Digitalisierung in der Produktion

Definition

Digitalisierung – Definition und verwandte Begriffe

Im engeren, technischen Sinne bezeichnet Digitalisierung die Umwandlung analoger Werte (Signale) in digitale Formate, die sich mit Computern verarbeiten lassen.

Im alltäglichen Sprachgebrauch bezieht sich der Begriff dagegen oft auf die Möglichkeiten, die sich aus der fortschreitenden Weiterentwicklung digitaler Technologien ergeben. Dazu zählen z.B. die Verarbeitung großer Datenmengen, die Schaffung digitaler Güter und Geschäftsmodelle sowie die Vernetzung über digitale Medien. Auch in diesem Artikel verwenden wir den Begriff Digitalisierung, um den Einsatz moderner digitaler Technologien in der Produktion zu beschreiben.

Die Vielzahl der Potenziale und Veränderungen, die sich aus dem Einsatz digitaler Technologien ergeben, wird auch mit Begriffen wie „Digitale Transformation“ oder „Digitale Revolution“ beschrieben. In der Industrie wird der Trend der fortschreitenden Digitalisierung auch als „Industrie 4.0“ bezeichnet.

Potenziale

Potenziale der Digitalisierung in der Produktion

Eine Schlüsselrolle im Zusammenhang mit der Digitalisierung spielt die Fähigkeit zur (sinnvollen) Verarbeitung immer größerer Datenmengen.

In der Produktion sorgt die Digitalisierung nicht nur dafür, dass immer mehr relevante Daten durch Sensoren, Steuerungen und andere Systeme bereitgestellt werden können, sondern erlaubt auch die Weiterverarbeitung dieser Datenmengen durch spezialisierte Softwareanwendungen. Mithilfe geeigneter Schnittstellen und Protokolle können produktionsrelevante Daten über verschiedene Ebenen hinweg übertragen werden.

Daraus ergeben sich viele neue Möglichkeiten für die Überwachung, Steuerung und Automatisierung von Prozessen in der Produktion, auf die wir weiter unten genauer eingehen.

Ebenfalls von großer Bedeutung sind die Möglichkeiten für eine bessere Kommunikation und Zusammenarbeit in der Produktion – zwischen einzelnen Personen, Teams und Abteilungen bis hin zu unterschiedlichen Unternehmen. Optimierte Kommunikationsstrukturen werden zunehmend zu einer Grundvoraussetzung, um komplexe Koordinationsaufgaben zu bewältigen (globale Lieferketten und Standorte, individuellere Kundenaufträge, …).

Die Digitalisierung ist einer der wichtigsten Treiber in der Produktionsoptimierung. Durch die Nutzung fortschrittlicher Technologien versuchen produzierende Unternehmen, ihre Prozesse effizienter, produktiver, qualitativer, flexibler und nachhaltiger zu gestalten. Dabei sollen einerseits ineffiziente Prozesse abgebaut bzw. ersetzt, andererseits aber auch neue innovative neue Prozesse geschaffen werden.

Wie profitieren produzierende Unternehmen von Digitalisierungsmaßnahmen?

In der Produktion können verschiedenste Bereiche und Prozesse von Digitalisierungsmaßnahmen profitieren. Um Erfolge messbar zu machen, ist es wichtig, dass Unternehmen klare Zielsetzungen definieren und deren Umsetzung regelmäßig evaluieren (z.B. mithilfe geeigneter Kennzahlen).

Im Folgenden listen wir einige konkretere Möglichkeiten für Optimierungen auf, die im Zusammenhang mit der Produktionsdigitalisierung erreicht werden können:

• Kosten- und Zeiteinsparungen durch die Automatisierung manueller Aufgaben und Arbeitsschritte
• Gesteigerte Flexibilität und Anpassungsfähigkeit der Produktionsprozesse (Möglichkeit auf geänderte Marktbedingungen und Kundenbedürfnisse zu reagieren)
• Reduzierung des Kosten- und Zeitaufwands im Zusammenhang mit Produktionsausfällen, Stillständen und anderen Problemen
• Optimierung und Sicherstellung der Produktqualität, aber auch Möglichkeiten zur Herstellung individuellerer Produkte
• Effektivere Abstimmung innerhalb von und zwischen Teams und Abteilungen
• Engere Zusammenarbeit mit Lieferanten und Partnern
• Effektiveres und umfassenderes Wissensmanagement
• Senkung der Kosten für Inbetriebnahme und Wartung von Produktionsanlagen (z.B. durch Vorausschauende Wartung)
• Optimiertes und nachhaltigeres Energiemanagement
• Schnellere Markteinführung von Produkten
• Nachverfolgbarkeit von Produkten und Prozessen (sowohl innerhalb als auch außerhalb der Produktion)
• Neue Geschäftsmodelle (z.B. durch digitale Dienstleistungen im Zusammenhang mit bestehenden Produkten)

Umsetzung

Digitalisierungsstrategien in der Produktion

Die erfolgreiche Umsetzung der Digitalisierung in einem Produktionsunternehmen erfordert eine sorgfältig geplante Strategie, die sowohl technologische als auch organisatorische Aspekte berücksichtigt.

Oftmals bringt die Integration neuer Technologien und Lösungen grundlegende Veränderungen an bestehenden Prozessen mit sich. Daher stellt auch die Akzeptanz bei Mitarbeitenden ein wichtiges Kriterium für den Erfolg von Digitalisierungsprojekten dar.

Im Zentrum moderner Digitalisierungsstrategien in der Produktion steht die intelligente Vernetzung von Geräten, Software, Personen und Prozessen.

Um das volle Potenzial moderner Softwarelösungen und Verarbeitungskapazitäten zu nutzen, ist es wichtig, dass Maschinen und Geräte in der Produktion als Datenquellen erschlossen werden. Durch den gezielten Datenaustausch innerhalb von sowie zwischen Shopfloor (Produktionshalle, Werkstatt) und Topfloor (Management- und Verwaltungsebene) eröffnen sich nicht nur Potenziale für ein umfangreiches Monitoring von Anlagen, Ressourcen und Arbeitsabläufen, sondern auch neue Möglichkeiten zur effektiveren Produktionsplanung und Produktionssteuerung.

Schnittstellen

Um Maschinen und Geräte in der Fabrikhalle sowohl untereinander als auch mit lokalen und höhergelegenen Softwareanwendungen zu vernetzen, sind entsprechende Schnittstellen und Protokolle notwendig.

Daten müssen nicht nur erfasst und übertragen werden (oft in Echtzeit und in regelmäßigen Abständen), sondern möglicherweise auch in passende Formate konvertiert und an einem zentralen Ort zusammengeführt werden. Auch die Qualität der Daten spielt eine entscheidende Rolle – z.B. bei der Überwachung von Produktionsanlagen anhand ausgewählter Parameter.

Eine der größten Herausforderungen in der Produktionsdigitalisierung liegt darin, eine große Zahl unterschiedlicher Maschinen und Geräte als Datenquellen zu erschließen und gleichzeitig den Aufwand für die Entwicklung und Verwaltung von Integrationslösungen gering zu halten. Auch die Vermeidung von Sicherheitslücken stellt eine zentrale Aufgabe in der Planung und Umsetzung von Digitalisierungsstrategien dar.

Um die beschriebenen Herausforderungen zu adressieren, wurden standardisierte Schnittstellen für den Einsatz in der Industrie entwickelt. Eine besondere Rolle spielt der Kommunikationsstandard OPC UA, der den Datenaustausch zwischen Maschinen, Geräten und Softwareanwendungen standardisiert und mittlerweile von zahlreichen Herstellern implementiert wird. Zu den am häufigsten verwendeten Protokollen in der Industrie gehören z.B. MQTT und Modbus.

Umsetzung von Digitalisierungsprojekten

Bei der Umsetzung größerer Digitalisierungsprojekte erfolgt in der Regel zunächst eine Bestandsaufnahme, im Rahmen derer bestehende Systeme, Maschinen und Arbeitsabläufe bewertet und auf Schwachstellen und Potenziale geprüft werden.

Um Erfolge messbar zu machen und einen klaren Leitfaden für alle weiteren Schritte zu schaffen, werden im nächsten Schritt Zielsetzungen definiert. Darunter können z.B. Zeiteinsparungen für manuelle Tätigkeiten, die Reduzierung von Ausfallzeiten oder effizientere Kommunikationswege fallen.

Anschließend erfolgt die Auswahl geeigneter Technologien in Anlehnung an die zuvor definierten Ziele. Diese werden oft zunächst im Rahmen von Pilotprojekten getestet und bei Erfolg auf weitere Bereiche oder Standorte ausgeweitet.

Die Schulung und Sensibilisierung von Mitarbeitenden ist ebenfalls ein wichtiger Schritt in der Umsetzung von Digitalisierungsprojekten und kann deren Erfolg maßgeblich beeinflussen.

Zudem ist die Digitalisierung kein einmalig abzuschließendes Projekt, sondern ein fortlaufender Prozess. Bestehende Lösungen sollten regelmäßig evaluiert und optimiert werden. Unternehmen, die bereits früh auf neue Technologien setzen, haben die Chance, Wettbewerbsvorteile zu erzielen.

Brownfield- und Greenfield-Ansätze in der Digitalisierung

Bei der Betrachtung von Digitalisierungsstrategien kann eine Unterscheidung zwischen sogenannten „Brownfield“- und „Greenfield“-Ansätzen vorgenommen werden.

Der Greenfield-Ansatz beschreibt den Neuaufbau einer digitalisierten Produktionsumgebung von Grund auf („auf einer grünen Wiese“). Im Gegensatz zum Brownfield-Ansatz müssen hierbei keine bereits bestehenden Strukturen berücksichtigt werden. In der Praxis beschreibt der Greenfield-Ansatz daher am ehesten die Planung und Errichtung einer neuen Fabrik.

Im Gegensatz dazu bezeichnet der Brownfield-Ansatz die Integration moderner digitaler Technologien in eine bereits bestehende Produktionsumgebung. Oft beinhaltet diese ältere Anlagen, die gebaut wurden, bevor die digitale Vernetzung in der Produktion zu einer Anforderung wurde.

Für die meisten Unternehmen spiegelt der Brownfield-Ansatz die Realität wider. Digitalisierungsprojekte müssen an bestehenden Anlagen und Strukturen ausgerichtet werden, die in der Praxis oft schrittweise aufgerüstet und modernisiert werden. Eine der größten Herausforderungen besteht darin, die Komplexität gering zu halten und dennoch ein möglichst hohes Maß an Interoperabilität und Flexibilität zu erreichen.

Die tatsächlichen Maßnahmen richten sich oft nach dem bereits erreichten Digitalisierungsgrad eines Unternehmens. Dabei ist die Umsetzung einer „papierlosen Produktion“ beispielsweise oft eine der ersten Zielsetzungen im Zusammenhang mit der Digitalisierung, gefolgt von Initiativen für eine großflächigere Vernetzung, Datenverarbeitung und Prozessautomatisierung.

Technologien

Schlüsseltechnologien in der Produktionsdigitalisierung

Viele Digitalisierungsstrategien und -lösungen in der Produktion basieren auf einer Reihe an Schlüsseltechnologien und Technologiekonzepten, auf die wir in diesem Abschnitt eingehen.

Cloud Computing

Cloud Computing bezeichnet die Bereitstellung von Computerressourcen über das Internet, darunter z.B. Speicherplatz und Rechenleistung.

In der Produktion bieten Cloud-Plattformen und Cloud-Software die Möglichkeit, Daten unterschiedlicher Produktionsstandorte an einem zentralen Ort zu verwalten, ortsunabhängig zusammenzuarbeiten und den IT-Verwaltungsaufwand zu reduzieren.

Im Rahmen eines „Software-as-a-Service“-Modells werden mittlerweile verschiedenste Softwarelösungen für die Produktion in der Cloud angeboten – von klassischen MES- und ERP-Anwendungen bis hin zu spezialisierten Plattformen für das digitale Produktionsmanagement wie unser Produkt manubes. Der große Vorteil gegenüber klassischer On-Premise-Software liegt darin, dass die gesamte Infrastruktur samt notwendiger Wartungen und Updates ausgelagert werden kann.

Edge Computing

Unter Edge Computing versteht man die Sammlung und Verarbeitung von Daten an oder in der Nähe der Datenquelle. Das Wort „Edge“ bezieht sich dabei auf den „Rand des Netzwerks“.

In der Produktion kann Edge-Technologie in verschiedenen Bereichen Anwendung finden.

Die lokale Vorverarbeitung von Daten kann dazu dienen, relevante Informationen aus großen Datenmengen zu extrahieren, zu strukturieren und über geeignete Schnittstellen bereitzustellen.

Sogenannte Edge Gateways sammeln lokale Sensor- und Gerätedaten und übermitteln diese anschließend an zentrale Systeme wie z.B. cloudbasierte IoT-Plattformen.

Unsere Cloud-Plattform manubes nutzt Edge Nodes, um sichere und bidirektionale Verbindungen zu lokalen Maschinen, Geräten und Datenbanken herzustellen.

Augmented und Virtual Reality

Augmented Reality (AR) und Virtual Reality (VR) können an unterschiedlichen Stellen in der Produktion eingesetzt werden.

Anwendungsfälle umfassen die Unterstützung von Wartungspersonal durch die Einblendung zusätzlicher Informationen, die Planung und Simulation von Anlagen noch vor ihrem Bau sowie Schulungen in virtuellen Umgebungen.

Künstliche Intelligenz

Auch Künstliche Intelligenz findet zunehmend in der Produktion Anwendung. Passende Algorithmen ermöglichen die Analyse großer Mengen an Produktionsdaten.

Ein häufiger Anwendungsfall ist die Vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance), wobei Daten ausgewertet werden, um Anlagenausfälle vorherzusagen und den idealen Wartungszeitpunkt zu ermitteln.

Auch in der Datenaufbereitung bieten KI-Lösungen großes Potenzial. Entscheidungsträger in der Produktionsplanung sind darauf angewiesen, dass die richtigen Daten zur richtigen Zeit zur Verfügung stehen. Auch hierbei kann Künstliche Intelligenz unterstützen: So analysiert z.B. der Chat-Assistent unserer manubes-Plattform vorhandene Datenstrukturen und liefert innerhalb von Sekunden Antworten auf produktionsbezogene Fragen.