Vom 4-Stufen-Modell zum Regelkreis der Smart Factory
Vernetzung ohne Grenzen
23.09.2024 13 min MPDV Mikrolab GmbH
Zusammenfassung & Show Notes
"Stufe 2 haben wir vorerst abgeschlossen." Oder "Wir sind am Übergang zu Stufe 4." Kommen Ihnen solche Sätze bekannt vor? Dann nutzen Sie wahrscheinlich das von MPDV entwickelte Vier-Stufen-Modell zur Smart Factory. Doch wie zeitgemäß ist dieses Modell noch und was kommt danach? In dieser Episode werfen wir einen Blick auf die Weiterentwicklung des Modells und stellen den neuen Regelkreis der Smart Factory vor. Erfahren Sie, wie moderne Technologien und Künstliche Intelligenz die einzelnen Stufen beeinflusst haben und warum das Denken in Prozessen heute mehr denn je im Fokus steht.
Tauchen Sie ein in die Welt der modernen Fertigung und lassen Sie sich inspirieren, Ihre eigene Smart Factory weiter voranzutreiben – kompakt und informativ in gerade mal 15 Minuten!
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Das Whitepaper zum Nachlesen: Vom Vier-Stufen-Modell zum Regelkreis
Weitere Informationen zur Fertigungs-IT von MPDV
Das Manufacturing Execution System (MES) HYDRA X
Die Manufacturing Integration Platform (MIP)
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Transkript
„Stufe 2 haben wir jetzt vorerst abgeschlossen“. Oder „Wir sind am Übergang zu Stufe Vier.“ Kennen Sie solche Sätze aus Ihrem eigenen Fertigungsunternehmen? Sie signalisieren: Hier wird das von MPDV entwickelte „Vier-Stufen-Modell Smart Factory“ verwendet. Das Modell ist in vielen Unternehmen ein Maßstab für die eigene Entwicklung. Doch wie zeitgemäß ist das 4-Stufen-Modell heute noch? Und was könnte danach kommen?
Herzlich willkommen zum neuen MPDV-Audiocast „Factory Rock - Die Zukunft der Fertigung im Takt“. Unser Thema heute: „Vom Vier-Stufen-Modell zum Regelkreis der Smart Factory.“ Denn seit der Erfindung des Modells 2016 durch Professor Doktor Jürgen Kletti hat sich die Fertigung deutlich weiterentwickelt. Erfahren Sie jetzt, was sich verändert hat – und warum.
Aber Moment. Bevor wir starten: Was ist eigentlich das 4-Stufen-Modell – und warum ist es so wichtig?
Das Vier-Stufen-Modell von MPDV war der wohl erste systematische Ansatz, Unternehmen einen konkreten Weg zur Industrie 4.0 aufzuzeigen. Jedes Fertigungsunternehmen, egal wie groß, egal aus welcher Branche, konnte mit diesem Modell den Weg Richtung Industrie 4.0 gehen.
Jeder der vier Stufen im Modell wurden typische Anwendungen zugewiesen, die nach und nach aufeinander aufbauten und das Fertigungsunternehmen schrittweise zur Smart Factory führten.
Und das sind die vier Stufen:
Stufe eins: Die transparente Fabrik
Zunächst geht es darum, verlässliche Daten zu erfassen und diese an geeigneten Stellen und in geeigneter Form zu visualisieren. Dazu gehört auch das Berechnen von Kennzahlen.
Stufe zwei auf dem Weg zur Smart Factory: Die reaktionsfähige Fabrik
Auf Basis der erfassten Daten kann nun besser geplant und auf unerwartete Störungen reagiert werden. Neben der eigentlichen Feinplanung zählt die Personaleinsatzplanung sowie die Berücksichtigung von Werkzeugen und Wartungen zu den Themenfeldern der zweiten Stufe.
Stufe drei: Die selbstregelnde Fabrik
Um Abläufe zu standardisieren und zugleich Menschen von eintönigen Aufgaben zu entlasten, sollten in Stufe drei Regelkreise eingerichtet werden. Beispiele dafür sind eKanban, automatische Meldungen von Störungen und veränderten Prozesswerten. Oder eine prozessorientierte Werkerführung inklusive Prozessverriegelung. Das Ziel: Wenn alles gut läuft, regelt die Fabrik sich selbst. Trotzdem spielt der Mensch eine zentrale Rolle, sobald Probleme auftreten.
Und schließlich Stufe vier: Die funktional vernetzte Fabrik
Der Blick auf die reinen Fertigungsdaten reicht irgendwann nicht mehr aus. Daten müssen verbunden werden – sowohl mit Daten aus dem eigenen System als auch mit benachbarten Disziplinen wie der Qualitätssicherung, der Intralogistik oder dem Gebäudemanagement. Mehr und mehr nähert man sich so einer kompletten Vernetzung an.
So werden mit der Zeit immer komplexere Zusammenhänge hergestellt: Aus der klassischen Fabrik wird eine Smart Factory.
Doch passt das Vier-Stufen-Modell noch zu den heutigen Möglichkeiten und Notwendigkeiten?
Schließlich hat sich in der Industrie sowohl technisch als auch organisatorisch einiges getan. Neue Technologien und leistungsfähigere Systeme ermöglichen einen feineren Detaillierungsgrad in der Datenerfassung. Und auch die Anforderungen an die Fertigungsindustrie sind gewachsen. Schlagworte wie „Mass Customization“ oder „Null-Fehler-Produktion“ prägen die Fertigung in vielen Unternehmen. Kurze Lebenszyklen, kleine Losgrößen und eine enorme Variantenvielfalt sorgen für Komplexität.
Diese Komplexität können Unternehmen nur mit leistungsfähigen IT-Lösungen beherrschen. Die Daten zu erfassen, ist aber heute keine große Kunst mehr. Nahezu alle modernen Maschinen stellen ein breites Spektrum an Sensorwerten und Statusmeldungen über standardisierte Schnittstellen wie beispielsweise OPC UA zur Verfügung. Sogar ältere Anlagen können mit smarten Sensoren einfach und kostengünstig nachgerüstet werden.
Es ist also weniger das Problem, an Daten heranzukommen. Die neue Herausforderung lautet, zu entscheiden, welche Daten relevant sind.
Denn nicht nur technologisch hat sich die Industrie weiterentwickelt. Vielmehr orientiert man sich heute eher an den Prozessen als an den Ressourcen. Dabei geht es auch heute immer noch um Ressourceneffizienz. Doch das Denken in Prozessen und Workflows hat an Bedeutung gewonnen.
Diese neuen Erkenntnisse und Sichtweisen legen es nahe, die Handlungsempfehlung für Fertigungsunternehmen auf deren Weg zur Smart Factory zu aktualisieren.
Wie sieht das Vier-Stufen-Modell „Smart Factory“ also heute aus? Was hat sich in Stufe eins verändert?
Die Menge und die Breite der Daten, die erfasst werden können, sind deutlich gewachsen. Damit gibt es viel mehr Möglichkeiten, allerdings übersteigt die Masse an Daten oft das Fassungsvermögen herkömmlicher Systeme. Daher sieht das aktualisierte Vier-Stufen-Modell bereits in Stufe 1 den Einsatz von Künstlicher Intelligenz vor. Insbesondere Machine Learning und Anomaly Detection sind geeignete Methoden, um der Datenflut Herr zu werden. Künstliche Intelligenz kann aus einer Vielzahl historischer Auftrags- und Maschinendaten ableiten, wann es beispielsweise zu Einbrüchen in der Performance kommt. Oder zu erhöhten Ausschussraten. Die KI kann sogar Einflussfaktoren identifizieren und so die Optimierung erleichtern. Die Integration von KI-Methoden in der Lösung HYDRA X von MPDV unterstützt den Anwender konsequent bei der ganzheitlichen Nutzung der Daten, die zur Verfügung stehen.
Kommen wir zu Stufe zwei.
Insbesondere die Planung muss auf die stetig wachsende Komplexität reagieren. Kleinere Losgrößen, eine höhere Variantenvielfalt und der globale Wettbewerbsdruck sorgen für mehr Vorgänge, die entweder parallel oder in schneller Folge abgearbeitet werden müssen. Zusätzliche Rahmenbedingungen und wechselseitige Abhängigkeiten machen den Planungsprozess enorm kompliziert.
Auch hier kann die Künstliche Intelligenz helfen, beispielsweise mit einer automatischen Planung auf Basis von Reinforcement Learning. Dabei optimiert die KI die Planung unter Berücksichtigung aller Randfaktoren und Verfügbarkeiten. MPDV bietet mit dem Advanced Planning and Scheduling System FEDRA ein leistungsstarkes Planungswerkzeug für Aufträge, Maschinen, Werkzeuge, Material, Energie und Personal, das mit AI Planning auch eine KI-basierte Planung beinhaltet.
Beim Instandhaltungsmanagement kann die KI zum Beispiel Materialverschleiß vorhersagen: Predictive Maintenance wandelt sich so von einem Maschinenhersteller-Thema zu einem wesentlichen Aspekt der Fertigungs-IT. Je mehr Daten zur Verfügung stehen, desto besser kann die Smart Factory auf die jeweiligen Gegebenheiten reagieren.
Damit greift die Stufe zwei zwar den Stufen drei und vier vor. Aber im Sinne eines Regelkreises wird die Reihenfolge der Stufen ohnehin hinfällig.
Was tut sich nun in Stufe drei?
Die Fähigkeit der Selbstregelung profitiert enorm von der Leistungssteigerung der IT-Systeme. Weil mehr Daten ausgewertet werden können, steigt die Treffsicherheit vorgeschlagener Maßnahmen deutlich. Irgendwann werden wir von einer mitlaufenden KI sprechen, die alles überwacht und Unregelmäßigkeiten sofort erkennt. Dann kann jeder für sich selbst entscheiden, ob er nur über die Anomalie informiert werden möchte. Oder ob die Künstliche Intelligenz Maßnahmen vorschlagen soll. Oder ob sich alles gleich selbst regelt.
Das Denken in Prozessen führt dazu, dass Abläufe besser abgebildet werden. Das macht wiederum zu Prozesse transparenter. Insbesondere in der Montage leisten moderne Tools der Werkerführung einen entscheidenden Beitrag zur Optimierung. Schrittweise Arbeitsanweisungen in Form von Text, Bildern und Videos orientieren sich exakt an dem, was der Werker gerade macht. Beziehungsweise machen soll.
Im Sinne der Selbstregelung unterbindet das System dabei Handlungen, die nicht erwünscht sind. So werden Werkstücke nicht angenommen oder weitergeleitet, wenn der aktuelle Zustand nicht den Vorgaben entspricht.
Um in diesem Umfeld langfristig handlungsfähig zu bleiben, müssen die Prozesse im System modelliert werden. Eine Abbildung durch Programmierung ist viel zu aufwendig und starr. Das Assembly Management in HYDRA X beinhaltet daher sowohl Funktionen zur Modellierung als auch zur prozessorientierten Werkerführung.
Und schließlich – was gibt es Neues in Stufe vier?
Wie bereits angedeutet, werden die Vernetzung und die Korrelation von Daten immer mehr zur Grundlage von Transparenz, Reaktionsfähigkeit und Selbstregelung. Hier zeigt sich sehr deutlich, dass aus dem Stufen-Modell ein Regelkreis geworden ist.
Der Einsatz Künstlicher Intelligenz bringt allerdings einen weiteren Aspekt ins Spiel: Prediction – also die Vorhersage. Modelle, die mit historischen Daten erstellt wurden, werden auf Echtzeitdaten angewendet. Das ermöglicht einerseits die Bewertung der Modellqualität. Und erlaubt andererseits, Ereignisse und Ergebnisse vorherzusagen.
Ein gutes Beispiel dafür ist Predictive Quality: Hier werden auf Basis von Prozessdaten Qualitätsergebnisse vorhergesagt, was zu enormen Kostenersparnissen führen kann.
Damit die Vernetzung aber weiter voranschreitet, braucht es eine Möglichkeit, Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenzuführen. Das Zauberwort an dieser Stelle lautet Interoperabilität. Es bedeutet, dass alle beteiligten Systeme ein gemeinsames Verständnis der Daten haben, die ausgetauscht werden und dass die Übertragungsmethoden standardisiert sind.
Eine offene Plattform mit semantischem Informationsmodell eignet sich bestens als Datendrehscheibe für die Smart Factory. Beispielsweise bietet MPDV mit der Manufacturing Integration Platform, kurz MIP, eine solche Plattform an. Auf deren Basis können Anwendungen verschiedener Anbieter flexibel miteinander kombiniert werden.
Die neueste Generation der MPDV-Lösungen HYDRA X und FEDRA besteht bereits aus einer Vielzahl von sogenannten Manufacturing Apps, also mApps, die über die MIP Daten austauschen. Weitere mApps kommen kontinuierlich hinzu.
Somit sind der Vernetzung keine Grenzen mehr gesetzt.
Gleichzeitig bilden die neuen Erkenntnisse aus der Vernetzung die Basis für mehr Transparenz: Der Regelkreis der Smart Factory schließt sich.
Was bedeutet das für Sie als Unternehmen auf dem Weg zur Smart Factory?
Ganz einfach: Zunächst einmal können Sie an jeder beliebigen Stelle in das aktualisierte Modell einsteigen.
Sicher haben Sie die digitale Transformation schon an der einen oder anderen Stelle gestartet. Perfekt – bauen Sie darauf auf. Führen Sie die Daten zusammen und befeuern Sie damit den Regelkreis der Smart Factory. Nutzen Sie die bereits zur Verfügung stehenden Daten, um zunächst die Transparenz im Shopfloor zu steigern. Und im nächsten Schritt für mehr Reaktionsfähigkeit zu sorgen.
Wo immer möglich, richten Sie Regelkreise ein und erlauben so die Selbstregelung. Nutzen Sie die dadurch freiwerdenden Kapazitäten, um die Vernetzung voranzutreiben.
Und schon sind Sie mittendrin im Regelkreis der Smart Factory.
Haben Sie Lust bekommen, das Thema gleich anzugehen? Dann haben wir drei kompakte Tipps zum Schluss für Sie.
Tipp Nummer eins: Schnelle Erfolge schaffen.
Auch wenn Sie vielleicht schon eine Vision der Smart Factory haben, starten Sie mit „low hanging fruits“: Ein konkreter Erfolg zum Einstieg wird die weitere Arbeit erleichtern.
Tipp zwei: Menschen machen den Erfolg
Smart Factory wird durch Technologie gemacht. Doch die digitale Transformation wird nur gelingen, wenn Sie den Menschen mitnehmen.
Tipp drei: „Es gibt nichts Gutes … außer, man tut es.“
So banal es klingt: Wenn Sie nicht anfangen, dann werden Sie auch nie an Ihrem Ziel ankommen. Darum ist heute der beste Tag, gemeinsam mit Ihrem Team loszulegen.
Wir wünschen Ihnen viel Erfolg dabei.
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