voll vernetzte Smart Factory

Die Produktion der Zukunft ist voll vernetzt. - Bild: Pugun & Photo Studio - stock.adobe.com

Produktion kann nur in Echtzeit und selbstoptimierend gestaltet werden, wenn MES sich zu App Clustern auf interoperablen und modularen Produktionsplattformen entwickeln, die individuelle, KI-gestützte Microservices ermöglichen und weit über MES hinausreichen.

Will man die Produktion selbstoptimierend gestalten, reichen die Daten, Datenräume und Datenmodelle des MES nicht aus. Man braucht vielfältige strukturierte und unstrukturierte Daten zu jedem Bereich der Fertigung, zu jedem Prozess, jeder Maschine und jedem Fabrikraum, die aus MES- und ERP-Lösungen, QS-Systemen und anderen Datenquellen kommen – und das nicht nur aus der eigenen Produktionsumgebung, sondern auch von Partnern aus der Lieferkette. Das entscheidende Stichwort lautet Best Operating Conditions (BOC).

Dabei geht es um die Frage, wie man den laufenden Produktionsprozess monitoren und anhand relevanter Parameter möglichst in Echtzeit optimieren kann. Dazu müssen umfangreiche Daten über Qualität und Spezifikationen, Supply Chain, Fertigungsprozesse, physische Zustände von Material, Maschinen und Umgebung erfasst, korreliert und interpretiert werden.

Wie komplexe Zusammenhänge echtzeitnah erkannt werden

Doch solche komplexen Zusammenhänge sind mit den klassischen Analyseverfahren, Methoden und Tools nicht zugänglich, da diese bisher meist nur einzelne Reports fokussieren, die man aus Datenbanken zieht.

Um auf einen kompletten Datenpool zuzugreifen und möglichst echtzeitnah Zusammenhänge im Gesamtbild zu erkennen und Optimierungsansätze aufzuzeigen, ist künstliche Intelligenz (KI) der entscheidende Schlüssel.

Selbstoptimierende Prozesse

Auf Grundlage der Datenauswertung per KI können unterschiedliche Parameter laufend und vor allem in Echtzeit angepasst und unter Einsatz kognitiver Systeme ein selbstoptimierender Prozess initiiert werden.

Es entsteht also ein KI-basierter Regelkreis, der auf die Erreichung eines optimalen Betriebszustandes, eben der ‚Best Operating Conditions‘, ausgelegt ist. Auf diese Aufgabe hin müssen die MES-Lösungen künftig ausgerichtet werden.

Digital Twins zur Einbindung von MES in KI

Doch reicht es nicht, wenn die MES-Lösung nur über Schnittstellen zu ERP-Systemen verfügt, um Fertigungsauftragsfortschritte weiterzugeben, oder zu Maschinen, um diese anzusteuern. Das MES muss stattdessen in eine Plattform eingebunden sein, die das übergreifende Datenmanagement der strukturierten und unstrukturierten Daten über die MES-Welt hinaus organisiert und die Grundlage für einen Einsatz von KI-gestützten Lösungen bildet. Für die Einbindung von MES in solche KI-basierten Regelkreise sind Digitale Zwillinge notwendig, die weit über das eigentliche MES hinausgehen.

MES werden zu interoperablen App-Clustern

In diese Industrial IoT-Plattformen werden sogenannte Microservices integriert, also industrielle Apps, die spezifische Aufgaben erfüllen, zum Beispiel für Material Sequencing, Materialverfügung, Realtime Location, oder Kamerasysteme, die gestützt durch KI-Lösungen das Material untersuchen und Qualitätskennzahlen ableiten. Auf diese Weise werden unternehmensspezifische Produktionswelten aufgebaut, wobei die Orchestration der Prozesse und Datenflüsse zwischen den einzelnen Apps in der Plattform von zentraler Bedeutung ist.

MES werden also zu App-Clustern auf integrierten IIoT-Plattformen, was zur Folge hat, dass Interoperabilität, Konnektoren und Schnittstellen sich in der Architektur von MES-Systemen niederschlagen müssen. Die Herausforderung von Apps in der Produktion liegt in der Notwendigkeit eines gemeinsamen Datenmodells für Produkt- und Prozesszwillinge und der vollständigen Synchronisierung der Daten miteinander – in einem passenden Prozess, der ebenfalls modelliert werden muss. Hierzu bedarf es eines hohen Levels an Komplexität und Know-how.

Die ROI Grafik zeigt, wie neue IIoT-Plattformen die Basis für ein digitales Industrie 4.0 Ökosystem bilden.
Neue IIoT-Plattformen bilden die Basis für ein digitales Industrie 4.0 Ökosystem. - Grafik: ROI-Efeso

Trend von klassischen MES-Lösungen hin zu integrierten, modularen Produktionswelten

Der Markt wandelt sich deshalb von den monolithischen MES-Lösungen in Richtung sogenannter Manufacturing Integration Platforms (MIP), also ganzer Produktionsökosysteme rund um MES. Solche modularen Plattformen ermöglichen es Kunden, spezifische Apps einzubinden, um individuelle Architekturen aufzubauen. Beispielsweise Apps von Spezialanbietern für Microservices wie KI-basierte Optical Defect Detection, Quality Inspection, Scheduling-Verfahren oder Koordination von AGV-Schwärmen.

Auch große Anbieter sehen inzwischen die Notwendigkeit, ihre Lösungen modular aufzubauen, um Apps zuzulassen. Für die Kunden wird dadurch zwar das Architekturdesign anspruchsvoller, da individuelle IIoT Stacks aufgebaut werden müssen: Layers, Konnektoren, Datenbanken, Data Modelling. Auch infrastrukturelle Voraussetzungen müssen geschaffen werden.

Da bei diesen Datenmengen angemessene Latenzzeiten nur in verteilten Computing Clustern realisiert werden können, spielt auch das Thema Edge Computing eine wichtige Rolle. Gleichzeitig werden aber die Lösungsentwicklung, die Implementierung, der Betrieb und die Weiterentwicklung im Vergleich zu herkömmlichen Architekturen deutlich einfacher.

Welche Erfolge mit diesem Ansatz erzielt werden können

Um zu wissen, welche Daten man typischerweise aus bestimmten Maschinentypen holen kann und wie die technische Integration erfolgt, muss man Methoden-, Technologie- und Produktionskompetenz kombinieren. Zudem sollte man den Markt gut kennen, um die richtigen Apps für die Produktionsplattformen zusammenzubringen und sicherzustellen, dass seitens der Anbieter ein angemessener Service gewährleistet wird.

Die Fortschritte, die damit erzielt werden können, sind signifikant. Beispielsweise bei der Anlaufoptimierung oder der Reduzierung von Ausschuss. Bedingt durch kleine Losgrößen und die Vielzahl von Spezifikationen sind diese Aspekte sehr wichtig im Kontext der Best Operating Conditions. Lässt sich der Zeitaufwand, um Maschinen einzufahren und Werkzeuge einzustellen, dadurch halbieren, ist das nicht nur eine enorme Kosteneinsparung im Produktionsanlauf, sondern verbessert auch die Marktposition.

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Gernot Schäfer, ROI-Efeso. - Bild: ROI-Efeso

Mehr Informationen zum Thema bietet die Unternehmensberatung ROI-Efeso.

Experte und Ansprechpartner zum Thema zukunftsfähige IT-Landschaften ist Gernot Schäfer, ROI-Efeso. Sie erreichen ihn unter schaefer@roi.de.

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