Aachener Forscher arbeiten am ‚Internet of Production für agile Unternehmen‘ „Ein Laboratorium ist nicht genug – deswegen wird die Welt zum Labor“ - KEM

Aachener Forscher arbeiten am ‚Internet of Production für agile Unternehmen‘

„Ein Laboratorium ist nicht genug – deswegen wird die Welt zum Labor“

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Das ‚Internet of Production für agile Unternehmen‘ soll es uns erlauben, das Potenzial moderner Werkzeugmaschinen vollständig auszuschöpfen. Daten dafür könnten Anwender auf nichts weniger als der ganzen Welt liefern – und dafür Zugang zu Expertenwissen erhalten. Die spannende Frage wird sein: Wer ist letztlich im Besitz dieses Know-hows und kann dies nutzen?

Michael Corban, Chefredakteur, KEM Konstruktion

Wie kann ich Produkt A am schnellsten fertigen, wenn Maschine 1234 ausfällt? Antworten auf Fragen wie diese wollen die Forscher des Werkzeugmaschinenlabors (WZL) der RWTH Aachen von 18. bis 19. Mai 2017 anlässlich des Aachener Werkzeugmaschinen-Kolloquiums (AWK) liefern. „Wir sammeln schon lange Daten, machen aber zu wenig damit“, meint Prof. Günther Schuh, Geschäftsführender Direktor des WZLs. Gründe dafür seien die zahlreichen Parameter und die sich daraus ergebende Komplexität der Bearbeitungsvorgänge in Werkzeugmaschinen, die eine Analyse und Auswertung aufwendiger machten als vergleichbare Big-Data-Ansätze im Konsumbereich. Spannend ist an dieser Stelle der Vergleich mit den uns allen vertrauten Navigationsgeräten: Hier wird ein hochauflösendes Umgebungsmodell zur Routenplanung kombiniert mit Informationen über die aktuelle Verkehrslage, erfasst über die jeweiligen ‚smarten‘ Navigationsgeräte. Im Ergebnis erhält jeder Verkehrsteilnehmer eine jederzeit verfügbare optimierte Routenplanung – das genau steckt hinter der recht präzisen Vorhersage der Ankunftszeit. „Noch können wir das in der Produktion nicht, obwohl die meisten Daten vorliegen – aber zusammen mit dem existenten Vorwissen lassen sich Zusammenhänge erkennen und damit die Effizienz und Produktivität der Werkzeugmaschinen verbessern“, so Schuh weiter. „Mit diesen Möglichkeiten wird die technische Welt zum Labor und in der Folge werden die Restriktionen bisheriger Laboratorien aufgehoben.“
Den Aachener Wissenschaftlern rund um die vier Professoren Christian Brecher, Fritz Klocke, Robert Schmitt und Günther Schuh schwebt in Analogie zum ‚Internet der Dinge‘ (Internet of Things, IoT) ein ‚Internet of Production für agile Unternehmen‘ vor, in dem jede Werkzeugmaschine rund um den Globus Daten liefern könnte – und auf diese Weise dabei helfen würde, Expertenwissen aufzubauen – im Sinne einer „domänenübergreifenden Lernplattform“. Zwangsläufig stellt sich damit die Frage, wer letztlich Eigner dieses Know-hows ist und dies wirtschaftlich nutzen kann – eine Antwort darauf haben auch die Aachener noch nicht. Klar ist allerdings: Würde das Silicon Valley über Werkzeugmaschinen-Know-how verfügen, wäre diese Frage hinfällig – dann gäbe es bereits eine solche Plattform. Gefordert sind an dieser Stelle sicher die Maschinenbauer, die in einem ersten Schritt Daten über ihre eigenen Werkzeugmaschinen hinweg sammeln könnten; Sinn macht aber durchaus auch, weitergehend Daten über Maschinen verschiedener Anbieter hinweg zu sammeln. „Den Aufbau solch einer Plattform muss man systematisch herbeiführen“, betont Schuh. „Dafür wollen wir den Grundstein legen!“
Daten liefern für Produktivitäts-Know-how
So attraktiv das Motto – die Welt als Labor – klingt, so spannend ist zugleich natürlich auch die Frage, ob die Anwender ihre Daten wirklich zur Verfügung stellen wollen. In der Praxis könnte diese Frage eher eine untergeordnete Rolle spielen; insbesondere dann, wenn mit der Teilefertigung nicht zwangsläufig das eigentliche Betriebs-Know-how – sprich Alleinstellungsmerkmal – verbunden ist. Gut denkbar, dass die Anwender also durchaus bereit sind, Daten im Gegenzug für den Zugriff auf das Bearbeitungs-Know-how zu liefern, wenn sie anschließend wesentlich produktiver fertigen können. Erkennbar wird an dieser Stelle aber durchaus der gelegentlich als ‚disruptiv‘ beschriebene Charakter der Umwälzungen, die mit Industrie 4.0 und dem IoT verbunden sein können.
Gelingt den Aachenern also der Aufbau einer domänenübergreifenden Lernplattform, könnte diese dabei helfen, Bearbeitungsprozesse wesentlich besser zu verstehen und das Leistungspotenzial moderner Bearbeitungszentren auszuschöpfen. Wie das in der Praxis aussieht, zeigen die WZLer anlässlich des AWKs am Beispiel der Blisk-Fertigung per 5-Achs-Bearbeitung. Die an der Maschine erfassten Daten – die Aachener sprechen gerne von dem ‚digitalen Schatten‘ – werden dazu mit Modelldaten zusammengeführt und analysiert; und über dieses ‚Simulieren mit Realdaten‘ lassen sich Verbesserungspotenziale erkennen. Selbstredend sind Virtual Reality (VR) und Augmented Reality (AR) gängige Tools, um diese Potenziale sichtbar zu machen.
Elektromobilität als Experimentierfeld
Trotz des Begriffs ‚Werkzeugmaschine‘ im Namen beschäftigen sich die Ingenieure des WZLs – und des angeschlossenen Fraunhofer-Instituts für Produktionstechnologie (IPT), zusammen immerhin rund 1300 Mitarbeiter – intensiv auch mit dem Thema Produktionstechnologie, man könnte auch sagen ‚Industrie 4.0‘. So verweist Günther Schuh nicht ohne Stolz darauf, dass die Streetscooter GmbH – 2010 im Umfeld der RWTH Aachen gegründet und inzwischen durch die Deutsche Post DHL Group übernommen – Elektrofahrzeuge in respektablen Stückzahlen fertigt. Folgt man der Aufstellung des Manager Magazins aus dem Januar 2017, schob sich der Streetscooter 2016 mit 1500 zugelassenen Exemplaren hinter BMW i3, Renault Zoe und Audi A3 e-tron auf Platz 4 – und damit vor Teslas Model S. Mit Rückenwind geht man deswegen an die Entwicklung eines Elektro-Kleinfahrzeugs in der e.GO Mobile AG, das sich so günstig fertigen lassen soll, dass man es sich als Zweitfahrzeug leisten kann. „Wir wollen den OEMs keine Konkurrenz machen“, betont Schuh, „sondern nur zeigen, wie sich das mit Industrie 4.0 umsetzen lässt!“
Disruption, Digitalisierung sowie Kapital- und Kosteneffizienz lauten deshalb die Schlagworte, mit denen die WZLer ihre Ziele erreichen wollen. e.GO setzt dazu auf eine unkonventionelle Produkt- und damit verbunden Produktionsarchitektur auf – ein immer wieder anzutreffendes Merkmal der Industrie 4.0, bei dem Produkt- und Produktionsengineering Hand in Hand gehen (siehe dazu auch unsere Titelstory S. 26 ff zu den Ergebnissen des Verbundprojekts mecPro2 in dieser Ausgabe). Dies erfordere von Anfang an eine enge Rückkopplung mit der Entwicklung und die Bewältigung der damit verbundenen Sprünge in Produktion, Beschaffung und Logistik, so Schuh weiter. Bereits 2018 soll die Serienfertigung anlaufen – unter anderem durch Rückgriff auf Standardausrüstungen, einen pragmatischen Automatisierungsgrad und auf minimales Komponentenhandling ausgelegte Prozesse.
Am 18. und 19. Mai 2017 bietet sich Besuchern des AWKs die Chance, sowohl das ‚Internet of Production für agile Unternehmen‘ als auch den Aufbau der e.GO-Fertigung selbst in Augenschein zu nehmen. Dazu finden an den zwei Tagen insgesamt vier Vortragssessions zu diesen Themen statt:
  • Agile Produktentwicklung
  • Lernende Produktionssysteme
  • Internetbasierte Produktionstechnik
  • Wissenschaft in der Produktionspraxis
Nachfolgend dazu jeweils eine kurze Zusammenfassung der jeweiligen Keynotes.
Agile Produktentwicklung
Der Druck auf Unternehmen, immer schneller, günstiger und radikaler zu innovieren, ist in den letzten Jahren signifikant gestiegen. Nach wie vor tun sich insbesondere etablierte Unternehmen schwer, diesen Forderungen gerecht zu werden – beeinflusst durch menschliche Verhaltensmuster und historisch gewachsene Strukturen in der Produktentwicklung. So ist etwa der menschliche Verstand an evolutionäre Entwicklungen gewöhnt und denkt bei der Neuentwicklung von Produkten in bekannten Verhaltensmustern – was einer radikalen Innovation entgegenwirkt. Daher stehen am Anfang der agilen Produktentwicklung die Beispiele, welche auf Basis von Markt- und Technologiekenntnissen intern ohne Einbeziehung des Kunden definiert werden müssen und die zu adressierenden Kundenbedürfnisse beschreiben. Leicht zu fassen ist dies an dem Henry Ford zugeschriebenen Zitat aus den Anfängen der Automobilentwicklung: „Wenn ich die Menschen gefragt hätte, was sie wollen, hätten sie gesagt schnellere Pferde.“ Ein Lösungsraum für die agile Produktentwicklung spannt sich also erst auf, wenn ‚weitergedacht‘ wird. Hinzu kommt die Herausforderung, dass die zunehmende Interdisziplinarität in der Entwicklung zu steigenden Verständnisproblemen zwischen den jeweiligen Fachdisziplinen führt – was eine fachspezifische Optimierung der Produktumfänge zur Folge hat. Diese semantischen Konflikte können nur durch interdisziplinäre Entwicklungsteams und eine fachübergreifende Datendurchgängigkeit adressiert werden. Agile Unternehmen benötigen darüber hinaus die Fähigkeit, aus den eigenen Erfahrungen zu lernen und Änderungen schnell umzusetzen. Hierfür sind durchgängige und echtzeitfähige Datenstrukturen notwendig. Unternehmensweit einheitliche Informationsstände führen zur Reduktion von Informationsbeschaffungszeiten und ermöglichen in Kombination mit flexiblen Produktionstechnologien die hochfrequente Umsetzung von Änderungsaufträgen.
Lernende Produktionssysteme
Die Vernetzung und Digitalisierung von Produktionssystemen im Sinne der Industrie 4.0 ermöglicht eine zentrale Aggregation von Planungs- und Prozessinformationen. Auswertungen auf Basis dieser stetig wachsenden Datengrundlage erlauben in einem nächsten Schritt die Ableitung von Prozesswissen sowie das Lernen für zukünftige Bearbeitungsfälle. Für agile Unternehmen im globalen Wettbewerb stellt dies eine neue Möglichkeit dar, um Produktqualität, Produktivität und Verfügbarkeit weiter zu steigern. Zentrale Herausforderungen bestehen in der strukturierten Datenerfassung sowie einer kontextsensitiven Datenverarbeitung, mit dem Ziel einer Mehrwert-orientierten Auswertung. Die Anforderungen an Datenverfügbarkeit und -aufbereitung orientieren sich stark an den Fragestellungen, die durch Entscheider unterschiedlicher Planungsebenen vorgegeben werden. In der Praxis ergeben sich daher für verschiedene Planungsebenen unterschiedlich ausgeprägte Rückführungsschleifen. Bezogen auf die klassische CAD-CAM-NC-Verfahrenskette kann grundsätzlich zwischen drei solcher Schleifen unterschieden werden, die nicht entkoppelt voneinander ablaufen, sondern kaskadierend aufgebaut sind:
  • Die innerste Schleife befindet sich auf Werkstattebene. Im Fokus stehen die echtzeitnahe Überwachung von Prozess und Maschine während einer spezifischen Bearbeitung sowie die Rückmeldung von identifizierten Fertigungsproblemen in die Arbeitsvorbereitung. Dementsprechend werden hier die höchsten Anforderungen an Datendichte und Einbindung von technologischem Domänenwissen zur Datenauswertung gestellt.
  • Eine angepasste produktspezifische Auswahl von Fertigungsressourcen und Betriebsmitteln innerhalb der Arbeitsvorbereitung wird bei der mittleren Schleife betrachtet. Ergebnisse der Qualitätssicherung werden hier mit den verwendeten Betriebsmitteln auf Werkstückebene in Verbindung gebracht, strukturiert abgelegt und zukünftig für eine statistische Bewertung von Planungsalternativen vorgehalten.
  • Ähnlich verfahren wird in der äußeren Rückführungsschleife: Um einer steigenden Variantenvielfalt flexibel zu begegnen, erfolgt hier eine Bewertung von alternativen Prozessketten für strategische Neuausrichtungen auf Basis von Produktions- und Logistikkenngrößen.
Vorgestellt werden im Rahmen der Ausstellung des AWKs zudem themenbezogene, industrienahe Demonstrator-Lösungen. Das hierzu benötigte Domänenwissen wird am Werkzeugmaschinenlabor an zahlreichen Prüfständen entwickelt und in Form von schnellrechnenden Modellen abgebildet. Auf diese Weise kann es effizient in Datenauswertungen eingebunden und angewendet werden.
Internetbasierte Produktionstechnik
Die Produktion wird sich in Zukunft selbstständig auf individuelle Bearbeitungsaufgaben einstellen und darüber hinaus Optimierungspotenziale im Hinblick auf Produktivität, Flexibilität und Qualität weiter ausschöpfen. Zentrale Voraussetzung ist die konsequente und umfassende Datenakquisition entlang der gesamten Wertschöpfungskette. Neue modellbasierte Analysemethoden ermöglichen es, Einzelprozesse und Prozessketten adaptiv zu steuern. Die vollständige Vernetzung der Maschinen, Werkzeuge und aller IT-Systeme garantiert dabei den Datenaustausch in Echtzeit. Erweiterte Produktdatenmodelle, sogenannte ‚digitale Zwillinge‘, werden relevante Daten der Fertigungshistorie kontextbasiert für Analysen bereitstellen und so die Prozessentwicklung und -optimierung in der Einzel- und Serienfertigung deutlich beschleunigen. Softwarebasierte Assistenzsysteme, sogenannte ‚Technology-Apps‘, werden Prozessentwickler, aber auch Maschinenbediener befähigen, ihre Kompetenzen noch wirkungsvoller einzusetzen. Gerade die Herstellung hochwertiger Komponenten, etwa für die Luftfahrt, die Energietechnik oder den Werkzeug- und Formenbau, wird von einer vernetzten, adaptiven Produktion profitieren. Produzierende Unternehmen leben heute praktisch in zwei Welten: in einer realen, in der Bauteile, Werkzeuge und Maschinen existieren und – getrennt davon – in einer virtuellen Welt, in der Prozess- und Bauteildaten gespeichert sind. Für eine Zuordnung des Bauteils zu den dazugehörigen Daten muss ein Mitarbeiter genau wissen, wo welche Daten zu finden sind. Diese Kluft zwischen Realdaten und der digitalen Welt soll mit dem Wandel zur Industrie 4.0 verschwinden. Ein digitaler Zwilling wird durch Identifikationssysteme direkt aus der zentralen unternehmensinternen Datenbank gewonnen und trägt alle aufgezeichneten Daten der Fertigungshistorie einschließlich der Projekt- und Auftragsdaten mit sich.
Keynote Wissenschaft in der Produktionspraxis
„An der Schneide des Drehstahls entscheidet sich die Dividende des Unternehmens“, lautet ein Zitat von Georg Schlesinger aus dem Jahr 1904. Rund 100 Jahre später befinden wir uns im Zeitalter der Industrie 4.0 und Thesen wie ‚Data is the New Oil‘ belegen den Stellenwert der Digitalisierung. Doch sollten produzierende Unternehmen Daten nicht zum Selbstzweck oder zu reinen Dokumentationszwecken erheben. Vielmehr ergeben sich erhebliche Potenziale für die Produktionspraxis, wenn die Datenerhebung, -bevorratung und -analyse in wissenschaftlicher Herangehensweise erschlossen werden. Innovationen ergeben sich vor allem dann, wenn wissenschaftliche Methoden nicht aus den Ingenieurwissenschaften, sondern aus anderen Disziplinen angewandt werden.
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