Praxisbeispiele in der Industrie 4.0
Nachdem wir erklärt haben, „Was ist Industrie 4.0?“, haben wir einige der wichtigsten Aspekte der digitalen Revolution vorgestellt, die die Produktionsumfelder beeinflusst.
Im Folgenden präsentieren wir Ihnen einige praktische Anwendungsbeispiele dieser Technologien.
Aufzugdaten in der Cloud
Ein Unternehmen, das sich dem Design und der Montage von Aufzügen widmet, hat eine Lösung für die vorausschauende Wartung in Echtzeit auf Cloud-Basis entwickelt.
Es handelt sich um eine Lösung, die IoT-, Cloud-, Big Data- und Künstliche Intelligenz-Technologien kombiniert und darauf abzielt, Ausfallzeiten durch eine Echtzeitdiagnose zu reduzieren.
Daten wie Türbewegungen, Fahrten, Starts, Rufe, Fehler usw. werden von Sensoren erfasst, bevor sie an die Microsoft Cloud (Azure) gesendet werden, wo ein Algorithmus die Lebensdauer der Hauptkomponenten berechnet und die zu überprüfenden oder zu ersetzenden Komponenten anzeigt. Die Vorhersage erfolgt durch den Vergleich der Betriebs variablen des Aufzugs mit den Daten anderer Anlagen, die bereits über einen Datenverlauf verfügen.
Die Informationen werden an die Wartungstechniker gesendet, damit diese den Status jedes Aufzugs in Echtzeit kennen.
Die Leistungsfähigkeit dieser Lösung basiert auf der Möglichkeit, den Betriebszustand von Tausenden von Anlagen zu vergleichen und so eine große Menge an Fällen zur Generierung statistisch signifikanter Werte zur Verfügung zu haben.
Es wird geschätzt, dass dieses Unternehmen die Ausfallzeiten um 50 % reduzieren wird, zusätzlich zur Senkung der Kosten, nicht nur für die Wartung, sondern auch für die damit verbundene Planung.
Vorausschauende Wartung von Baitech
Im Bereich der vorausschauenden Wartung hat Baitech ein Tool für die vorausschauende Wartung der Roboter einer Produktionslinie eines großen Automobilherstellers entwickelt.
Die von den SPS der Linienroboter übertragenen Daten sowie die Historie von Fehlern und Störungen werden in Datenbanken gespeichert.
Mit Machine-Learning-Tools werden die Störungen mit den Betriebsvariablen der Roboter in Beziehung gesetzt: Drehmoment, Stromverbrauch, Geschwindigkeit und Beschleunigung. Die Beziehung wird durch das Training des Algorithmus hergestellt, der anhand der Historie die Muster von Werten sucht, die sich vor dem Auftreten eines Fehlers manifestieren.
Sobald die Alarmwerte identifiziert sind, überwacht das Tool ständig die Roboter der Linie und berechnet für jeden von ihnen die Restnutzungsdauer (Remaining Useful Life – RUL), das Ausfallrisiko (Risk of Failure – ROF) und die Gesamtanlageneffektivität (OEE).
Wenn beispielsweise ein Roboter zu einem bestimmten Zeitpunkt mehr Strom benötigt (bei gleichen anderen Bedingungen), um dieselbe Aufgabe auszuführen, ist dies ein Hinweis auf eine Betriebsanomalie, und das System sendet einen Alarm.
Optimierung der Ergonomie der Mitarbeiter
Ein Unternehmen aus der Automobilbranche verfügt in Deutschland über Fabriken, in denen einige Arbeitsgänge aufgrund der geringen Größe der Teile und der Art der auszuführenden Aufgaben manuell durchgeführt werden.
Das Werk verfügt über 400 manuelle Arbeitsstationen und beschäftigt rund 350 Mitarbeiter.
Ziel des Projekts war die Entwicklung eines Tools, das Produktionsleitern hilft, Aufgaben unter Berücksichtigung der Art und Schwierigkeit der Aufgabe, der Eigenschaften des Mitarbeiters (Alter, Erfahrungsniveau, Spezialisierung, körperliche Einschränkungen) und der Anwesenheit von Arbeitsschichten auf die Mitarbeiter zu verteilen.
Unter körperlichen Einschränkungen versteht man die Unfähigkeit des Mitarbeiters, bestimmte Bewegungen auszuführen: mehr als ein bestimmtes Gewicht zu heben, den Arm über eine bestimmte Höhe auszustrecken, länger als eine bestimmte Zeit zu stehen usw.
Durch die Verknüpfung der Datenbanken zu Mitarbeitern und Schichten, körperlichen Einschränkungen und Aufgaben mit relativer körperlicher Belastung war es möglich, jedem Mitarbeiter die entsprechenden Aufgaben zuzuweisen, unter Einhaltung der vorgegebenen Bedingungen.
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