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- Herausgeber: Carl Hanser Verlag GmbH & Co. KG
- Kategorie: Wissenschaft und neue Technologien
- Serie: Praxisreihe Qualität
- Sprache: Deutsch
- Veröffentlichungsjahr: 2023
In Zukunft flexibel mit einer digitalisierten Produktion
Industrie 4.0 und Smart Factory und sind zwei Begriffe für den vorherrschenden Trend, der jeden Betrieb im verarbeitenden Gewerbe betrifft: die Digitalisierung aller Unternehmensbereiche. Dieses Buch beschäftigt sich mit den Möglichkeiten und Auswirkungen in der Produktion. Von den aktuellen Herausforderungen, über Lösungsansätze bis hin zu konkreten Use Cases geben die Autoren einen umfassenden Überblick:
- Strategieentwicklung, Anpassung der Wertschöpfungsprozesse, der IT-Landschaft und der Produktions-Infrastruktur
- Geschäftspotenziale der Digitalisierung mittels Smart Product-Ansatz
- Prozessintegration unter Berücksichtigung der relevanten IT-Systeme, wie z.B. ERP, PLM, MES
- Digitale Anwendungs-Szenarien, wie Condition Monitoring, Predictive Maintenance, Remote Field Services
- Ausblick auf weitere Verbesserungen aus aktuellen Initiativen, Markt- und Technologietrends
Dieses Buch präsentiert Ihnen praxisnahe Vorgehensmodelle zur Digitalisierung der Produktion. Sie lernen verfügbare Methoden, Technologien und Standards kennen. Damit ist es eine wertvolle Orientierungshilfe für alle verantwortlichen Entscheidungsträger.
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Seitenzahl: 276
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Ähnliche
Herausgeber der Praxisreihe Qualität (vormals Praxisreihe Qualitätswissen): von 1991 (Gründungsjahr) bis 2016 Franz J. Brunner; seit 2016 Kurt Matyas.
In der Praxisreihe Qualität sind bereits erschienen:
Jörg Brenner
Lean Production
Praktische Umsetzung zur Erhöhung der Wertschöpfung3., überarbeitete AuflageISBN 978-3-446-45664-8
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Qualität im Service
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Arbeitsschutz und Sicherheitstechnik
Der Schnelleinstieg für (angehende) Führungskräfte: Basiswissen, Haftung, Gefährdungen, RechtslageISBN 978-3-446-45474-3
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Qualität 4.0
QM, MES und CAQ in digitalen Geschäftsprozessen der Industrie 4.0ISBN 978-3-446-44736-3
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Versuchsplanung
Produkte und Prozesse optimieren9., überarbeitete AuflageISBN 978-3-446-44716-5
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Entwicklungsqualität
ISBN 978-3-446-42796-9
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Systematische Innovation
TRIZ-Anwendung in der Produkt- und Prozessentwicklung2., überarbeitete AuflageISBN 978-3-446-45127-8
Kurt Matyas
Instandhaltungslogistik
Qualität und Produktivität steigern7., erweiterte AuflageISBN 978-3-446-45762-1
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Lean und Industrie 4.0
Eine Digitalisierungsstrategie mit der Wertstrommethode und Information Flow DesignISBN: 978-3-446-45917-5
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Produktion und Qualität
Organisation, Management, ProzesseISBN 978-3-446-44735-6
Stephan Sommer
Taschenbuch automatisierte Montage- und Prüfsysteme
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Konrad Wälder, Olga Wälder
Statistische Methoden der Qualitätssicherung
Praktische Anwendung mit MINITAB und JMPISBN 978-3-446-43217-8
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Null-Fehler-Management
Umsetzung von Six SigmaISBN 978-3-446-45875-8
Friedrich PeschkeCarsten Eckardt
Flexible Produktion durch Digitalisierung
Entwicklung von Use Cases
Mit 153 Bildern und 12 Tabellen
Praxisreihe QualitätHerausgegeben von Kurt Matyas
Die Autoren:
Dr. Friedrich Peschke ist als Unternehmensberater für die Automobil- und Maschinenbauindustrie mit den Schwerpunkten globale Produktentwicklung und Industrie 4.0 tätig. Er ist sowohl zertifizierter Industrie 4.0-Professional als auch zertifizierter Assessor für Unternehmensqualität und Qualitätsmanagement. Darüber hinaus ist Dr. Peschke als Projektkoordinator in Forschungsprojekten mit der Pilotfabrik der TU Wien aktiv.
Carsten Eckardt, ist seit zehn Jahren als Berater im Bereich Manufacturing Operations Management aktiv. In seiner aktuellen Tätigkeit widmet er sich dem Thema Digitalisierung in der Produktion und berät darüber hinaus Unter nehmen im Bereich Produktstrategie mit Bezug auf Zukunftsszenarien von Industrie 4.0.
Alle in diesem Buch enthaltenen Informationen wurden nach bestem Wissen zusammengestellt und mit Sorgfalt geprüft und getestet. Dennoch sind Fehler nicht ganz auszuschließen. Aus diesem Grund sind die im vorliegenden Buch enthaltenen Informationen mit keiner Verpflichtung oder Garantie irgendeiner Art verbunden. Herausgeber, Autoren und Verlag übernehmen infolgedessen keine Verantwortung und werden keine daraus folgende oder sonstige Haftung übernehmen, die auf irgendeine Art aus der Benutzung dieser Informationen – oder Teilen davon – entsteht.Ebenso wenig übernehmen Herausgeber, Autoren und Verlag die Gewähr dafür, dass beschriebene Verfahren usw. frei von Schutzrechten Dritter sind. Die Wiedergabe von Gebrauchsnamen, Handelsnamen, Warenbezeichnungen usw. in diesem Werk berechtigt auch ohne besondere Kennzeichnung nicht zu der Annahme, dass solche Namen im Sinne der Warenzeichen- und Markenschutz-Gesetzgebung als frei zu betrachten wären und daher von jedermann benutzt werden dürften.
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© 2019 Carl Hanser Verlag Münchenwww.hanser-fachbuch.deLektorat: Dipl.-Ing. Volker HerzbergHerstellung: Björn GallingeCoverkonzept: Marc Müller-Bremer, www.rebranding.de, MünchenTitelmotiv: © Sebastian Völkel, unter Verwendung von Grafiken von © stock.adobe.com/industrieblickCoverrealisation: Max Kostopoulos
Print-ISBN: 978-3-446-45746-1E-Book-ISBN: 978-3-446-46058-4E-Pub-ISBN: 978-3-446-47119-1
Inhalt
Titelei
Impressum
Inhalt
Vorwort
1 Einleitung
1.1 Von CIM zur digitalen Fabrik
1.2 Das digitale Abbild
1.3 Serviceorientierung und operations model
1.4 Überblick zu Initiativen und Standards zu Industrie 4.0
1.4.1 Die Entstehung der Initiative „Industrie 4.0“
1.4.2 Die Plattform Industrie 4.0
1.4.3 BITKOM
1.4.4 ZVEI
1.4.5 VDMA
1.4.6 SCI – deutsche Normungsroadmap Industrie 4.0
1.4.7 OPC Unified Architecture
1.4.8 ADAMOS – ein Standard im Maschinen- und Anlagenbau
1.4.9 PLCopen
1.4.10 PLCnext
1.4.11 VDW-Initiative „UMATI“
2 Herausforderungen im Zusammenhang mit Digitalisierung
2.1 Digitalisierung der Organisation
2.1.1 Unternehmensgröße
2.1.1.1 Großunternehmen
2.1.1.2 Mittelstand
2.1.1.3 Klein- und Kleinstunternehmen
2.1.2 Herangehensweise
2.1.3 Industriesektor/Branche
2.1.4 Fazit
2.2 Digitalisierung und Geschäftsprozesse
2.3 Digitalisierung der Applikationen (IT)
2.4 Digitalisierung der Produktions-Infrastruktur
2.4.1 Produktionsanlagen
2.4.2 Operations Technology (OT)-Architektur
2.5 Interoperabilität und Sicherheit
2.5.1 Kommunikation im industriellen Umfeld
2.5.2 Informations- und Datensicherheit
3 Lösungsansätze zur Entwicklung von Digitalisierungs-Use Cases
3.1 Lösungsansätze am Produkt
3.2 Lösungsansätze am Produktionsprozess
3.2.1 Ansätze der Planung
3.2.1.1 Kundenbedarfe und Bedarfsplanung
3.2.1.2 Kapazitätsplanung und Ressourcenmanagement
3.2.1.3 Dynamische Feinplanung
3.2.2 Ansätze der Ausführung (Execution)
3.2.2.1 Fertigungstypologie
3.2.2.2 Dynamische Arbeitspläne
3.2.3 Ansätze der Überwachung (Monitoring)
3.2.3.1 Transparenz in der Produktion
3.2.3.2 Nachverfolgbarkeit
3.2.3.3 Data Analytics
3.2.4 Ansätze für Prognose und Verbesserung
3.2.5 Fallbeispiele
3.3 Lösungsansätze in der Produktionsinfrastruktur
3.3.1 Die Produktionseinheit
3.3.2 Die Fertigungslinie
3.3.3 Die hybride Fertigung
3.3.4 Die Montage
3.3.5 Unterstützende Methoden und Komponenten
4 Vorgehensmodell zur Entwicklung und Bewertung von Digitalisierungs-Use Cases
4.1 Elemente des Vorgehensmodells
4.2 Das SCOR®-Referenzprozessmodell
4.2.1 SCOR®-Prozesse
4.2.1.1 Subprozesse für die Planung (plan, sP3)
4.2.1.2 Subprozesse für die Produktion (make, sM3)
4.2.1.3 Subprozesse für Support (enable, sE)
4.2.2 SCOR®-Practices
4.3 Standard zur Integration von Unternehmens- und Betriebsleitebene, ISA95 (DIN EN 62264)
4.4 Technology Enabler
4.5 Vorgehensmodell zur Entwicklung und Bewertung von Digitalisierungs-Use Cases
4.5.1 Schritt 1 – Scoping (Umfangsdefinition)
4.5.2 Schritt 2 – Assessment (Bewertung)
4.5.3 Schritt 3 – Identification (Identifikation)
4.5.4 Schritt 4 – Selection (Auswahl)
4.6 Anwendungsbeispiel „Maschinendatenerfassung (MDE)“
4.6.1 Schritt 1 – Scoping MDE
4.6.2 Schritt 2 – Assessment MDE
4.6.3 Schritt 3 – Identification MDE
4.6.4 Schritt 4 – Definition MDE
4.6.5 Fazit zum Anwendungsbeispiel
4.7 Erfahrungswerte und Use Cases aus der Literatur
4.7.1 Use Cases aus einer Studie zu Industrie 4.0 für den österreichischen Mittelstand
4.7.2 Use Cases für Werkzeugmaschinen aus UMATI
4.7.3 Use Cases aus dem Kooperationsprojekt Enterprise 4.0
5 Zusammenfassung und Ausblick
5.1 Motivation
5.2 Vorliegendes Ergebnis
5.3 Handlungsbedarf und Ausblick
6 Quellenverzeichnis
Die Flexibilisierung der Produktion im Sinne von dynamischer Anpassungsfähigkeit eines Produktionssystems an volatile Rahmenbedingungen ist sicher eine der Hauptherausforderungen für die Industrie angesichts der immer kürzer werdenden Produktlebenszyklen und des stark steigenden Individualisierungsgrades von Produkten. Die Vision von Industrie 4.0 und Cyber-Physischen Produktionssystemen (CPPS) adressiert insbesondere diesen Themenkomplex. Auch wenn viele grundsätzliche Konzepte und Überlegungen zu flexiblen Produktionssystemen und zur Realisierung der sogenannten „Losgröße 1“ nicht neu sind und im Rahmen von Computer Integrated Manufacturing (CIM) bereits vor längerer Zeit entwickelt wurden, führt der rapide technologische Fortschritt der letzten Jahre dazu, dass auch die Umsetzung in greifbare Nähe rückt. Die Omnipräsenz von Internet und Cloud Services, die Verfügbarkeit einer schnellen Dateninfrastruktur und leistungsfähige Kleinstrechner haben das Internet of Things (IoT) möglich gemacht. Methoden der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens ermöglichen heute die softwaretechnische Umsetzung von Lösungen, die vor 20 Jahren noch nicht realisierbar waren. Ebenso hat sich eine Reihe von Standards auf unterschiedlichen Ebenen entwickelt und verbreitet, die für ein Miteinander unterschiedlicher Systemkomponenten unabdingbar sind. Es reift offenbar die Erkenntnis seitens der Softwarehersteller, dass geschlossene Ökosysteme und proprietäre Schnittstellen in eine Sackgasse führen.
Im Vergleich zu früher sind also die technologischen Voraussetzungen vorhanden. Das Thema Industrie 4.0 ist breit in der Öffentlichkeit angekommen und die Bedeutung der Produktion für die Gesellschaft ist weit verbreitet anerkannt. Was sind also die Hürden bei der Umsetzung von Industrie 4.0? Sie sind vielschichtig. Industrie 4.0 wird stark aus der „Vogelperspektive“ heraus diskutiert. Themenfelder wie operative Exzellenz in der Produktion im Sinne einer graduellen Weiterentwicklung der Automatisierungstechnik hin zu Systemen mit autonomen und selbstoptimierenden Eigenschaften werden vermischt mit der Erschließung neuer und disruptiver Geschäftsmodelle auf Basis von IoT. Software- und Systemhäuser sowie Industrieausrüster bieten hervorragende Lösungen und Software-Pakete mit weitreichendem Funktionsumfang, aber die Komplexität und der Integrationsaufwand im speziellen betrieblichen Umfeld sind doch oft erheblich. Vor allem mangelt es bei vielen Industrieunternehmen jedoch an der notwendigen Reife im Hinblick auf Prozess- und Datenqualität. Vieles geschieht auf Zuruf bzw. mit informeller Kommunikation; „U-Boot“-Applikationen und persönliche „Arbeitsformate“ (MS Excel) sind schwierig zu eliminieren und damit wird der zu tätigende Sprung für eine erfolgreiche Implementierung oft zu groß. Auch an die persönlichen Qualifikationen werden enorm hohe und interdisziplinäre Anforderungen gestellt, sowohl auf Seiten der Industrieunternehmen als auch auf Seiten der Lösungsanbieter. Der einmalige Wissensaufbau z. B. durch eine akademische Bildung reicht nicht aus, zukünftig ist die kontinuierliche Kompetenzerweiterung ein Muss, um die digitale Transformation in den Unternehmen Realität werden zu lassen. Der Mangel an Personalkapazität, welche mit den erforderlichen Kompetenzen ausgestattet ist, stellt ein wesentliches Umsetzungs- und damit Wachstumshemmnis dar und muss beseitigt werden.
Es sind unterschiedliche IT-Systeme wie PDM, ERP und MES mit unterschiedlichen inhaltlichen Anwendungsschwerpunkten, aber auch funktionalen Überlappungen im Einsatz, um das erforderliche Informationsmanagement über den gesamten Produktlebenszyklus abzudecken. Der Produktlebenszyklus ist jedoch nicht so eindimensional, wie er oft dargestellt wird. In den Unternehmen werden viele Produkte gleichzeitig entwickelt. Gleiche Komponenten werden in unterschiedlichen Produkten oder Produktvarianten verwendet. Was für den Original Equipment Manufacturer (OEM) eine Komponente ist, ist für den Zulieferer das Endprodukt. Das gleiche Produkt wird in unterschiedlichen Werken gefertigt mit unterschiedlichen Komponenten, die von lokalen Zulieferern kommen. Dementsprechend gibt es unterschiedliche Klassen von Informationen, die auf verschiedenartige Weise verarbeitet werden müssen. Im Engineering stehen oft modellhafte Beschreibungen von Artefakten im Vordergrund. In der Produktion werden auftragsbezogene Daten sowie Zeitreihendaten aus dem Produktionsprozess, teilweise im Millisekunden-Bereich, aufgenommen und verarbeitet. Diese werden entweder direkt zur Optimierung des Produktionsprozesses oder als Basisinformation für vor- und nachgelagerte Prozesse (z. B. Qualitätsdaten) herangezogen. In der Betriebsphase eines Produktes interessieren vor allem die Informationen, welche für Wartungs- und Serviceaktivitäten relevant sind. In diese fließt der individuelle Kontext bzw. die Umgebungsbedingungen, unter denen ein Produkt betrieben wird, mit ein. Sie gelten also nicht oder nur bedingt für eine Produktklasse, sondern nur für eine bestimmte Instanz eines Produktes. Oft verschwimmend dargestellt ist die Tatsache, dass ein Produktionssystem letztendlich auch ein komplexes Produkt ist, welches selbst entwickelt und produziert werden muss und in seiner Betriebsphase dazu dient, andere Produkte zu produzieren. Die Informationsverarbeitung im industriellen Umfeld bezogen auf Produktentwicklung, -herstellung und -betrieb verschmilzt also einerseits, andererseits muss für die Umsetzung bzw. Implementierung von Industrie 4.0-Lösungen schon das komplexe Informationsgeflecht entwirrt werden, um jede Teilfunktion und jeden Teilprozessschritt zufriedenstellend zu realisieren.
Es gibt also keine generelle Industrie 4.0-Lösung für bestimmte Branchen oder Unternehmenstypen. Selbst Best Practices sind schwierig bzw. nur für überschaubare Ausschnitte zu identifizieren. Daraus und aus der oben beschriebenen Komplexität resultieren jeweils eine individuelle IT-Bebauung und eine Vielzahl unternehmensspezifischer Konzepte. Dessen muss man sich bewusst sein und es daher in die gestalterischen Aufgaben eines Unternehmens aktiv einbeziehen.
Das Buch trägt dazu bei, Klarheit in das skizzierte komplexe Themenfeld der digitalen Produktion zu bringen, und hilft daher Verantwortungs- und Entscheidungsträgern in den Bereichen Digitalisierung, IT, Operations, Automatisierung, Produktion und Engineering, Orientierung zu erlangen, um entsprechende Digitalisierungsanwendungsfälle zu identifizieren und die Grundlage für eine zielgerichtete Umsetzung zu schaffen.
Wien, im März 2019
Univ.-Prof. Dr.-Ing. Detlef Gerhard
Dekan der Fakultät für Maschinenwesen und Betriebswissenschaften an der Technischen Universität Wien
Leiter des Forschungsbereichs Maschinenbauinformatik und Virtuelle Produktentwicklung und der TU Wien Pilotfabrik Industrie 4.0
