nicht auf Veränderungen im Umfeld reagieren, da sie nicht auf Flexibilität ausgelegt ist. Smart Manufacturing ist von Anfang an auf Anpassungsfähigkeit ausgelegt. Die Analyse von Daten aus Sensoren und digitalen Quellen zu Faktoren wie der Nachfrage hilft Herstellern, schnell auf sich ändernde Bedingungen zu reagieren.
Vorteile der intelligenten Fertigung
Im Folgenden sind einige der Vorteile der intelligenten Fertigung gegenüber herkömmlichen Fertigungstechnologien und -prozessen aufgeführt:
- Anlagen können die Produktivität steigern, da zuverlässige Echtzeitdaten dabei helfen, Ausfälle vorherzusagen und Probleme in den Bereichen Sicherheit und Qualitätssicherung zu erkennen.
- prädiktive Analyse die Logistik optimieren und die Liefertreue verbessern, indem sie Echtzeitinformationen zu Verkehrslage, Engpässen bei Transportcontainern, widrigen Wetterbedingungen und vielem mehr liefert. Darüber hinaus können intelligente Sensoren Probleme bei Fahrzeugen und Fahrern erkennen und so dazu beitragen, Pannen und Unfälle zu vermeiden.
- Hersteller können durch die Optimierung und Automatisierung von Prozessen Arbeitsabläufe verbessern und Projekte effizienter durchführen.
- In der Lieferkette prädiktive Analyse den Nachschub optimieren und die Produktion je nach Bedarf schnell hoch- oder herunterfahren.
- Die Analyse von Daten zu CO₂-Emissionen, Energie- und Wasserverbrauch sowie Abfall kann Aufschluss darüber geben, wie Sie Ihren ökologischen Fußabdruck verringern können.
Mögliche Herausforderungen bei der Umsetzung von Smart Manufacturing
Bei der Genehmigung und Einführung von Smart-Manufacturing-Projekten können folgende Herausforderungen auftreten:
- Das wahrgenommene Risiko stellt ein großes Hindernis dar, das häufig durch eine schrittweise oder phasenweise Einführung bewältigt wird, bei der das Risiko an verschiedenen Meilensteinen bewertet wird.
- Die Notwendigkeit, bestehende Prozesse neu zu gestalten, um intelligente Technologien zu integrieren, kann ein Projekt verlangsamen.
- Die Integration von Technologien in den Bereichen IT und OT kann aufgrund unterschiedlicher APIs und Netzwerkanforderungen komplex sein.
- Die Automatisierung kann eine Herausforderung darstellen, da Hersteller zahlreiche Roboterlösungen anhand verschiedener Anwendungsfälle prüfen müssen.
- Mitarbeiter benötigen häufig Training, unter anderem zum Thema Veränderungsmanagement.
Automobilindustrie
Die Automobilindustrie entwickelt sich weg von einem Modell, das auf der jahrzehntelangen Verfeinerung bestehender Prozesse basiert. Unternehmen wie Tesla vereinfachen die Produktion, indem sie Arbeitsschritte wo immer möglich einsparen. Bauteile wie der Wärmetauscher erfüllen mehrere Funktionen im Fahrzeug, und Komponenten werden ständig angepasst, um eine schnellere Automatisierung zu ermöglichen. Ultraschallsensoren an den Stoßfängern wurden abgeschafft, und ihre Funktion wurde Kameras übertragen, die durch fortschrittlichere Bildverarbeitung für die Tiefenwahrnehmung unterstützt werden.
Mercedes bringt Barcodes an den Windschutzscheiben von unfertigen Lkw in Mexiko an, damit diese auf den Parkplätzen, auf denen sie abgestellt werden, leichter zu finden sind – dort warten sie auf Teile, die bei der ursprünglichen Fahrzeugfertigung nicht verfügbar waren. Kameras und Drohnen bestätigen den Standort, nachdem das Fahrzeug abgestellt wurde.
Stromerzeugung
In der Stromerzeugung kommen teure Anlagen wie Kernreaktoren, Wasserturbinen und Offshore-Windkraftanlagen zum Einsatz. Diese Anlagen sind mit IoT ausgestattet, damit die Hersteller ihren Einsatz in der Produktion überwachen können. Die auf den Sensordatenströmen basierenden Analysen ermöglichen es 3D-Anwendungen zur Anlagenüberwachung, proaktive Wartungsintervalle vorherzusagen.
Einzelhandel
Einzelhändler wie Sainsbury’s und Cost Plus nutzen intelligente Algorithmen, um den Verbrauch vorherzusagen und so Nachschubbestellungen zu steuern, wobei die Manager lediglich die automatisierten Bestellungen überwachen. Erkenntnisse aus dem Kundenverhalten in Echtzeit und aus den übertragenen Kassendaten helfen den Einzelhändlern, die Nachfrage in Echtzeit zu erfassen.
Intelligente Logistik
Kühltransporte vom Erzeuger zum Laden sind hervorragende Beispiele für intelligente Logistik. Dabei können die auf dem Feld verpackten und gekühlten Erzeugnisse mit einem über Mobilfunk vernetzten Temperatursensor ausgestattet werden, um eine Überhitzung während des Transports zu erkennen und den Versender vor möglichem Verderb zu warnen. Die markierten Waren können bei der Ankunft überprüft werden, um die Ausbreitung von Krankheiten zu verhindern.
Landwirtschaft
In der Landwirtschaft kommen in großem Umfang intelligente Technologien zum Einsatz – Drohnen überfliegen Felder, um erntebereite Pflanzen zu kartieren. Biobetriebe setzen Roboter ein, die Tag und Nacht über die Felder fahren, Unkraut mithilfe von Videoerkennung identifizieren und es mit einem Laser vernichten, wodurch der Ertrag ohne den Einsatz von Pestiziden maximiert wird.
Qualitätskontrolle
In der Landwirtschaft kommen in großem Umfang intelligente Technologien zum Einsatz – Drohnen überfliegen Felder, um erntebereite Pflanzen zu kartieren. Biobetriebe setzen Roboter ein, die Tag und Nacht über die Felder fahren, Unkraut mithilfe von Videoerkennung identifizieren und es mit einem Laser vernichten, wodurch der Ertrag ohne den Einsatz von Pestiziden maximiert wird.
Data Analytics
Smart manufacturing relies on data analytics to improve the efficiency and effectiveness of manufacturing processes. Sensors collect data, and data streaming services share data using a publish and subscribe model. The data is stored in a data platform where artificial intelligence (AI) techniques such as machine learning (ML) can perform advanced analytics whose output is used to prescribe or directly make operational changes on the factory floor.
Actian und die Data Intelligence Platform
DieActianData Intelligence Platformwurde speziell entwickelt, um Unternehmen dabei zu unterstützen, ihre Daten in hybriden Umgebungen zu vereinheitlichen, verwalten und zu verstehen. Sie vereint Metadaten , Governance, Datenherkunft, Qualitätsüberwachung und Automatisierung auf einer einzigen Plattform. So können Teams nachvollziehen, woher Daten stammen, wie sie genutzt werden und ob sie internen und externen Anforderungen entsprechen.
Über seine zentralisierte Schnittstelle ermöglicht Actian Erkenntnis Datenstrukturen und -flüsse, wodurch die Umsetzung von Richtlinien, die Behebung von Problemen und die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit vereinfacht werden. Die Plattform hilft zudem dabei, Daten mit dem geschäftlichen Kontext zu verknüpfen, sodass Teams Daten effektiver und verantwortungsbewusster nutzen können. Die Plattform von Actian ist darauf ausgelegt, mit sich entwickelnden Datenökosystemen mitzuwachsen und eine konsistente, intelligente und sichere Datennutzung im gesamten Unternehmen zu unterstützen.Fordern Sie Ihre persönliche Demo an.
FAQ
Intelligente Fertigung bezieht sich auf den Einsatz fortschrittlicher Technologien wie IoT , KI, Analytik, Automatisierung und digitale Zwillinge, um Produktionsprozesse zu optimieren, die Effizienz zu verbessern und Entscheidungsfindung in Echtzeit in industriellen Umgebungen zu ermöglichen.
Die intelligente Fertigung integriert Echtzeitdaten von Maschinen, Sensoren und Systemen in eine einheitliche Umgebung. KI-Modelle, Analyse-Engines und Automatisierungstools analysieren diese Daten, um Ausfälle vorherzusagen, Arbeitsabläufe zu optimieren, Produktionspläne anzupassen und die Qualitätskontrolle zu verbessern.
Zu den Schlüsseltechnologien gehören IoT und Maschinensensoren, industrielle Kontrollsysteme (ICS), Edge-Computing, Cloud und hybride Datenplattformen, prädiktive Analyse, Robotik, digitale Zwillinge, Computer Vision und 5G-Konnektivität für die Datenübertragung niedrige Latenz .
Zu den Vorteilen gehören verbesserte Produktionseffizienz, geringere Downtime, vorausschauende Wartung, bessere Produktqualität, schnellere Problemerkennung, sicherere Abläufe, niedrigere Betriebskosten und verbesserte Flexibilität der supply chain durch Echtzeittransparenz.
Zu den Herausforderungen gehören die Integration von Altsystemen, die Verwaltung umfangreicher Streaming , die Aufrechterhaltung der Cybersicherheit, die Sicherstellung der Datengenauigkeit, die Skalierung von KI-Modellen in verschiedenen Werken und die Abstimmung von OT- (Betriebstechnologie) und IT-Teams auf Datenstandards und Governance.
