Produktionssysteme

Herausforderungen im Umgang mit Produktionsstörungen - Ergebnisse einer Umfrage zum aktuellen Stand des Störungsmanagements

Norbert Gronau, Eva-Maria Kern und Hendrik Jonitz

Störungen in Produktionssystemen können zu massiven Verlusten für Unternehmen führen. Die Beherrschung der Auswirkungen auftretender Störungen sowie die Störungsprävention sind daher seit langem von hoher Relevanz für produzierende Unternehmen unterschiedlicher Branchen. Eine Umfrage unter produzierenden Industrieunternehmen zeichnet ein aktuelles Bild des Störungsmanagements und identifi ziert relevante Herausforderungen im Umgang mit Störungen in der Produktion.

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Produktionssysteme

DataViSon: ein Schritt hin zur dezentralen Produktionssteuerung

Thomas Felberbauer, Thomas Moser, Michael Iber, Franz Fidler

Das Forschungsprojekt Analytic Manufacturing (ANAMA) beschäftigt sich mit der Verzahnung der taktischen und operativen Planungsebene und repräsentiert einen wesentlichen Zwischenschritt zur finalen dezentralen Steuerung der Produktion. Einerseits muss in Unternehmen dazu technisch ein übergelagerter Datenlayer implementiert werden, der unterschiedliche Datenebenen konsolidiert. Andererseits werden, basierend auf dieser konsolidierten Datenbasis, die Forschungsfelder „Visual Analytics“ und „Sonifikation“ (akustische Datenanalyse) zur Verbesserung der Feedbackschleife von operativer und taktischer Planung eingesetzt. Durch die Kombination der beiden Forschungsfelder entsteht die neuartige Methodik „DataViSon“.

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Digitaler Zwilling

Vom Energiedatenmanagement zum Digitalen Zwilling – Wie die Nutzung von Energiedaten am Beispiel einer Härterei die Modellierung eines Digitalen Zwillings vereinfachen kann

Joachim Brinkmann, Alexander Blinn, Julius Herzog und Henrik te Heesen

Bedingt durch globale Entwicklungen hinsichtlich der Preise und Versorgungssicherheit im Energiesektor stehen besonders energieintensive Unternehmen vor großen Herausforderungen. Zusätzlich fordern Kunden mehr Informationen über Energiekennzahlen und CO₂-Emissionen sowie ressourcenschonendere Prozesse. Mit einer energiedatenbasierten Simulationsmethode werden die Ressourceninformationen direkt aus dem Energiedatenmanagementsystem (EDMS) extrahiert und weiterverarbeitet. Hierbei werden sowohl aktuelle als auch stetig aktualisierte historische Daten verwendet, die automatisiert abgeglichen werden. Die digitale Abbildung der vorhandenen Prozesse ist lediglich auf Seiten der Energiedaten notwendig, ohne die technischen Prozesse in ihrer Gänze analysieren zu müssen. Mit dem so erstellten energetischen digitalen Schatten lassen sich Energiebedarfe für bevorstehende Produktionen und Produkte simulieren und können durch automatisierte Vorschläge in der Produktionsplanung positiv beeinflusst werden. Weiterhin führt das Abbild zu einem chargen- und produktscharfen Ressourcenpass für den Kunden. Die Anknüpfung an das EDMS unterstützt das lokale EnMS durch die Bereitstellung von stetig überwachten Energiekennzahlen.

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Produktionssysteme

Predictive Manufacturing - Ein Intelligentes Überwachungssystem zur Erkennung von Anomalien im 3D-Druck

Benjamin Uhrich, Shirin Lange, Miriam Louise Carnot und Martin Schäfer

Beim selektiven Laserschmelzen wird Metallpulver schichtweise aufgeschmolzen und mit dem bereits gefertigten Bauteil verschmolzen. Innerhalb dieses Prozesses entstehen vermeidbare fehlerhafte Schichten. Derartige Fehler sind erst durch verschiedene Druck- und Zugfestigkeitsexperimente nach dem Druck feststellbar. Dieses Vorgehen ist kostenintensiv und ineffizient.

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Digitale Produktoptimierung zur Nutzung der additiven Fertigung

Michael Wahl, Martin Bonenberger, Julian Morbach, Adrian Huwer und Lauri Hoffmann

Die additive Fertigung, d. h. der Druck von dreidimensionalen Werkstücken aus unterschiedlichen Materialien, bietet die Möglichkeit schnell funktionsfähige Prototypen herzustellen. Einen wichtigen Baustein zur schnellen Umsetzung funktionaler Produktideen bietet die digitale Optimierung. Basierend auf digitalen Modellen wird das Produkt virtuell optimiert und immer weiter verbessert. Ist das Produkt digital hinsichtlich seiner Eigenschaften optimiert, erfolgt eine Überprüfung und ggf. einer Anpassung hinsichtlich der additiven Fertigung. Im Anschluss wird das Produkt gefertigt, nachbearbeitet und abschließend getestet. Der Beitrag zeigt die Optimierungsmöglichkeiten am Beispiel eines Dispensers aus der Lebensmittelindustrie. Ein bestehendes Bauteil wird digitalisiert, an dem digitalen Modell eine Strömungsoptimierung durchgeführt und das verbesserte Produkt additiv gefertigt.

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Produktionssysteme

Potenziale und Hürden von Data Analytics in der Serienfertigung - Studienergebnisse aus dem Bereich der Antriebsfertigung von Elektromobilkomponenten

Heiner Heimes, Achim Kampker, Ulrich Bührer und Stefan Krotil

In der Großserienfertigung von elektrifizierten Fahrzeugen stellt die zunehmende Komplexität eine große Herausforderung dar. Der hohe Prüfaufwand zur Sicherstellung der Qualität des elektrifizierten Antriebsstrangs muss reduziert werden, um auch künftig konkurrenzfähig zu sein. Ein beschleunigter Wissensaufbau bezüglich Fertigungstechnologien und Prozesse kann durch Industrie 4.0-Ansätze, insbesondere Data Analytics, unterstützt werden. Derzeit kann der gewünschte Nutzen von Data Analytics in der Großserienfertigung nicht erzielt werden. In diesem Beitrag werden die Ergebnisse einer Expertenstudie vorgestellt, die sich mit den Potenzialen und Hürden von Data Analytics in der Großserienfertigung, insbesondere bei der Antriebsfertigung für elektrifizierte Fahrzeuge, befasst.

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Pull-System für Halbfabrikate in der Prozessindustrie - Ein Produktions- und Logistikkonzept für die Nachschubsteuerung in internationalen Produktionsnetzwerken

Christopher Borgmann, Carsten Feldmann, Linus Hahn

Die Prinzipien und Werkzeuge der Lean Production haben aus wissenschaftlicher Perspektive einen hohen Reifegrad erreicht. Insbesondere Unternehmen der Fertigungsindustrie nutzen pull-gesteuerte Produktionssysteme zur Nachschubsteuerung, um den Anforderungen eines Käufermarkts wettbewerbsadäquat zu begegnen. In der Prozessindustrie hingegen ist der Durchdringungsgrad vergleichsweise gering. Dies ist nicht zuletzt den spezifischen Eigenschaften und Rahmenbedingungen der Produktionsprozesse geschuldet. Jedoch weisen auch Produktionsnetzwerke in der Prozessindustrie große Potenziale für eine Optimierung der Bestände und des Service-Levels mittels Pull-Steuerung auf.

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Bionic Smart Factory 4.0 - Konzept einer Fabrik zur additiven Fertigung komplexer Produktionsprogramme

Claus Emmelmann, Markus Möhrle, Mauritz Möller, Jan-Peer Rudolph und Nikolai D’Agostino

Aktuelle Entwicklungen erfordern zunehmend komplexere Produktionsprogramme. Die Kombination von additiver Fertigung und Industrie 4.0 ermöglicht neue Ansätze, die eine wirtschaftliche Fertigung jener erst ermöglichen. Die Bionic Smart Factory 4.0 gibt diesen Elementen einen Ordnungsrahmen und beschreibt sie hinsichtlich ihrer Anordnung und ihres Zusammenspiels. Die Wirkungsweise wird durch eine Beurteilung gegenüber Determinanten der Produktionsprogramme erläutert.

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Produktion

Effiziente Produktionssimulation – ​Eine Methode zur softwaregestützten Zusammenarbeit von Produktions- und Simulationsexperten

Walter Wincheringer und Marec Kexel

Produktionssimulationen sind u. a. aufgrund des Wissenstransfers zwischen dem Domänenexperten und dem Simulationsspezialisten mit einem erheblichen Aufwand verbunden. Für kleine und mittlere Unternehmen stellt dies oftmals eine wirtschaftliche Hürde bei der Nutzung der Simulation dar. In diesem Beitrag wird eine Methode für eine softwaregestützte Zusammenarbeit des Produktionsexperten mit dem Simulationsspezialisten vorgestellt, die zu einer erheblichen Aufwandsreduzierung führt. Damit können die Vorteile der Simulation bereits bei geringen Optimierungspotenzialen wirtschaftlich genutzt werden.

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Flexibles Referenzmodell zur Planung und Optimierung der Produktion (Teil 2) - Generierung digitaler Fabrikmodelle durch den digitalen Zwilling

Jürgen Köbler, David Wußler, Michael Schlecht, Sarah Kirchenbaur, Roland de Guio, Max Blöchle und Benedikt Schwaiger

In dem ersten Teil dieses Beitrags, welcher in der Industrie 4.0 Management Ausgabe 5/2021 erschienen ist, wurde das Referenzmodell bereits in seinen wesentlichen Grundzügen erläutert [1]. Im zweiten Teil soll die Weiterentwicklung zu einem flexiblen Referenzmodell aufgezeigt werden. Der Fokus liegt auf die Implementierung von weiteren Planungstools, und die Implementierung von KI-Tools zur Erreichung eines dynamischen Produktionsengineerings in Form einer ganzheitlichen und integrierten Fabrikplanung.

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