Digital vernetzte Kunststoffverarbeitung
Projektziele & Projektergebnis
Umsetzung projekt in den Bereichen „Prozesse“ mit dem Ziel der Erhöhung/Steigerung/ Optimierung des IT-Know Hows bei Mitarbeitenden, des Informationsflusses (Qualität, Verfügbarkeit, Transparenz) und von Prozessen.
Im Projektverlauf wird eine KMU-gerechte Datenaufnahme in der Cloud mit minimalen IT-Setup-Kosten für die Inbetriebnahme dieser Lösung realisiert. Dem Unternehmen steht damit künftig eine einheitliche, vollständige und zentralisierte Datenbasis zur Verfügung.
Gesamtprojekt
Top Erkenntnisse aus dem Projekt
Ausgangslage
Zentrale Fragestellungen im Projekt
- Wie könne Datengesammelt werden und fehlerhafte Angaben vermieden werden?
- Wo und Welche Sensoren sollen/müssen verbaut werden um ausreichende Datenqualität zu gewährleisten?
Projektdetails
Die Firma Spaeth ist einer der ältesten Polierscheibenhersteller Deutschlands. Mit 10 Mitarbeitern werden Polierscheiben aus unterschiedlichen Ausgangsmaterialien ghergestellt und damit die Automobilindustrie und metallverarbeitende Unternehmen beliefert. Im Produktsortiment befinden sich außerdem u. a. Schleifmittel und Polierpasten.
Das Projekt:
Die Polierscheibenfabrik Spaeth setzt eine cloudbasierte Betriebsdatenerfassung ein, mit der das Unternehmen einen Live-Einblick in die organisatorischen Produktionsprozesse bekommt. Hiermit können auftragsbezogene Maschinen- und Mitarbeiterdaten (insbesondere Bearbeitungszeiten) über Tablets in der Produktion bereitgestellt und in der Arbeitsvorbereitung live ausgewertet werden. In der Praxis leidet die Datenqualität und -frequenz jedoch besonders bei den Maschinendaten (Laufzeiten etc.) unter Fehleingaben der Mitarbeiter, da die Datenerfassung noch manuelle Schritte erfordert. Teilweise werden Polierscheiben zudem chemisch behandelt und getrocknet. In diesem Fall muss der Trocknungsvorgang manuell überwacht werden. Auch hier bietet sich eine automatische Sensordatenrückführung in das eingesetzte System an.
Ziel des Transferprojektes sind die Implementierung und die Validierung einer KMU-gerechten, modularen und skalierbaren, cloudbasierten Sensordatenaufnahme auf dem betrieblichen Hallenboden zur digitalen Echtzeitprozessüberwachung von Produktionsprozessen.
Konkret werden nun bei der Firma Spaeth dynamische Sensoren (z. B. Beacons) an Bauteilen und Maschinen befestigt, um entitätsspezifische Sensordaten aufzunehmen. Die Beacons mit Feuchtigkeitssensoren überwachen somit im Laufe des Projektes die Trocknungsvorgänge, während Beacons mit Beschleunigungssensoren Maschinenaktivitäten detektieren oder Bearbeitungszeiten von Mitarbeitern aufnehmen. Die Daten werden den Unternehmen zur schnellen Reaktionsfähigkeit in einer Cloud-Anbindung live verfügbar gemacht.
Der Projektablauf
Im ersten Schritt wird der Prozess bei Spaeth analysiert und hinsichtlich der Potenziale zur Einbringung von Sensortechnik auf Maschinen oder Prozessteilschritte untersucht. Die erhobenen Anforderungen werden in ein Lastenheft zur Beschaffung von Beacons überführt.
Je nach Potenzialen und notwendiger Sensortechnik werden Beacons eines oder mehrerer Typen von einem oder mehreren Herstellern bezogen und erprobt. Der Fokus liegt hier auf der Messbarkeit der abzubildenden Sachzusammenhänge mit der Sensorik der Beacons, nicht auf der Kommunikation der Beacons mit dem Cloud-Server über das Gateway.
In einem dritten Meilenstein wird die Kommunikation der Beacons und die Visualisierung in dem Web-Frontend implementiert und im unternehmerischen Alltag bei Spaeth validiert.
Der Nutzen aus dem Projekt
Bei der Fimra Spaeth wird im Projektverlauf eine KMU-gerechte Datenaufnahme in der Cloud mit minimalen IT-Setup-Kosten für die Inbetriebnahme dieser Lösung realisiert. Dem Unternehmen steht damit künftig eine einheitliche, vollständige und zentralisierte Datenbasis zur Verfügung, wobei durch dei automatishe Datenaufnahmen auch mit erhöhter Datenqualität – sowohl maschinen als auch bauteilbezogen – kalkuliert werden kann.
Die Live-Datenauswertung ermöglicht dabei eine proaktive Fehlervermeidung im Produktionsprozess und auch in der historischen Datenaufbereitung lassen sich Potoetiale für Prozessverbesserungen heben: Mit Trendanalysen können kritische Prozesseinflüsse identifiziert werden.
Ein weiterer wichtiger Aspekt ist außerdem der reduzierte manuelle Aufwand durch die digitale Datenaufnahme.
Automatisierten Entscheidungsfindung bei KMU braucht den „Digitalen Schatten“
Im Zuge der Digitalisierung des Mittelstandes ist es bei produzierenden Unternehmen, wie beispielsweise auch bei der Polierscheibenfabrik Spaeth, von elementarer Bedeutung, die Prozesse auf dem betrieblichen Hallenboden digital widerzuspiegeln. Hierfür müssen unter anderem die Status der Elemente Bauteil, Maschine und Mitarbeiter zu jedem Zeitpunkt digital reflektiert werden, da diese Elemente im Wesentlichen zur Wertschöpfung im Produktionsprozess beitragen. Der dadurch entstehende Digitale Schatten der Produktionsprozesse dient dan als Entscheidungsunterstützung im Produktionsumfeld.
Auch eine automatische Entscheidungsfindung im Sinne sich selbst steuernder Bauteile setzt auf dem Digitalen Schatten auf und kombiniert diesen mit Intelligenz, sodass handlungsfähige Digitale Zwillinge der Entitäten entstehen.
Um besonders kleinen und mittleren Unternehmen den Einstieg in die Digitalisierung ihrer Produktionsprozesse zu ermöglichen ist es somit zunächst notwendig, diese zu befähigen einen digitalen Schatten einzelner Entitäten ihrer Produktion zu bilden. Hierfür müssen Sensordaten an Entitäten (Bauteile, Maschinen, Mitarbeiter) aufgenommen und in eine Datenbasis zurückgespielt werden. Das Konzept muss darüber hinaus sowohl skalierbar, als auch für Kleinstbetriebe einsetzbar sein, was die Wahl von Systemen einschränkt.
