Der Bedarf nach Technologien rund um Industrie 4.0 ist hoch: „Viele Manufacturing-Unternehmen wünschen sich, in Echtzeit zu sehen, wo sich welches Teil befindet und wie der Materialfluss aussieht“, sagt Michael Tschiersch, Senior Manager Business Development bei T-Systems.
Als einen der größten Pain Points in der Praxis nennen die Produktionsverantwortlichen die Intransparenz über kritische Produktionszustände. Immerhin 35 Prozent der befragten Produktionsexperten wünschen sich ein Monitoring – und damit verbunden die Möglichkeit, ihre Produktionsauslastung zu optimieren.
Das „Whitepaper Industrie 4.0“ von T-Systems zeigt, wie das gelingt.
Warum Vernetzung von Maschinen KI und Datenanalyse benötigt
„Besonders herausfordernd ist für die Unternehmen, eine große Bandbreite unterschiedlicher Datenformate über einen Produktionsprozess mit mehreren Fertigungsschritten hinweg zu integrieren“, berichtet Tschiersch. Typisch ist ein Sammelsurium von Daten aus Maschinen, Anlagen und Sensoren unterschiedlicher Hersteller, das auf einer Integrations- oder Big-Data-Plattform zusammengebracht werden muss. Oft sind auch noch nicht gleich alle notwendigen Daten vorhanden, hier müssen Lücken intelligent geschlossen werden.
„Zwar sind vielfach schon die Maschinen vernetzt und an MES-Systeme angekoppelt. Man hat viele Hausaufgaben erledigt, aber es fehlen noch die Erkenntnisse, auf deren Basis sich Prozesse optimieren lassen“, so Tschiersch. Erst mit KI und Predictive Analytics gelingt es, unter anderem durch Korrelation selbst mit zunächst rohen Sensordaten, entscheidungsrelevante Informationen zu generieren. Hier lässt sich Fachkompetenz jedoch häufig nur über externe Spezialisten ins Unternehmen bringen.
Wie die Autoindustrie von Industrie 4.0 profitiert
Die Erfolgsbeispiele für den Einsatz von Industrie 4.0 und Konzepten wie Predictive Maintenance können sich sehen lassen. So konnte in einem gemeinsamen Proof of Concept von Daimler Trucks, T-Systems und den KI-Spezialisten von IS Predict bewiesen werden, dass sich mit Predictive Maintenance frühzeitig Ausfälle erkennen und ungeplante Stillstände vermeiden lassen. Beispielsweise gelang es, auf der Basis der vorliegender Echtdaten von Schweißrobotern Ausfälle zwischen einem und bis zu sechs Tagen im Voraus fehlerfrei zu prognostizieren, ohne dass es über den Zeitraum von mehreren Monaten hinweg eine einzige falsche Vorhersage oder einen übersehenen Ausfall gab.
BMW nutzt im Werk Leipzig in der Intralogistik den Service Button von T-Systems mit Narrow Band IoT für Materialabrufe: Für den OEM ein Schritt auf dem Weg zu Industrie 4.0. Der Logistikmitarbeiter drückt den Service Button, der per Cloud einen Materialabruf an die Transport- und Lagersysteme absetzt. Die Lieferung erfolgt teilweise automatisch.
Zukunft der Digitalisierung: Smarte Brillen Technologien in der Industrie
Ein weiteres Thema, das die Unternehmen bewegt, ist der Fachkräftemangel. 16 Prozent klagen über den Mangel an qualifiziertem Personal, der sich in den nächsten Jahren noch verstärken wird. Oft fehlen damit in den Instandhaltungsteams Mitarbeiter mit den richtigen Fachkenntnissen für Wartung und Reparaturen. Das White Paper zeigt, wie sich Datenbrillen mit Technologien wie Augmented und Virtual Reality (AR/VR) in der Industrie nutzen lassen.
Mit ihrer Unterstützung können Ausfälle schneller beseitigt werden, auch wenn gerade kein Experte vor Ort ist. Über die Brillen lassen sich Anleitungen, Wartungshandbücher, Videos oder Anweisungen visualisieren. Vor allem kann aber der Experte aus der Ferne mit den Augen des Kollegen vor Ort sehen und bei Reparaturen oder Wartungsarbeiten via smarter Software helfen. Für diese Anwendung hat T-Systems bereits eine entsprechende Lösung für die Industrie entwickelt. Gerade internationale Standorte können so auch auf Spezialisten in der eigenen Zentrale zugreifen, wie das Beispiel von Schwan Cosmetics zeigt.
Smart Factory bei Schwan Cosmetics
Das Unternehmen setzt bei der Wartung seiner hochautomatisierten Produktionsanlagen auf mehreren Kontinenten auf eine smarte Lösung, bei der HoloLens-Brillen zum Einsatz kommen. Solche Szenarien lassen sich in Zukunft beliebig vernetzt gestalten. Durch die Verbindung mit dem ERP-System wird zugleich transparent, wo ein benötigtes Ersatzteil liegt oder ob es nachbestellt werden muss. Doch der Weg dahin ist noch weit, denn eine Voraussetzung dafür ist auch der Digital Twin im PLM-System, der als Referenz für die notwendige Unterstützung dieser Technologie dient.
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