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29.05.2019 – Lesezeit: 3 Minuten

Produktion und Logistik / Technologie

Digitaler Zwilling, Machine Learning, Additive Fertigung – was steckt dahinter?

Der Mittelstand ist ein Motor für Innovation in Deutschland. Im Jahr 2016 haben mittelständische Unternehmen mehr als 32 Milliarden Euro für Innovationen ausgegeben. Beim Thema Digitalisierung hingegen ist der deutsche Mittelstand tief gespalten. Lediglich ein Drittel der Firmen mit bis zu 100 Mitarbeitern sieht sich bei der Digitalisierung als Vorreiter, während es bei größeren Unternehmen 74 Prozent sind.

Dabei eröffnet die Digitalisierung gerade den Mittelstand völlig neue Möglichkeiten, Effizienz sowie Produktivität zu erhöhen und neue Geschäftsmodelle zu entwickeln. Diese Chancen gilt es jetzt zu nutzen, um in einer immer stärker globalisierten und arbeitsteiligen Welt nicht den Anschluss zu verpassen. Die folgenden drei Beispiele zeigen, welche Möglichkeiten sich in der Produktion ergeben.

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Digitaler Zwilling

In Zukunft existiert jede Fabrik doppelt. Neben der realen Produktion steht der sogenannte „Digitale Zwilling“ als aktuelles Abbild für alle Beteiligten zur Verfügung. Grundlage dafür ist die Digitalisierung sämtlicher produktionsrelevanten Daten, also von Objekten, Maschinen, Prozessen und Services bis hin zu baulichen Gegebenheiten. Der Digitale Zwilling ist nicht zu verwechseln mit einem 3D-CAD-Abbild, denn über eine bloße Visualisierung hinaus wird auch das tatsächliche Verhalten der Anlage simuliert. Digitale Zwillinge erleichtern nicht nur die Planung von Produktionsanlagen oder ganzen Fabriken, sondern auch die Inbetriebnahme, den laufenden Betrieb sowie die Instandhaltung.

Änderungen am Produktionsprozess und neue Produkte können vorab virtuell getestet werden. Statt auf Fehler und Ausfälle lediglich zu reagieren, können durch eine vorausschauende Instandhaltung Ausfallzeiten minimiert und Kosten gesenkt werden. Insbesondere für den Mittelstand ist der Digitale Zwilling zahlreiche Vorteile.

  • kürzere Planungs- und Inbetriebnahmezeiten
  • höhere Produktqualität
  • Simulation von Kleinserien bis hin zur Losgröße 1
  • Verzicht auf teure Prototypen
  • Zustandüberwachung in Echtzeit

Einen Digitalen Zwilling kann man nicht fertig kaufen wie ein Stück Software, sondern die Realisierung erfordert einen gewissen Aufwand mit entsprechenden Kosten. Mittelständische Unternehmen sind deswegen gut beraten, die Realisierung schrittweise anzugehen, beispielsweise in einer kleineren Pilotanlage. Die daraus gewonnenen Echtzeitdaten und Erfahrungen können dann gewinnbringend auf dem Weg zur Smart Factory genutzt werden.

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Machine Learning

Ein weiterer Megatrend im Zuge der Digitalisierung ist das Machine Learning. Bei diesem Verfahren erkennen selbstoptimierende Algorithmen eines IT-Systems aus einem vorhandenen Datenbestand Muster und Gesetzmäßigkeiten. Häufig werden dazu neuronale Netze oder andere Formen der Künstlichen Intelligenz (KI) verwendet. Das so gewonnene künstliche Wissen lässt sich für neue Problemlösungen oder für die Analyse bisher unbekannter Daten verwenden. Eine der kritischen Phasen des Prozesses ist das Training der Algorithmen mit den „richtigen“ Daten. Die falsche Auswahl von Trainingsdaten führt zu Artefakten, die spätere Analysen und Prognosen drastisch verfälschen können.

Die Anwendungsmöglichkeiten des Machine Learnings sind vielfältig und betreffen alle Unternehmensteile. In der Produktion lässt es sich in verschiedenen Bereichen einsetzen. Im Smart Manufacturing werden Echtzeit- und historische Daten dazu verwendet, die Qualität der Produkte zu verbessern und Fehler im Prozess proaktiv zu vermeiden. Mit Machine Learning lässt sich darüber hinaus eine vorausschauende Instandhaltung realisieren. Zahlreiche Sensoren liefern ein genaues Bild über den Zustand einer Maschine. Abweichungen von den Daten einer „gesunden“ Maschine liefern Hinweise auf mögliche Fehlzustände, bevor ein Defekt auftritt. Ein hohen Stellenwert hat das Machine Learning auch in der Qualitätskontrolle. Durch ihre Lernfähigkeit können intelligente Algorithmen auch bisher unbekannte Fehlerquellen in den Daten entdecken.

Im Mittelstand sind Machine-Learning-Algorithmen bislang erst wenig verbreitet. Der Einstieg erfolgt auch hier am besten durch ein überschaubares Pilotprojekt, etwa einer Predictive-Maintenance-Lösung an einer Anlage, was meistens innerhalb weniger Monate und mit überschaubaren Kosten umgesetzt werden kann. Die gewonnenen Erfahrungen können dazu genutzt werden, selbstoptimierende Algorithmen Schritt für Schritt im gesamten Unternehmen einzusetzen.

Additive Fertigung

Der Markt erwartet auch vom Mittelstand heute zunehmend individuelle Produkte. Die Unternehmen müssen deshalb in der Lage sein, individualisierte Produktserien bis hin zur Losgröße 1 zu fertigen. Herkömmliche Produktionsverfahren stoßen hierbei unter anderem wegen langer Umrüstzeiten schnell an ihre Grenzen. Ein Ausweg aus dieser Situation bietet die Additive Fertigung, landläufig auch als „3D-Druck“ bezeichnet. Bei diesem Verfahren wird das Werkstück nicht „aus den Vollen gefräst“, sondern auf der Basis digitaler 3D-Konstruktionsdaten durch das Ablagern von Material schichtweise aufgebaut. Als Materialien stehen dafür beispielsweise Metalle, Kunststoffe oder Verbundwerkstoffe als feines Pulver zur Verfügung.

Neben der kostengünstigen Produktion von Kleinserien bietet die Additive Fertigung zahlreiche weitere Vorteile: Ideen und Designs lassen sich leichter planen und umsetzen, Produkte können viel besser auf individuelle Kundenwünsche angepasst werden. Interessant sind auch Anwendungen, bei denen defekte Stellen an hochwertigen Werkzeugen zielgenau instandgesetzt werden können.

Mittelständische Unternehmen können durch additive Fertigungsverfahren kostengünstiger produzieren. Außerdem können sie Nischen besetzen, in denen sie Sonderlösungen anbieten können. Vor der Einführung sollten Unternehmen jedoch sorgfältig analysieren, in welchen Bereichen sie additive Fertigungsverfahren sinnvoll einsetzen können.

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Warum bei den Themen KI und Machine Learning ein Gespräch mit dem Marketing-Chef sinnvoller sein könnte als eines mit dem IT-Entscheider, lesen Sie in diesem Beitrag.

Quelle: Titelbild iStock, Zapp2Photo