Agile Technologien und Methoden können zur Ressourceneinsparung in der Produktentwicklung beitragen:

• Enterprise Mobility Management
• Open Innovation Framework
• Configure to order production
• Customer Relationship Management (CRM)
• Predictive Analytics
• Fuzzy-Systeme
• Künstliche neuronale Netze
• Metaheuristiken
• Support Vektor Maschinen
• Methodik Scrum

Ressourceneffizienzpotenziale der agilen Produktentwicklung sind unter anderem:

• Ressourceneinsparungen durch schnellere Zielfindung, aufgrund effizienter Kommunikation und hierarchischer Freiheiten des Entwicklungsteams
• Ressourceneinsparungen durch weniger Test-und Anpassungsschleifen, aufgrund der früheren Erzielung von Endresultaten
• Risikominimierung späterer ressourcenintensiver (und kostenintensiver) Anpassungen von Produkten wegen Nichterfüllung von Wünschen der Kundschaft, aufgrund der Kommunikation und frühzeitigen Einbindung von potenziell Nutzenden in die Entwicklung (unterstützt z. B. durch digitale Technologien VR und KI)
  

Quelle(n):

• Rothmeier, J. (2022): VDI ZRE-Publikationen: Kurzanalyse Nr. 31: Digitale Technologien für die Entwicklung ressourceneffizienter Produkte und Services. VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH, Berlin, verfügbar unter: [S. 47ff] Link

Der digitale Zwilling entspricht dem digitalen Abbild eines real existierenden Objekts (reale Geräte, Objekte, Maschinen oder immaterielle Güter). Er stellt die adaptive und intelligente Überwachung, Steuerung und Beeinflussung der physischen Welt sicher. Wesentliches Merkmal zur digitalen Abbildung ist eine Erfassung der aktuellen Eigenschaften, Zustände sowie des Verhaltens in Echtzeit - zur "Fütterung" des Modells mit realen Daten. Dazu erforderlich ist eine intelligente Verbindung der Instanz eines übergeordneten Produktmodells (Digitaler Master) und des „Digitalen Schattens“, der Gesamtheit aller Betriebs- und Zustandsdaten eines Produktes.

Allerdings wird sowohl in der Praxis als auch in der Wissenschaft der Begriff des "digitalen Zwillings" unterschiedlich verstanden. Eine genauere Differenzierung findet durch die Verwendung der Begriffe "digitaler Master" und "digitaler Schatten" statt. Erst beide Konzepte gemeinsam ergeben einen digitalen Zwilling.
Unter dem digitalen Master versteht man die zu Beginn einer Entwicklung erstellten digitalen Geometriemodelle oder Stammdaten. Der digitale Schatten wiederum beschreibt die über den Lebenszyklus eines Produkts gewonnenen und verwerteten Daten.

Der digitale Zwilling kann grundsätzlich in allen Lebenswegphasen des Produkts eingesetzt werden - in der Produktentwicklung, der Produktion, der Supply Chain, Instandhaltung und Entsorgung.

Im Idealfall jedoch begleitet ein digitaler Zwilling ein physisches Produkt über den kompletten Lebensweg - v. a. relevant für komplexe langlebige Produkte wie Fahrzeuge oder Werkzeugmaschinen. Ein digitaler (Produkt-)Zwilling leistet insofern einen Beitrag zur Ressourceneinsparung innerhalb der Produktentwicklung und über den Lebensweg:

• schnelle Berechnung von potenziellen Fehlerquellen und Verbesserungspotenzialen
• ressourcenschonende Ideenumsetzung durch digitale Versuchsreihen
• Einsparung von physischen Prototypen und Werkzeugen
• schnelle Identifikation von Qualitätsverbesserungen und Ressourceneinsparpotenzialen durch präzise Aussagen zu tatsächlichem Verhalten über den kompletten (simulierten) Produktlebenszyklus - Schadensanalysen im Betrieb und bei Alterung; sowie Szenarien des Nutzerverhaltens
• Aufnahme von Kundenfeedback während der Entwicklung: bei Verwendung des Digitalen Zwillings als Schnittstelle zur Kundschaft - z. B. als Austausch- und Testplattform für zukünftige Funktionen - kann die Erfüllung von Kundenwünschen und das Nutzerverhalten besser abgeschätzt werden (Nutzungsdauer, Ressourcenverbrauch, etc.)
• virtuelle Begleitung und Simulation eines physischen Produkts erlauben z. B. neben einer rascheren Inbetriebnahme eine schnellere Konfiguration an bereits vorhandene Systeme
• fortlaufende Berechnung von Schwachstellen und Optimierungspotenzialen in der Nutzungsphase liefert rückwirkend wichtige Erkenntnisse für Nachfolgeprodukte und Produktionsprozesse; diese "vererbten" Erkenntnisse helfen nicht nur den Entwicklungsteams, sondern können auch Nutzerinnen und Nutzern Hinweise auf notwendige Wartungen geben, wodurch sich die Produktlebensdauer erhöhen lässt und Ressourcen geschont werden können
• Unterstützung prädiktiver Instandhaltung während der Produktnutzung durch laufende Erfassung und Abbildung von Daten in Echtzeit

Innerhalb der Produktentwicklung verschwimmen die Begriffe "digitaler Zwilling" und "digitales Prototyping" - dies ist dann der Fall, wenn der Zwilling zum digitalen Testen und Simulieren des Produkts eingesetzt wird. Ein zentraler Unterschied ist jedoch, dass der digitale Zwilling die Existenz eines realen Objekts voraussetzt und mit dem "digitalen Schatten" des physischen Produkts über das Produktleben voll ausgebildet ist.

Relevanz von Künstlicher Intelligenz
Speziell komplexere Simulationen und Berechnungen von digitalen Zwillingen erfordern große Mengen an (Echtzeit-)Informationen. Aus diesem Grund spielt die künstliche Intelligenz (KI) beim Einsatz digitaler Zwillinge eine wichtige Rolle – und ist gleichzeitig die größte Herausforderung für die Umsetzung. Unternehmen benötigen nicht nur die technische Infrastruktur mitsamt umfassender Vernetzung, Rechenleistung und konsistentem Datenmanagement, sondern auch fachlich ausgebildetes Personal, um die Potenziale ausschöpfen zu können.

Quelle(n):

• Rothmeier, J. (2022): VDI ZRE-Publikationen: Kurzanalyse Nr. 31: Digitale Technologien für die Entwicklung ressourceneffizienter Produkte und Services. VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH, Berlin, verfügbar unter: [S. 35ff] Link
• Stark, R. (2017): Smarte Fabrik 4.0 [online] – Digitaler Zwilling. Fraunhofer IPK [abgerufen am: 9. April 2019]. Link

Eine Grundvoraussetzung zur Umsetzung Industrie 4.0 ist die Fähigkeit, cyber-physischer Systeme (CPS) effizient zu entwickeln und abzusichern. Die Herausforderungen in diesem Bereich sind groß. So lassen sich bei der Entwicklung von CPS stark wachsende Anteile von Elektronik und Software beobachten, um die neue Produktintelligenz zu ermöglichen. Daher stellt das Produkt an sich bereits ein komplexes System dar. Nichtsdestotrotz wird im Fall von CPS die Komplexität zusätzlich erhöht, da die Absicherung von in sich geschlossenen Produkten zu diesem Zweck nicht mehr ausreichend ist. Vielmehr geht es hierbei darum, die systemischen Effekte miteinander vernetzter Produkte vorherzusehen und mögliche Störgrößen auszuschließen. Ein Beispiel hierfür ist das autonome Fahren. So muss z. B. bei einem Spurwechselvorgang auch darauf geachtet werden, wie andere autonom fahrende Fahrzeuge auf neue Verkehrssituationen reagieren.

Ein wesentliches Hilfsmittel zu diesem Zweck stellt das Modellbasierte Systems Engineering dar. Durch die domänenunabhängige Beschreibung des zu entwickelnden Systems in einem einheitlichen Produktmodell sowie die Verknüpfung zahlreicher Partialmodelle zur Verhaltenssimulation kann die Effizienz bei der Entwicklung von CPS gesteigert werden. Vorteile sind hier die verbesserte Verknüpfung von Anforderungen, Funktionen, Systemelementen sowie Testverfahren. Darüber hinaus kann das MBSE-Modell disziplinenübergreifend zum Informationsaustausch sowie zur integrierten Spezifikation und Absicherung des Systems verwendet werden.

Einige CAD-Programme bieten mittlerweile die Funktion, anhand einer gegebenen Konstruktion Aussagen über die Material- und Fertigungskosten des Entwurfs zu treffen. Hierfür wird anhand der Geometrie auf die Fertigungsschritte geschlossen, die in einer Datenbank mit ihren jeweiligen Kosten hinterlegt sind. Hierbei werden auch Kosten für den geplanten Verlust einberechnet. Es ist also möglich, bereits in der   Konstruktion den geplanten Verlust als Anteil der Materialkosten anhand von Geometrieänderungen zu beeinflussen (siehe z. B. [aPriori (2018)]).

Die Richtlinie VDI 2225 Blatt 1 "Konstruktionsmethodik - Technisch-wirtschaftliches Konstruieren - Vereinfachte Kostenermittlung" zeigt ein vereinfachtes Berechnungsverfahren zur Ermittlung bzw. Abschätzung der Herstellkosten eines Produkts - schon basierend auf einer maßstäblichen Skizze eines Entwurfs. Das Verfahren ist unter dem Begriff Materialkostenmethode bekannt. Dadurch können frühzeitig in der Produktentwicklung Entwürfe, ggf. auch Konzepte, hinsichtlich ihrer Wirtschaftlichkeit für das Unternehmen überprüft und angepasst werden. Eine Nachkalkulation im späteren Entwicklungsverlauf ist erforderlich [VDI 2225 Blatt 1:1997-11].

Quelle(n):

• aPriori (2018): Design to Cost [online]. aPriori [abgerufen am: 27. November 2018], verfügbar unter: Link
• VDI 2225 Blatt 1:1997-11: Verein Deutscher Ingenieure e.V., Konstruktionsmethodik - Technisch-wirtschaftliches Konstruieren - Vereinfachte Kostenermittlung. Beuth Verlag GmbH, Berlin.

Aufgrund großer Datenmengen in der Industrie 4.0 spielt das High Performance Computing (HPC) eine Schlüsselrolle für die Datenverarbeitung in der Produktentwicklung. Diese Hochleistungsrechner ermöglichen die parallele und effiziente Simulation, die Analyse komplexer Modelle sowie das Finden und Implementieren softwarebasierter Lösungen. Durch die weitere Vernetzung und das damit verbundene Datenwachstum stoßen gegenwärtige Standardrechner immer häufiger an ihre Grenzen. Die Bedeutung dieser Technologie wird deshalb unweigerlich in Zukunft zunehmen.

Im Zuge des HPC sind das sogenannte Cloud Computing und Edge Computing zu nennen. Unter Cloud Computing wird der Echtzeitzugriff auf einen Rechner über das Netz verstanden, wobei durch die Zentralisierung der Verwaltungsaufwand und die Interaktion mit Dienstleistungsunternehmen auf ein Minimum reduziert werden können. Gleichzeitig wird eine große Rechenleistung bereitgestellt. Aufgrund der weiter zunehmenden Datenmengen und Transfers stößt aber auch das Cloud Computing immer häufiger an Grenzen, sodass aufgrund von Latenzen (Reaktionszeiten) insbesondere der für die Technologie so wichtige Echtzeitfaktor zunehmend öfter beeinträchtigt wird. Das Edge Computing kann deshalb als Zwischenebene zwischen Sensoren an Endgeräten und den zentralen Rechnern oder Rechenzentren verstanden werden. Vereinfacht dargestellt werden mithilfe von Edge Computing relevante Daten an den Orten, wo sie entstehen (beispielweise an Maschinen mit Sensoren), gesammelt und gefiltert und lediglich wichtige Daten an einen zentralen Rechner geliefert.

Die Potenziale, die sich daraus für die Produktentwicklung ergeben, sind vielfältig. Durch die präzise Bereitstellung nutzbarer Daten (Smart Data) aus nachgelagerten Wertschöpfungsketten können beispielsweise Problemstellungen in der Produktion, dem Nutzungsverhalten oder hinsichtlich der Wünsche von Kundinnen und Kunden passgenauer berücksichtigt werden. Zugleich bietet das HPC komplexe Berechnungen und Simulationen (z. B. FEM, CAE, CFD, MKS), wodurch schnelle und präzise Simulationen möglich sind. Aus Sicht der Ressourceneffizienz lassen sich daraus vielfältige positive Effekte schließen, wie z. B. die Vermeidung von Fehlern und weniger Test- und Anpassungsschleifen.

Quelle(n):

• Rothmeier, J. (2022): VDI ZRE-Publikationen: Kurzanalyse Nr. 31: Digitale Technologien für die Entwicklung ressourceneffizienter Produkte und Services. VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH, Berlin, verfügbar unter: [S. 22f] Link
• Baden-Württemberg Stiftung gGmbH (2020): High Performance Computing (HPC) - Kurzbeschreibung [abgerufen am: 07.12.2021], verfügbar unter: Link
• Stark, R. (2022): Virtual Product Creation in Industry – The Difficult Trans-formation from IT Enabler Technology to Core Engineering Competence, Springer-Verlag GmbH Germany, Berlin. [S. 540 u. S. 543]

Mittels KI können Anwendungsprobleme der klassischen Produktanalyse, Berechnung und Simulation durch Computerprogramme gelöst werden, wobei die Systeme der KI durch Algorithmen und Daten zur Selbstoptimierung fähig sind. Typische Aufgabenfelder umfassen die Klassifikation, Segmentierung und Regression. Dadurch können Anwendungsfelder, wie die Ursachenanalyse oder das Text- und Bildverständnis, automatisiert werden. KI bietet so auch das Potenzial, bestimmte Problemstellungen zu lösen, die erst durch die Bereitstellung sehr großer Datenmengen (Big Data, häufig in Echtzeit) möglich geworden sind.

Eine in die Produktentwicklung integrierte KI kann beispielsweise mithilfe digitaler Zwillinge oder digitaler Prototypen Daten erhalten und anschließend Berechnungen und Simulationen durchführen. Ein großes Potenzial ergibt sich hier für neue und effizientere Produkte - unter anderem durch die schnelle und simultan ablaufende Berechnung von Szenarien und daraus resultierenden Handlungsempfehlungen. Mit dem Einsatz künstlicher Intelligenz in der Produktentwicklung steigt zudem das Potenzial, Material- und Energieressourcen effektiver und nachhaltiger zu nutzen und die Entwicklungszeiten der Produkte zu verringern.

Folgende Potenziale ergeben sich für Ressourceneffizienz:

• präzise Vorhersagen zum Materialverhalten
• schnelle Berechnung von potenziellen Fehlerquellen und Verbesserungspotenzialen
• präzise Aussagen zu tatsächlichem Verhalten (Material und Produktfunktion) über den kompletten Produktlebenszyklus
• automatisiertes Erfassen von Kundenbedürfnissen und Ziehen von Rückschlüssen auf das Nutzerverhalten - Verlängerung Nutzungsphase bei Anpassungsentwicklung
• Berechnung und Imitation von detailliertem menschlichem Verhalten durch Lernverhalten - dadurch Test von digitalen Szenarien menschlichen Verhaltens in der Entwicklung
• Verwendung von Informationen aus der Nutzungsphase, um Nachfolgeprodukte schneller zur Marktreife zu verhelfen oder nachträgliche Anpassungen vorzunehmen - kürzere Entwicklungszeiten, kürzere Testschleifen

Umsetzung von KI im Unternehmen

Auch wenn die Umsetzungsmaßnahmen den jeweiligen Umständen in den Unternehmen angepasst werden müssen, gibt es grundsätzliche Handlungsempfehlungen, die bei der Anwendung von KI nützlich sein können:

• Existenz einer Datenbasis und von Datenverarbeitungssystemen
• Nutzung bereits vorhandener KI-Lösungen
• Ausbau der IT-Infrastruktur
• Demos oder Pilotprojekte zum Aufbau von Akzeptanz und Know-how
• Nutzung von standardisierten Schnittstellen und Open-Source-Lösungen
• Durchführung einer Machbarkeitsstudie
• Entwicklung einer Strategie/Roadmap zur Einführung
  

Quelle(n):

• Rothmeier, J. (2022): VDI ZRE-Publikationen: Kurzanalyse Nr. 31: Digitale Technologien für die Entwicklung ressourceneffizienter Produkte und Services. VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH, Berlin, verfügbar unter: [S. 42ff] Link

Für eine analytische Materialauswahl müssen zahlreiche Parameter gleichzeitig betrachtet und gegeneinander abgewogen werden. Hierbei sind neben den klassischen Faktoren der beanspruchungsgerechten Werkstoffauswahl (Härte, Festigkeit, Gewicht, Viskosität etc.) weitere Aspekte zu berücksichtigen (z. B. Energieaufwand der Herstellung, Recyclingfähigkeit etc.). Gerade für letztere Faktoren ist jedoch eine angemessene Datenlage erforderlich. Hierfür wurden kommerzielle Materialdatenbanken entwickelt, welche entsprechende Werte beinhalten (z. B. GRANTA CES Selector). Der Zugang zu diesen Datenbanken ist zumeist sehr einfach gestaltet und verlangt wenige Vorkenntnisse.

Unter dem Ansatz des Retrofittings (auch "digitales Retrofit") werden die Nachrüstung und Modernisierung bestehender Industrieanlagen verstanden. Anstatt Maschinen komplett zu wechseln, soll durch die nachträgliche Ergänzung insbesondere von Sensorik und Kommunikationstechnik der Anschluss an das Internet der Dinge (IoT) umsetzbar werden. Neben möglichen Kosteneinsparungen werden durch die längere Nutzungsdauer und die Option von ergänzenden Dienstleistungen wie dem Predictive Maintenance auch Ressourcen geschont und die Ressourceneffizienz gesteigert. Entwicklerinnen und Entwicklern zeigt das Retrofitting, dass nicht nur die Konzeption neuer Produkte Chancen für die Ressourceneffizienz mit sich bringt, sondern auch die Weiterentwicklung bereits vorhandener Produkte (Ressourceneffizienz-)Potenziale birgt.

Im Zuge der Industrie 4.0 ist im Allgemeinen relevant, dass Produkte für die Anbindung an das IoT zur Kommunikation mit anderen Produkten und Diensten mit den notwendigen Sensoren, Aktoren und Rechnern ausgestattet sind.

Quelle(n):

• Luber, S. (2018): Was ist Retrofit? [online]. BigData-Insider, 13.11.2018 [abgerufen am: 19.02.2021], verfügbar unter: Link

Wer digitale Technologien bei der Produkt- und Serviceentwicklung verwenden möchte, benötigt eine Vielzahl unterschiedlicher Daten, mit denen er arbeitet. Das sogenannte Produktdatenmanagement (PDM) als zentrales "Verwaltungsorgan" kann als Grundlage angesehen werden, um die Potenziale eingesetzter digitaler Technologien in der Produktentwicklung (u. a. Digitales Prototyping, Digitaler Zwilling, Künstliche Intelligenz, agile Produktentwicklungstools) voll auszuschöpfen. Mittels PDM können produktspezifische Daten, die in der Produktentwicklung anfallen, erfasst, verwaltet und archiviert und anschließend nachgelagerten Phasen des Produktlebenswegs zur Verfügung gestellt werden. Insofern bietet sich das PDM an, die zunehmende Komplexität der Daten effizient zu organisieren.

Der Ansatzpunkt von PDM ist die Schaffung einer konsistenten und in allen Unternehmensbereichen gleichmäßig nutzbaren Datenhaltung. Hierfür werden Metadaten, also Dokumente, Dateien oder Datenbanken, im PDM-System verwaltet und Verknüpfungen zu Primärdaten in den Erzeugersystemen hergestellt.

Die derzeit auf dem Markt angebotenen PDM-Systeme teilen sich in folgende Bereiche auf:

• Klassisches PDM-System mit Fokus auf Produktstruktur und Lifecycle Management
• CAD (Computer-Aided Design)-orientiertes PDM-System mit Fokus auf dem CAD-Modellmanagement für Projektteams und Integration mit CAD/Digital Mock-up
• Dokumentenorientierte PDM-Systeme mit Fokus auf der Integration un-ternehmensübergreifender Dokumente und Archivmanagement
• PPS/ERP-orientiertes PDM-System mit dem Fokus auf der Integration kommerzieller Produktdaten

PDM-Lösungen sind jedoch immer firmenspezifisch. Die Integration im Unternehmen konzentriert sich dabei auf Verbindungen zu den im Betrieb eingesetzten Autorensystemen (CAx-System und Textverarbeitungssystem) und zu den Enterprise-Resource-Plan-ning-Systemen (ERP-Systemen).

Quelle(n):

• Rothmeier, J. (2022): VDI ZRE-Publikationen: Kurzanalyse Nr. 31: Digitale Technologien für die Entwicklung ressourceneffizienter Produkte und Services. VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH, Berlin, verfügbar unter: [S. 25f] Link

Mittels Simulation lassen sich Ressourceneffizienzpotenziale genau evaluieren, ohne kostenintensive Prototypen herzustellen und Versuche durchzuführen. Aus Sicht der Produktentwicklung sind dabei insbesondere die Fertigbarkeit bzw. der Aufwand zur Fertigung sowie das Verhalten des Produktes in der Nutzungsphase relevant.

Für die Evaluierung der Konstruktion im Hinblick auf die Fertigung helfen Standardwerkzeuge, wie z. B. Computer Aided Manufacturing, um die Fertigbarkeit, z. B. bei Fräsvorgängen, zu beurteilen. Darüber hinaus existieren spezielle Softwarelösungen, die einzelne Fertigungsverfahren fokussieren und konstruktionsbedingte Fehler bei der Herstellung vermeiden (z. B. Identifikation von Hinterschneidungen bei der Gusssimulation). Hier kann auch der Aufwand durch die Anzahl der benötigten Arbeitsschritte sowie den Materialaufwand abgeschätzt werden.

In der Nutzungsphase ist eine Simulation des Produktverhaltens möglich, z. B. um das Produkt gegen Belastungen abzusichern und dadurch haltbarer zu gestalten. Außerdem helfen bspw. thermodynamische Modelle dabei, den Wirkungsgrad und damit indirekt den Energieverbrauch in der Nutzungsphase zu optimieren.

Im virtuellen bzw. digitalen Prototyping kommen verschieden Technologien und Methoden zur Erstellung eines Prototyps zum Einsatz:

• Computer-Aided Design (CAD)
• Computer-Aided Engineering (CAE)
• Finite-Elemente-Methode (FEM)
• Strömungssimulation
• Augmented und Virtual Reality (AR und VR)
• Cloud Computing
• High Performance Computing
• Rapid Prototyping
• Digital Mock-up
• Simulationsmodelle
  

Das digitale Prototyping kann folgende Beiträge zur Ressourceneffizienz über den Lebensweg leisten:

• Einsparung von physischen Produkten und Musterwerkzeugen in der Entwicklung
• schneller Substitutionstest von nachhaltigen Materialien
• Energieeinsparungen durch Verringerung von Transportaufwendungen für Prototypenbau
• Reduzierung der Fehlerraten in der Produktion

Das digitale Prototyping endet jedoch nicht bei der Entwicklung neuer Produkte, sondern kann auch im Bereich der Fertigung und Produktion eingesetzt werden. So können beispielsweise ebenso Abläufe in digital abgebildeten Fabriken simuliert und verbessert werden.

Quelle(n):

• Rothmeier, J. (2022): VDI ZRE-Publikationen: Kurzanalyse Nr. 31: Digitale Technologien für die Entwicklung ressourceneffizienter Produkte und Services. VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH, Berlin, verfügbar unter: [S. 32] Link

Besondere Potenziale im Bereich Leichtbau lassen sich durch Topologieoptimierung erreichen. Mit dieser rechnergestützten Optimierungsform ist es möglich die Bauteilgeometrie direkt aus den zu erwartenden Lasten abzuleiten. Die hierbei generierten bionisch anmutenden Strukturen, lassen sich aufgrund ihrer Komplexität allerdings zumeist nur über additive Fertigungsverfahren realisieren. Funktionen zur Topologieoptimierung sind bereits in vielen kommerziellen CAD/CAE Tools, wie z. B. ANSYS oder SolidWorks 2018, integriert.

Die Durchführung einer vollumfänglichen Ökobilanz nach DIN EN ISO 14040 (2006) liefert wichtige Informationen zu Ressourcenverbräuchen und Emissionen, die durch eine Konstruktion im Produktlebenszyklus verursacht werden. Nichtsdestotrotz erfordert die Durchführung dieser Methode einen hohen Aufwand, Expertenwissen und viele Informationen, die erst nach der Produktion (z. B. Energieaufwand der Fertigung) bzw. sogar am Ende des Produktlebens (z. B. Nutzungsdauer) zur Verfügung stehen. Aus diesem Grund wurden zahlreiche Ansätze für vereinfachte Ökobilanzen entwickelt. Hierbei werden standardisierte Lebenswegmodelle verwendet, die mit Datenbanken ausgewählter Materialien und Fertigungsprozesse gekoppelt sind. Diese Werkzeuge sind entweder als einfache Online-Tools erhältlich (tlw. frei zugänglich siehe [OVAM (2015)]) oder direkt in CAD-Programme integriert (z. B. SolidWorks Sustainability oder Inventor Eco Materials Adviser).

Das Online-Werkzeug „Quantitative Produktbewertung“ des VDI Zentrum Ressourceneffizienz (VDI ZRE) unterstützt bei der lebenswegbezogenen Bewertung der Ressourceneffizienz sowie der Treibhausgasemissionen vorliegender Produktentwürfe oder eines bestehenden Produkts – anhand der Indikatoren Kumulierter Rohstoffaufwand (KRA) , Kumulierter Energieaufwand (KEA)  und Treibhausgasemissionen (THG) . In die Bewertung werden nur die Ressourcen Energie und Material bzw. Rohstoffe eingeschlossen. Es lassen sich bis zu vier Entwürfe über den Lebensweg bilanzieren und miteinander vergleichen. Dabei handelt es sich um eine vereinfachte Lebenszyklusanalyse. Anhand der Ergebnisse können die Entwürfe anschließend verbessert und Anpassungen vorgenommen werden. Das Bewertungswerkzeug ist auf der Website www.ressource-deutschland.de kostenlos zugänglich.

Quelle(n):

• DIN EN ISO 14040:2006: Deutsches Institut für Normung e. V., Umweltmanagement – Ökobilanz – Grundsätze und Rahmenbedingungen. Beuth Verlag GmbH, Berlin.
• OVAM (2015): Ecolizer [online]. OVAM Ecodesign.link [abgerufen am: 29. April 2019]. Link

Als virtueller Prototyp wird eine Kombination von statischen (z. B. CAD) und dynamischen (z. B. FEM, MKS) Modellen eines Produktes bezeichnet [Feldhusen, J. und Gebhardt, B. (2008), S. 62]. Durch die modellhafte Abbildung kann die Gestalt und das Verhalten des Produktes bereits frühzeitig simuliert und gegenüber allen prognostizierten Beanspruchungen und gewollten Funktionsmustern abgesichert werden. Hierdurch ist es möglich die Anzahl physischer Prototypen zu verringern und somit auch Ressourcen einzusparen.

Quelle(n):

• Feldhusen, J. und Gebhardt, B. (2008): Product Lifecycle Management für die Praxis. Ein Leitfaden zur modularen Einführung, Umsetzung und Anwendung. Springer-Verlag, Berlin/Heidelberg. ISBN 978-3-540-34009-6.

Ein wesentliches Hilfsmittel, um Zeit und Kosten in der Entwicklung zu sparen, besteht im Rückgriff auf bestehendes Wissen und existierende Arbeitsergebnisse. Die wissensbasierte Konstruktion (engl. „Knowledge-based Engineering [KBE]“) kann bei dieser Aufgabe unterstützen und verfolgt dabei die folgenden Ziele: „Standardisierung, Automatisierung, Qualitätssteigerung und – sicherung, Schaffung von Transparenz, Erhöhung der Kundenzufriedenheit, Erhöhung der Mitarbeiterzufriedenheit“ [VDI 5610 Blatt 2 (2017-05), S. 4]. in diesem Kontext ergeben sich auch Potenziale zur Optimierung der Ressourceneffizienz. So kann beispielsweise eine verbesserte Qualitätsabsicherung dazu beitragen qualitätsbedingte Ausschüsse in der Produktion zu verringern. Außerdem hilft eine gesteigerte Transparenz dabei, die Entscheidungsqualität in der Produktentwicklung zu erhöhen (z. B. durch Ermittlung von Kennzahlen zur Ressourceneffizienz verschiedener Konstruktionsvarianten).

Zur Umsetzung von KBE existieren zahlreiche unterschiedliche Ansätze. Diese reichen von einfachen Bibliotheken aus CAD-Geometrieelementen bis hin zu intelligenten Softwareprogrammen, welche Makros zur Automatisierung von Konstruktionsvorgängen oder Berechnungsalgorithmen zur Erhebung von Kennzahlen für den Ingenieur bereitstellen [VDI 5610 Blatt 2 (2017-05), S. 25 ff.].

Quelle(n):

• VDI 5610 Blatt 2:2017-05: Verein Deutscher Ingenieure e.V., Wissensmanagement im Ingenieurwesen. Beuth Verlag GmbH, Berlin.

Die Entwicklung von Landmaschinen ist aus technischer wie organisatorischer Sicht komplex. Aufgrund negativer Erfahrungen bei vorherigen Produktentwicklungen stieg ein Unternehmen für Landmaschinen daher bei der Entwicklung einer neuen Pflanzmaschine auf die agile Methodik Scrum um. Gemeinsam mit einem Beratungsunternehmen wurde dafür in einem ersten Schritt ein „Agile Awareness Day“ im Unternehmen durchgeführt, um ein Bewusstsein zu schaffen, welche Konsequenzen das Pilotprojekt für Unternehmen und Topmanagement haben wird. Anschließend wurden Projektteams gebildet, die mit der iterativen Vorgehensweise bei Scrum vertraut gemacht wurden. Die Komplexität des Projekts wurde in einem weiteren Schritt durch Module und funktionale Baugruppen reduziert. Da die Entwicklung wenig Zeit für andere Aufgaben der Beteiligten zuließ, wurde außerdem ein Kommunikationskonzept entwickelt. Im Endergebnis musste der ursprünglich angesetzte Termin für die Fertigstellung um lediglich ein halbes Jahr verschoben werden. Darüber hinaus konnte das Unternehmen feststellen, dass sich die beteiligten Personen durch die agile Zusammenarbeit deutlich mehr mit dem Projekt und der neuen Produktentstehungsweise identifizierten als zuvor. Zukünftig plant das Unternehmen deshalb, weiterhin auf agile Methoden und hybride Strukturen zurückzugreifen. Anhand der geringen Abweichung vom eigentlichen Terminende des Entwicklungsprojekts werden auch die Potenziale für die Ressourceneffizienz ersichtlich. So ist zu erwarten, dass insbesondere die Projektkommunikation und die Modularisierung im vorgestellten Beispiel zu präziseren Arbeitsanweisungen geführt haben, wodurch Fehler vermieden werden konnten. Speziell die Reduktion von Test- und Anpassungsschleifen im Zuge der Entwicklung weist dabei aus Sicht der Ressourceneffizienz hohe Einsparpotenziale auf.

Quelle(n):

• Rosenkranz, C. (2021): Produktentwicklung nachhaltig optimieren mit Scrum [online]. Digital Engineering Magazin, 21.05.2021 [abgerufen am: 06.03.2023], verfügbar unter: Link

Die Firma Airbus hat gemeinsam mit dem Architekturbüro The Living eine Flugzeugtrennwand entwickelt, die auf bionischen Prinzipien beruht. Hierbei wurde als Grundlage für den strukturbildenden Optimierungsalgorithmus das Ausbreitungsverhalten eines Schleimpilzes gewählt. Die hierdurch erzeugten diffizilen Strukturen wurden hinsichtlich des Gewichts und unter der Randbedingung angemessener statischer Belastungsfähigkeit (Durchbiegung) optimiert. Insgesamt konnten durch den Entwurf 45 % des Gewichts der Trennwand eingespart werden. Die Fertigung der Trennwand erfolgt mit additiven Verfahren [Micallef, K. (2016)].

Quelle(n):

• Micallef, K. (2016): Airbus entwickelt bionisches Design für die Zukunft des Fliegens [online]. Redshift by Autodesk, 2. August 2016 [abgerufen am: 14. November 2018]. Link

Die Otto Zimmermann GmbH mit ca. 45 Mitarbeitenden hat sich auf Maschinen und Aggregate für Hydraulik, Pneumatik und Elektronik spezialisiert. Allein bei der Entwicklung und Fertigung von Hydraulikanlagen stehen den Angestellten der Konstruktion mehr als 5.000 Bauteile zur Verfügung. Dabei erwies sich die bisherige Datenverwaltung als nicht besonders effizient und fehleranfällig. Zwar wurden die entsprechenden CAD-Daten auf dem Server gespeichert, jedoch mussten kaufmännische Informationen, wie Artikelnummer, Preise, Lieferantinnen und Lieferanten und Lagerbestände der benötigten Teile bei jedem Zugriff über einen Explorer gesucht werden. Daher entschied sich das Unternehmen für die Implementierung eines PDM-Systems, das die Konstruktionsdaten mit einem ERP-System verbindet. Dabei stand auch eine benutzerfreundliche Oberfläche der Datenbankverwaltung im Fokus. Mit dem nun verwendeten System lassen sich relevante Produktdaten strukturiert ablegen und suchen. Abgespeicherte Bauteile können schnell wiederverwendet werden. Der Austausch zwischen Artikeldaten und Stücklisten erfolgt dadurch einfach und mühelos. Anstatt die Bestandsdaten automatisch zu übernehmen, hatte sich das Unternehmen entschieden, die Bauteile Stück für Stück anzulegen, um die Datenbank zu aktualisieren. Veraltete oder falsche Daten werden im Zuge dessen entfernt, um Fehler bei künftigen Produktentwicklungen zu vermeiden und Ressourcen zu schonen. Neue Bauteile können einfach und schnell auf Basis bestehender Teile oder Vorlagen in der Datenbank erfasst werden. Mit der Umsetzung des PDM-Systems ist die Otto Zimmermann GmbH zuversichtlich, ihre Arbeitsgeschwindigkeit um das Dreifache zu erhöhen.

Quelle(n):

• Menke, R. (2020): So geht's wie geschmiert [abgerufen am: 07.12.2021], verfügbar unter: Link

Die Drexler Automotive GmbH entwickelt und fertigt Antriebskomponenten für Sport- und Rennfahrzeuge. Bei der Entwicklung der Produkte fallen in jedem Abschnitt große Mengen an Daten an. Das Datenaufkommen wird stetig größer und bei unzureichender Verwaltung unübersichtlich. Um Misskommunikationen bei Revisionen und Freigaben, doppelte Arbeit in der Konstruktion und die lange Suche nach notwendigen Zeichnungen und Modellen zu vermeiden, etablierte das mittelständische Unternehmen eine durchgängige Lösung aus 3D-CAD, PDM und ERP. Dafür investierte Drexler Automotive in ein PDM- sowie ein ERP-System, das speziell für KMU der Fertigungsindustrie vorgesehen ist. Ein 3D-CAD-System wurde bereits 2006 eingeführt. Das PDM-System ermöglicht ein strukturiertes Arbeiten mit aktuellen Daten. Veraltete Zeichnungen und Modelle gibt es nicht mehr. Daten werden bei Änderungen synchron gehalten, sodass die Fehlerrate erheblich reduziert und Ressourcen eingespart werden konnten. Eine bessere Zusammenarbeit der Teams sowie eine schnellere Konstruktion der Produkte ließen sich zusätzlich beobachten. Der entscheidende Erfolgsfaktor für das Unternehmen war die digitale Durchgängigkeit der Daten, um Konstruktionsprozesse und Änderungen vollständig nachzuvollziehen.

Quelle(n):

• Tosse, T. (2020): IT-Lösungen auf Rennsportniveau [abgerufen am: 07.12.2021], verfügbar unter: Link

Neben ergänzenden Dienstleistungen, die in der Nutzungsphase angeboten werden, können Services auch die Produktentwicklung verbessern. Dies ist beispielweise dann der Fall, wenn Kundinnen und Kunden tiefer in den Entwicklungsprozess eingebunden werden.

Die Walther Flender GmbH, spezialisiert auf Antriebstechnik, verfügt über ein umfassendes Portfolio von Motoren, Getrieben, Kupplungen, Riemenantrieben und Maschinenverkleidungen. Zusätzlich bietet das Unternehmen Services über die gesamte Produktentwicklung an. So werden beispielweise bei der Auslegung von Zahnriemenantrieben kundenspezifische Prototypen erstellt. Dabei kann die Kundschaft auch über die Art des Prototyps – von einfachen Anschauungsmustern bis hin zu Funktionsmustern unter Berücksichtigung von Toleranzen – entscheiden. Des Weiteren wird online auf der Homepage ein Zahnscheiben-Online-Konfigurator angeboten, mit dem Antriebsriemen individuell gestaltet werden können. Dazu steht eine vielseitige Palette an wichtigen Parametern wie Profil, Teilung, Zähnezahl, Breite, Werkstoff, Bohrungen usw. zur Verfügung. Das fertige 3D-CAD-Modell sowie das dazugehörige Produktdatenblatt können heruntergeladen und anschließend als Anfragezeichnung genutzt werden. All diese Maßnahmen führen dazu, dass aufwendige und materielle Test-Prototypen entfallen, wodurch der Verbrauch an Ressourcen reduziert und die Effizienz gesteigert wird.

Quelle(n):

• Hochschule Pforzheim (2021): INDUSTRIELLE PRODUKTSERVICE- SYSTEME (IPSS) Industrielle Produkt-Service-Systeme (IPSS) personalisierte Produkte für produzierende Unternehemen [abgerufen am: 09.12.2021], verfügbar unter: [S. 6] Link

Die Knorr-Bremse Systeme für Schienenfahrzeuge GmbH, ein weltweiter Anbieter von Bremssystemen für Schienen- und Nutzfahrzeuge, hat sich die Potenziale der Industrie 4.0 bereits zu Nutze gemacht. Das Unternehmen simuliert mit virtuellen Tests genau das, was sonst auf den Prüfständen im Münchner Entwicklungszentrum des Unternehmens passiert – mit einem entscheidenden Unterschied: Die Computeranalyse erfolgt mithilfe eines digitalen Zwillings. Dieser ist ein wesentlicher Bestandteil, um Fehlerquellen sowie Energie- und Materialeinsparpotenziale in der Entwicklungsphase frühzeitig zu erkennen. Außerdem reduziert die virtuelle Prüfung mit einem digitalen Zwilling die Anzahl der Tests, die ein Produkt auf einem Prüfstand durchlaufen muss, erheblich. Die Produktoptimierung erlaubt den Einsatz leichterer Bauteile, was wiederum Kosten und Material einspart.

Quelle(n):

• PricewaterhouseCoopers GmbH Wirtschaftsprüfungsgesellschaft (2019): Digital Product Development 2025 – Agile, Collaborative, AI Driven and Customer Centric [abgerufen am: 12.10.2021], verfügbar unter: Link

Die IANUS Simulation GmbH ist heute ein Software- und Dienstleistungspartner für 3D-CF-Simulation von Strömungsprozessen. Diese numerischen Strömungssimulationen (CFD-Simulationen) werden beispielsweise in der Kunststoff-, Pharmazie- und Lebensmitteltechnik eingesetzt und ermöglichen einen detaillierten Einblick in die Prozesse und Vorgänge unterschiedlicher Maschinen, in denen Strömungen vorliegen. Mithilfe sogenannter digitaler Zwillinge können Prozesse ressourcen- und energieeffizient ausgelegt und optimiert werden.
Der in diesem Praxisbeispiel vorgestellte Kunde ist die M+S Silicon GmbH & Co. KG. Sie haben sich auf die Herstellung von Extrudaten, Eckenvulkanisationen und HTV-Formteilen, die in jedem gewünschten Farbton und auf der Grundlage von individuellen Mustern, Datensätzen oder Zeichnungen gefertigt werden können, spezialisiert. Ca. 250 Mitarbeitende verarbeiten diverse Profile, Schläuche, Schäume und Platten aus Silikonkautschuk. Diese werden neben dem Spritzgussverfahren vor allem über das Extrusionsverfahren hergestellt und erfordern hohe fachliche Kenntnisse, um den Verarbeitungsprozess stabil zu führen.

Ein Extrusionswerkzeug hat die Aufgabe, die vom Extruder homogen bezogene Kunststoffschmelze in eine vom Kunden vorgegebene Profilform zu bringen. Das Auslegen von Extrusionswerkzeugen ist sehr komplex und erfolgt auf Grundlage von Erfahrungswerten. Durch die Komplexität der jeweiligen Werkzeuge besteht allerdings ein hohes Fehlerpotenzial. Fehler in der Werkzeugauslegung werden in der Einfahr- bzw. Bemusterungsphase durch „Trial&Error“-Versuche korrigiert. Dieser Vorgang ist besonders zeit- und kostenaufwändig.

Mithilfe modernster numerischer Methoden können die Strömungen in Extrusionswerkzeugen simulativ dargestellt werden. Damit ist es möglich, bestimmte Parameter in der Prozessverarbeitung zu generieren, welche Erkenntnisse über den Prozess bieten.

IANUS hat ein System, namens StrömungsRaum© entwickelt, mit dem solche Strömungssimulationen auch speziell durch den Anwendenden schnell und einfach durchgeführt werden können. Die Simulation läuft dabei auf Hochleistungsrechenclustern ab, um eine größtmögliche Rechenleistung und schnelle Ergebnislieferung zu garantieren. Des Weiteren kann das System individuell an besondere Kundenwünsche, Anforderungen sowie die jeweiligen Prozesse angepasst werden – so auch an den individuellen Workflow der Firma M+S. Mit einer Software-App ist die Firma M+S jederzeit über ein internetfähiges Endgerät in der Lage, eine Strömungssimulation innerhalb von Minuten zu definieren und zu beauftragen.

Das System ist außerdem fähig, mithilfe schwacher KI eigenständige Lösungsvorschläge zu erarbeiten bzw. Werkzeugkonturen vorzuschlagen. Diese Vorschläge werden anhand von Algorithmen ermittelt und durch vorherige Datenerhebungen zusammen mit dem Kunden validiert. Aufbauend auf den Simulationsergebnissen erhält die konstruierende Person Empfehlungen, wie das Werkzeug optimiert werden kann. Damit sind sie in der Lage einfache Änderungen in der Geometrie des digitalen Werkzeugzwillings schnell selbstständig vorzunehmen.
Das Arbeiten mit StrömungsRaum© ermöglicht, frühere Technologiehürden abzubauen, da weder eigene Hardware noch spezielles Wissen über die Software nötig sind. Diese moderne Art der numerischen Werkzeugauslegung unterstützt die klassische Auslegung, welche bislang ausschließlich durch die Person, die das Werkzeug konstruierte, erfolgte.

Nachfolgend wird skizziert, welche Einsparungen im Anfahr- bzw. Rüstprozess durch Digitalisierung und KI erzielt werden können. Ausgehend von ca. 100 neuen Werkzeugen pro Jahr bei der Firma M+S sind exemplarisch ca. acht Nacharbeitungsschleifen je neuem Werkzeug üblich. Damit ergeben sich insgesamt ca. 800 jährliche Anfahrprozesse, die einen entsprechenden Ausschuss verursachen. Zusammen mit einem Materialpreis von derzeit ca. 4,30 €/kg und einer Extruderfüllung von ca. 30 kg Material pro Anfahrversuch ergeben sich Verluste von ca. 103.000 € sowie 16.200 kWh Energiebedarf pro Jahr (ausgehend von einem normalen Energieverbrauch bei einem durchschnittlich eingesetzten Extruder). Im Schnitt wird die Anzahl der Anfahrprozesse mithilfe von StrömungsRaum© von acht auf drei Iterationen verringert, was wiederum eine Gesamtersparnis von ca. 66.200 €/Jahr ergibt. [VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH (2021)]

Maßnahmen:

• M10: Virtuelle Produktentwicklung

Eingesparte betrieblich materielle Ressourcen:

• Material
• Energie (elek. Energie)
  

Quelle(n):

• VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH (2021): Potenziale der schwachen künstlichen Intelligenz für die betriebliche Ressourceneffizienz. VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH [aufgerufen am: 27.01.2023], verfügbar unter: [S. 111ff] Link

Die KION Group bietet Flurfahrzeuge und dazugehörige Dienstleistungen an. Um nach neuen Denk- und Arbeitsweisen für innovative digitale Lösungen zu suchen, eröffnete das Unternehmen einen Digital Campus in Frankfurt am Main. Hier arbeiten fachübergreifende Teams zusammen und kombinieren agile Entwicklungsmethoden wie Design Thinking und digitale Technologien. Neben dem bestmöglichen Nutzen für Kundinnen und Kunden stand auch die Nachhaltigkeit der digitalen Lösungen im Fokus. Agile Lösungsansätze ermöglichen dem Unternehmen eine hohe Anpassungsfähigkeit - besonders in Zeiten des stetigen Wandels. Datenwissenschaftlerinnen und -wissenschaftler, Produktmanager und -managerinnen sowie Ingenieurinnen und Ingenieure analysieren dafür große Mengen an Konfigurationsdaten der Produkte mithilfe von Data Analytics, das entscheidende Vorteile in der Produktentwicklung mit sich bringt: Entscheidungen können schon frühzeitig in der Entwicklungsphase getroffen und der Bedarf exakt ermittelt werden, wodurch der Aufwand unnötiger Ressourceneinsätze verringert und die Ressourceneffizienz gesteigert wird. Die Entwicklerinnen und Entwickler gehen dabei noch einen Schritt weiter und nutzen moderne Big-Data- und Analytics-Technologien, um die Betriebskosten für geleaste Produkte unter Berücksichtigung von Varianteneigenschaften und Umweltauswirkungen vorherzusagen. Zu den ersten entwickelten digitalen Lösungen gehört eine Chatbot-App für Servicetechnikpersonal, unter deren Zuhilfenahme Fehlerursachen schneller und effizienter identifiziert werden können. Mit den erfassten Fehlerdaten lassen sich wiederum neue Produkte optimieren und Prozesse effizienter gestalten.

Quelle(n):

• PricewaterhouseCoopers GmbH Wirtschaftsprüfungsgesellschaft (2019): Digital Product Development 2025 – Agile, Collaborative, AI Driven and Customer Centric [abgerufen am: 12.10.2021], verfügbar unter: [S. 36] Link

Die Interstuhl Büromöbel GmbH & Co. KG entwickelt und produziert hochwertige Sitzgelegenheiten primär für Industrie- und Office-Anwendungen. Das Unternehmen ist an einem ganzheitlichen Umweltmanagement interessiert und kann dies mit zahlreichen Gütesiegeln, wie z. B. dem Blauen Engel, belegen. Ein Element der hier verfolgten Strategie betrifft auch die kontinuierliche Optimierung der Ressourceneffizienz ihrer Produkte. So wird das bestehende Produktportfolio in regelmäßigen Abständen auf den Prüfstand gestellt. Eines der hier durchgeführten Vorhaben umfasst eine Optimierung der Fußkreuze von Bürostühlen mittels Finite Element Methode. Hierdurch können pro Jahr 67,5 Tonnen Polyamid eingespart werden. Der hierdurch eingesparte Materialwert beträgt über 100.000 Euro pro Jahr [Schmidt, M. et al. (2017b), S. 246 - 249].

Quelle(n):

• Schmidt, M.; Spieth, H.; Bauer, J. und Haubach, C. (2017): Weniger ist mehr – Optimierung mit der Finite Elemente Methode. In: Schmidt, M., Spieth, H., Bauer, J. und Haubach, C., Hg. 100 Betriebe für Ressourceneffizienz – Band 1. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, S. 246 - 249. ISBN 978-3-662-53366-6. [S. 246 - 249]

Das 2019 gegründete Unternehmen Ottobahn GmbH entwickelt ein emissionsfreies und autonomes Transportsystem. Das System besteht aus einer schienengebundenen Gondelbahn, die sich auf fünf bis zehn Meter Höhe oberhalb der Straßen fortbewegt. Schon während der Produktentwicklung setzten die Ottobahn-Ingenieure auf Datenanalyse-, Simulations-sowie HPC-Lösungen (High Performance Computing), um das optimale Fahrwerkskonzept zu ermitteln. Dafür wurden zunächst verschiedene Konzeptmodelle in Bezug auf die Fahrdynamik und auftretenden Kräfte entwickelt und mittels Simulationen verglichen. Zur Unterstützung griff das Unternehmen auf das Altair Start-up-Programm zurück, das verschiedene und maßgeschneiderte Technologiepakete einschließlich fachlicher Beratung anbietet. Um das Verhalten beim Gleiswechsel zu untersuchen, wurden unterschiedliche Mehrkörpersimulationen durchgeführt. Damit ließen sich die jeweiligen Mechaniken der virtuellen Prototypen in kürzester Zeit untersuchen, sodass nach einer Woche bereits erste Ergebnisse zu den besten Fahrwerkzeugmodellen präsentiert werden konnten. Durch den frühzeitigen Einsatz von Simulationen in der Entwicklungsphase entfielen nicht nur physische Prototypen, Konstrukteurinnen und Konstrukteure erhielten auch ein tiefgreifendes Verständnis der Systemdynamiken. So konnten bereits im frühen Entwicklungsprozess exakte Entscheidungen getroffen werden.

Zudem ermöglicht der Einsatz externer HPC-Lösungen die Durchführung von hochkomplexen Simulationen und Berechnungen mit hoher Geschwindigkeit. Die Basis dafür bieten Cloud-Services, die eine fast unbeschränkt skalierbare Rechenkapazität mit sich bringen, ohne dass eine eigene High-Performance-IT-Infrastruktur vorausgesetzt wird. In Kombination mit Data Analytics können aus den verarbeiteten Daten wertvolle Informationen gewonnen werden. Zusätzlich erlauben prädiktive Analysen, die Abnutzung von Bauteilen sowie ein Maschinenversagen vorherzusagen. Damit lassen sich bestmögliche Wartungsintervalle bestimmen und Ressourcen einsparen. Durch die Verknüpfung aller drei Technologien wurde nicht nur die Entwicklungszeit verkürzt, vielmehr konnten damit die Produkte bzw. Systeme kosteneffizienter und nachhaltiger bzw. ressourceneffizienter entwickelt werden.

Quelle(n):

• Rothmeier, J. (2022): VDI ZRE-Publikationen: Kurzanalyse Nr. 31: Digitale Technologien für die Entwicklung ressourceneffizienter Produkte und Services. VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH, Berlin, verfügbar unter: [S. 22f] Link

Das in Nordrhein-Westfalen ansässige Unternehmen Veka AG stellt Kunststoffprofile aus PVC für Fenster- und Türsysteme her. Bevor ein neues Profil produziert werden kann, muss dafür ein geeignetes Werkzeug konstruiert werden. Dabei sind herkömmliche Entwicklungsmethoden für die Werkzeugformen mit sehr viel Zeit und Ressourcen verbunden. Für die Entwicklung optimaler Profile mit gewünschter Qualität müssen die physisch hergestellten Werkzeugköpfe mehrfach getestet werden. Im Zuge der Testphasen werden dabei bis zu zehn Tonnen PVC verbraucht. Diese werden zwar recycelt, dennoch ist der Recyclingprozess energieintensiv. Durch den Einsatz digitaler Modelle in Form eines digitalen Masters kann hier Abhilfe geleistet werden. Die Werkzeugköpfe werden dafür mithilfe von CAD-Daten des realen Werkzeugs virtuell dargestellt. Anhand digitaler Prototypen lassen sich auch neue Konzepte und Ideen wahlweise validieren und Prozessfunktionen besser verstehen. Zudem werden aufwendige Testphasen abgelöst, da die Optimierung des Produkts am Rechner mittels Simulationen erfolgt. Damit spart das Unternehmen 50 % seines Materialeinsatzes und jährlich 1.000 kWh elektrischer Energie. Das entspricht 408 kg CO2-Äquivalenten.

Quelle(n):

• VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH (2021a): Kunststoffrecycling 4.0: Künstliche Intelligenz und digitaler Zwilling spart Ressourcen. VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH [abgerufen am: 08.12.2021], verfügbar unter: Link

Die BBM Maschinenbau und Vertriebs GmbH produziert Extrusionsblasformanlagen und Werkzeuge. Bei der Konstruktion bestimmter Extrusionswerkzeuge konnte mit Hilfe von Simulationen des Extrusionsblasformvorgangs, anhand eines „Digitalen Zwillings“ und anschließender Optimierung durch künstliche Intelligenz, aus hunderten verschiedenen Variationen die optimale Werkzeugform gefunden werden. Diese verbesserte Werkzeugform ermöglichte es, bei Extrusionsblasformanlagen den Anteil des Rezyklat-Einsatzes in den produzierten Kunststofffässern auf bis zu 85 % zu erhöhen.

Durch den hohen Simulationsanteil beim Werkzeugbau halbierte sich der Ressourcenverbrauch in der Testphase der Werkzeugformen. Beim Anfahren neuer Aufträge konnten so insgesamt rund 1.000 kWh Strom pro Jahr eingespart werden, was 408 kg CO2-Äquivalenten entspricht.

Durch den Einsatz in der Werkzeugkonstruktion konnte der Anteil von Rezyklat bei dreischichtigen Kunststoffhohlkörpern auf bis zu 85 % erhöht werden.

Weitere Informationen zu diesem und weiteren Praxisbeispielen können in der Studie "Potenziale der schwachen künstlichen Intelligenz für die betriebliche Ressourceneffizienz" des VDI ZRE nachgelesen werden.

Quelle(n):

• VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH (2021a): Kunststoffrecycling 4.0: Künstliche Intelligenz und digitaler Zwilling spart Ressourcen. VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH [abgerufen am: 08.12.2021], verfügbar unter: Link

Prozesseigenschaften:

• Realisierung wandelbarer Produktionsprozesse durch Entwicklung einer virtuellen Open-Source Middleware
• Fungiert als Basissystem für Produktionsanlagen, verknüpft und integriert bestehende Technologien
• Erstellung eines digitalen Prozessabbildes, das aus digitalen Zwillingen aller relevanten Produktionseinheiten besteht, sowie Bereitstellung sämtlicher Prozessdaten an gemeinsamer Schnittstelle zur wirtschaftlichen Produktion minimaler Losgrößen

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Prozesseigenschaften:

• Simulation der Fertigung individueller Produkte in kleinen Stückzahlen durch "digitalen Zwilling" des Produktionsprozesses (digitale Prozesskette vom Produktmodell zum Produktionsprozess)
• Ermöglicht es, die Herstellbarkeit eines Produktes automatisch zu bewerten, den Prozess ggf. anzupassen und den Ressourcenverbrauch der Herstellung vorab abzuschätzen
• Demonstration dieser Vorgehensweise in der "Smart Factory 4.0" anhand eines vereinfachten Produktionsprozesses (Herstellung eines Kaffeeuntersetzers)

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Prozesseigenschaften:

• Softwaretool zur Simulation des Energiebedarfs von Werkzeugmaschinen
• Dadurch angestrebte Prognostizierbarkeit des Energiebedarfs soll Grundlage für die Entwicklung energieeffizienterer Werkzeugmaschinen bilden
• Quantifizierung des Energieverbrauchs sowohl für frühe Entwicklungsphase als auch für konkrete Fertigungsaufgaben
• Werkzeugmaschinenhersteller nutzen erstellte Softwaremodule im Entwicklungs- und Projektierungsbereich

Prozesseigenschaften:

• Verbesserung des Produktentwicklungsprozesses intelligenter Produkte und Produktsysteme durch Erarbeitung einer disziplinübergreifenden Methodik und Bereitstellung von Werkzeugen und Erfahrungswissen
• Entwickeltes Modell ermöglicht ganzheitliches Systemverständnis und bildet Basis aller Entwurfsaktivitäten verschiedener Disziplinen (v. a. Maschinenbau, Elektrotechnik, Softwaretechnik, Regelungstechnik)
• Verwertung der Ergebnisse ermöglicht Reduzierung von Entwicklungszeit und -aufwand sowie Steigerung der Produktqualität und Wettbewerbsfähigkeit

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Prozesseigenschaften:

• Integration von Daten und Informationen verschiedener Entwicklungsdisziplinen in die Entwicklung cybertronischer Systeme
• Erstellung eines Referenzentwicklungsprozesses durch Analyse der Anforderungen konkreter Anwendungsbeispiele (Use-Case-Ansatz)
• Beschreibung der cybertronischen Systeme mit Techniken des Model-based System Engineerings (MBSE)
• Entwicklung eines Modellverwaltungskonzeptes und genauere Bestimmung eines Datenmodells
• Validierung des Ansatzes durch die Integration von Daten- und Prozessmodell in PLM-Software

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Bei fahrerlosen Transportsystemen (FTS) handelt es sich um autonom agierende Transportmittel, welche selbstständig in der Lage sind, Materialien, Werkstücke und sonstige Lasten in Fabriken, Lagern und Außenbereichen zu transportieren. Die verfügbaren FTS unterscheiden sich dabei hinsichtlich der möglichen Beladung (wenige Kilogramm bis mehrere Tonnen) und der Geschwindigkeit (variiert bezogen auf den Grad an Personenkontakt). Weiterhin können reine Flurförderzeuge (Transport von A nach B) und Flurförderzeuge mit Hubeinrichtung (z. B. zusätzliche Funktion zum Heben oder Stapeln) differenziert werden. Die Navigation der Systeme kann auf verschiedene Arten erfolgen, z. B. über magnetische oder induktive Leitlinien, Transponder, Laser oder GPS [Michalek, R. (2019)].

Der Einsatz von FTS wirkt sich vor allem auf die Produktivität aus, da hierdurch die Abwicklung von Transportvorgängen beschleunigt wird und Fehler reduzierbar sind. Im Hinblick auf die Ressourceneffizienz können unter Umständen Lagerverluste durch erhöhte Prozessstabilität vermieden werden (weniger Unfälle, falsche Handhabungen etc.). Im Gegenzug müssen hier jedoch erhöhte Aufwände für Steuerungselektronik in einer Lebenszyklusbetrachtung gegengerechnet werden. Für eine entsprechende Beurteilung fehlt derzeit noch die wissenschaftliche Basis.

Quelle(n):

• Michalek, R. (2019): Was sind fahrerlose Transportsysteme? Definition & Vorteile [online]. Vogel Communications Group GmbH & Co. KG [abgerufen am: 9. April 2019]. Link

Für eine effiziente Lagerverwaltung und Bestandsplanung sind vielfältige Informationen notwendig. Diese betreffen beispielsweise den aktuellen Lagerinhalt und die Position der einzelnen Waren, Haltbarkeitsdaten, geplante Warenbewegungen und Nachfrageprognosen. Intelligente Warenlager bieten die Grundlage, diese Informationen bereitzustellen, und weisen darüber hinaus einen hohen Grad der Automatisierung auf, um Waren physisch zu bewegen und verschiedene Teilsysteme der Fabrik, wie z. B. Beschaffung, Logistik und Lagermanagement, miteinander zu verknüpfen. Ein intelligentes Warenlager vereint dabei die Technologiebereiche Robotik, RFID, künstliche Intelligenz, das Internet der Dinge und Warehouse Management Systeme [SelectHub (2018)]. Die hierdurch verfolgte Vision ist ein komplett selbstregulierter Warenmanagementprozess, der eine bedarfsorientierte und individualisierte Produktion erlaubt und gleichzeitig zukünftige Bedarfe intelligent vorhersagen kann. Autonome Transportsysteme kommunizieren dabei mit den Regalen und Behältern und wissen daher stets, wo sich welches Material in welcher Menge befindet. Wird Nachschub benötigt, ist ein intelligentes Warenlager selbstständig in der Lage, diesen zu bestellen. Zukünftig wird es durch stetige Verbesserungen der Drohnentechnologie ggf. auch möglich sein, kleinste Stückzahlen sehr schnell als Versorgungslieferung zu erhalten, wodurch die Notwendigkeit, Bestände in der Fabrik zu halten, weiter verringert wird.

Quelle(n):

• SelectHub (2018): What are Smart Warehouse Systems? [online]. SelectHub [abgerufen am: 28. November 2018]. Link

Die Planung logistischer Abläufe in der Produktion impliziert die Zusammenarbeit verschiedener Abteilungen und Zuständigkeiten vom Warenlager über einzelne Produktionsprozesse bis hin zur kompletten Fabrik- und Layoutplanung. Aufgrund der hier vorherrschenden stark integrierten Prozesse ist es sinnvoll, wenn alle beteiligten Akteure in einem gemeinsamen Planungsmodell arbeiten. Zentraler Fokus ist hierbei der Materialfluss, welcher in entsprechenden Tools gleichermaßen modelliert und simuliert werden kann. Moderne Planungswerkzeuge bieten zudem die Möglichkeit der Einbindung der virtuellen Realität, um die realen Proportionen einer Fabrik hinsichtlich der Wegführung bei Transportvorgängen oder hinsichtlich des Fabriklayouts besser einschätzen zu können [Schwarz, J.-M. (2017)].

Quelle(n):

• Schwarz, J.-M. (2017): Produktionslogistik: Digitalisierung als Erfolgsfaktor [online]. WIN-Verlag GmbH & Co. KG [abgerufen am: 10. April 2019]. Link

Ein IT-gestütztes Flottenmanagement kann dazu beitragen, den Energie- und Ressourcenverbrauch in der Güterlogistik zu senken. Durch Telematikkomponenten (z. B. Ortungs- und Mobilfunktechnik), bessere Schnittstellen zu Lagerverwaltungs- und Gebäudemanagementsystemen sowie Smart Tags (intelligente Etiketten) können Aufträge je nach Wegstrecken, Ladung und Verkehrssituation optimiert werden, was zu weniger Energieverbrauch und weniger Leerfahrten führt. Im BMW-Werk Leipzig konnten durch den Einsatz eines digitalen, dynamischen Lkw-Steuerungssystems zur Optimierung von Zulieferungen und Aufträgen im Warenverkehr sowie in der innerbetrieblichen Logistik die Auslastung der Pufferplätze und Entladestellen sowie die Leergutlogistik optimiert werden. Mithilfe dieses Systems werden vom Wareneingang des Werks Zeitfenster definiert, in die sich die jeweiligen Spediteure online einbuchen. Das neue System führte zu optimierten Transportbewegungen auf dem Werksgelände, zu einer Verringerung der Warte- und Standzeiten, Reduzierung überflüssiger Fahrten, zu weniger Energieverbrauch und geringeren Kosten [DENA (2011)].

Quelle(n):

• Deutsche Energie-Agentur GmbH (2011): Green IT: Potenzial für die Zukunft – Energieeffizienz steigern, Wachstumsmärkte erschließen und Nachhaltigkeit sichern. Deutsche Energie-Agentur GmbH [abgerufen am: 25.01.2023], verfügbar unter: [S. 21] Link

In der Blechwarenfabrik Limburg wird zur besseren Verwaltung des Lagers ein Warehouse Management System (WMS) eingesetzt. Dieses soll die Lagerbestände in den automatischen Hochregallagern besser managen und somit zu einer effizienteren Produktion führen.

Das System weiß zu jedem Zeitpunkt, welche Ware sich auf welchem Ladungsträger befindet. Dadurch gibt es in der Fabrik keine undefinierten Lager und keine unnötigen Bestände mehr. So werden die Flächen effizienter genutzt. Außerdem steuert das WMS die Materialbewegungen im Lager durch fahrerlose Transportsysteme. Dies führt zu weniger Transportschäden, die zuvor durch die manuelle Handhabung entstanden sind. Das WMS ist zusätzlich an das Business-Intelligence-(BI-)System gekoppelt. Mit dessen Hilfe wird gesteuert, wann die Lagerwaren bewegt werden. Dies geschieht je nach Verfügbarkeit von Strom aus der unternehmenseigenen Photovoltaik-Anlage. Die Warenströme im Hochregallager werden somit vom WMS auf das solare Stromangebot abgestimmt. Das erhöht den Anteil des solaren Eigenstromverbrauches.

Dank dieser Maßnahmen spart die Blechwarenfabrik Limburg jedes Jahr ca. 100 t Weißblech ein und zusammen mit weiteren Digitalisierungs- und Energieoptimierungsmaßnahmen jährlich in etwa ebenfalls 500.000 Euro Material- und Energiekosten. Zudem verringern die Maßnahmen den jährlichen Ausstoß des Unternehmens von Treibhausgasen um mehr als 2.600 Tonnen CO2-Äquivalente [Kestner, T. (2020), S. 37]

Quelle(n):

• Kestner, Tim (2020): Ressourceneffizienz in Handel und Logistik. VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH, Berlin [aufgerufen am 27.01.2023]. [S. 37] Link

In der J. Schmalz GmbH werden Vakuum-Komponenten für die Handhabungstechnik hergestellt. Teil des Produktportfolios sind Flächengreifer, welche auch Schaumteile beinhalten. Früher erfolgte eine Herstellung der Schaumteile standardisiert über ein Fräsbild bei externen Dienstleistern. Bis zur Bestellung eines Kunden wurden die Schaumteile eingelagert. Lange Lagerzeiten führten dabei regelmäßig zu Ausschüssen, da sich über die Zeit Materialeigenschaften der Teile verschlechterten. Im Zuge einer grundlegenden Überarbeitung der Produktionsabläufe des Unternehmens konnte dieses Problem behoben werden. So finden Produktionsvorgänge nun kundeninduziert statt. Das vom Kunden übermittelte CAD-Modell wird dabei automatisch an eine Schneidemaschine übermittelt, die daraufhin die gewünschte Schaumform über Nacht herstellt. Direkt an die Bearbeitung angebunden ist ein intelligentes Kanban System, welches automatisch die benötigten Nachschübe für die Produktion organisiert. Damit können Bestände drastisch reduziert werden. Im Zuge dieser konsequenten Digitalisierungsstrategie wurden auch andere Geschäftsprozesse verbessert. Bestellungen werden z. B. automatisch durch Einscannen von Barcodes ausgelöst. Darüber hinaus wird mittels Simulation von Lagerbewegungen eine Erhöhung der Pick-Zahl angestrebt. Dies ist unter anderem durch die volle informationstechnische Transparenz des Warenlagers in Form eines Warehouse Management Systems (WMS) möglich [vgl. Schebek, L. et al. (2017), 227 ff.].

Quelle(n):

• Schebek, L.; Kannengießer, J.; Campitelli, A.; Fischer, J.; Abele, E.; Bauerdick, C.; Anderl, R.; Haag, S.; Sauer, A. und Mandel, J. (2017): Ressourceneffizienz durch Industrie 4.0 – Potenziale für KMU des verarbeitenden Gewerbes. Link

Die Blechwarenfabrik Limburg GmbH ist Hersteller von Stahlverpackungen für sogenannte chemisch-technische Füllgüter wie Farben, Lacke und Lasuren. Die Produktion war über die Jahre gewachsen und der Produktionsprozess entsprechend ineffizient gestaltet. Die Fertigung lief über vier Stockwerke. Material wurde mithilfe von Gabelstaplern transportiert und Höhenunterschiede wurden über Aufzüge bewältigt. Demnach war ein hoher und fehlerbehafteter logistischer Aufwand vonnöten, um den Materialtransport bewerkstelligen zu können.

Zur Lösung dieser Herausforderungen entschied sich das Unternehmen für den Bau eines neuen Standorts. Dabei wurde der Materialfluss als eines der zentralen Themen optimiert. Im gesamten Produktionsprozess werden keine Gabelstapler oder manuellen Lager mehr eingesetzt. Die Produktionslinien werden durch ein fahrerloses Transportsystem (FTS) automatisch mit Rohmaterialien bestückt. Am Ende jeder Endfertigungslinie befinden sich Palettierroboter, die Fertigwaren nach Kundenbestellung palettieren. Anschließend werden die Fertigwaren von den fahrerlosen Transportfahrzeugen abgeholt und in den Warenausgang transportiert, wo diese nach einem Haubenstretchverfahren entweder direkt versendet oder im vollautomatischen Hochregallager eingelagert werden. Eingelagerte Fertigwaren werden im Hochregallager in einem sogenannten chaotischen Verfahren vollautomatisch von Regalbediengeräten in den vier Gängen verteilt. Dies bedeutet, dass die Waren keinen eindeutig zugewiesenen Standort im Hochregallager haben, sondern von außen betrachtet zufällig in den Gängen verteilt werden. Lediglich Gitterboxen werden immer in den unteren Reihen gelagert, da diese ein hohes Gewicht aufweisen. Davon abgesehen orientiert sich die KI-gestützte Verteilung an verfügbarem Platz und der Minimierung der Fahrwege, die mittels einer Priorisierung im angewandten Algorithmus optimiert und an die fahrerlosen Transportfahrzeuge übermittelt werden.

Das Ergebnis der Umstellung auf vollautomatische Transporte und Lagerung im Gegensatz zu der manuellen Variante ist ein geordneter effizienter Prozess. Es treten weniger Transportschäden auf. Dies trägt in Kombination mit allen weiteren optimierten Prozessen des neuen Standorts unter anderem dazu bei, dass jährlich rund 100 t Weißblech eingespart werden können. Des Weiteren wird die Unfallgefahr durch menschliches Versagen auf ein Minimum reduziert. [VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH (2021)]

Maßnahmen:

• M6: Einführung und Verwendung von Ortungs- und Lokaliserungssysteme

Eingesparte betrieblich materielle Ressourcen:

• Material
  

Quelle(n):

• VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH (2021): Potenziale der schwachen künstlichen Intelligenz für die betriebliche Ressourceneffizienz. VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH [aufgerufen am: 27.01.2023], verfügbar unter: [S. 119ff] Link

Das Unternehmen MAINCOR GmbH & Co. KG stellt Rohrsysteme für verschiedene Anwendungsbereiche her. Zur Optimierung von Logistikprozessen, insbesondere von Einlagerungs- und Auslagerungsprozessen, wurde ein Warehouse Management System (WMS) inklusive optischer Objektidentifikation implementiert. Dabei stellt das WMS ein softwarebasiertes Verwaltungssystem für die Organisation von Warenlagern dar. Durch die Markierung der Waren mittels produktspezifischer Strichcodes können Produktinformationen mittels manueller Bediengeräte in das WMS aufgenommen, verändert und bei Bedarf aus dem System abgerufen werden. So ist neben den Funktionen der optimierten Lagerverwaltung (Mengen- und Lagerplatzverwaltung, Zustand der gelagerten Produkte, Fördermittelsteuerung und Disposition) auch die Überprüfung bestimmter Produktzustände aufgrund digitaler Objektgedächtnisse möglich. Zur Erweiterung des Produktgedächtnisses sind in Zukunft Maß-nahmen zur Vernetzung durch weitere Sensoren und auch Aktoren vorgesehen. Dies soll durch eine homogene Datenintegration und -nutzung neben der Umsetzung von Condition Monitoring auch Predictive Analytics mit der Predictive Maintenance ermöglichen. Zusätzlich wird Zulieferern derzeit Zugang zum WMS inklusive aktueller Lagerkapazitäten und Bestände gewährt, um das Liefermanagement zu verbessern. [VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH (2021)]

Eingesparte betrieblich materielle Ressourcen:

• Material (Papier, Materialien)
• Verringerung des Materialeinsatzes durch digitales Lagerhaltungssystem
• Energie (elek. Energie, Treibstoff)
• Verringerung von Transportaufwendungen durch digitales Objektgedächtnis
  

Quelle(n):

• VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH (2017a): Ressourceneffizienz durch Industrie 4.0 - Potenziale für KMU des verarbeitenden Gewerbes. VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH [aufgerufen am: 25.01.2023]. [S. 102ff] Link

Prozesseigenschaften:

• Förder- und Produktionsmittel werden zur Ermöglichung von parallelem Fluss von Material und Informationen durchgängig vernetzt
• Dezentrale Materialflusssteuerung durch neuartiges Produktrouting, bei dem jedes Förderelement durch Austausch mit benachbarten Elementen die Routenplanung einzelner Fördergüter selbst durchführt
• Fördermatrix aus vielen Modulen, die unabhängige Bewegungen ausführen können und gleichzeitig mit anderen Modulen interagieren, um situationsabhängig Entscheidungen über das Routing des jeweiligen Produktes zu treffen
• Eröffnung zahlreicher Möglichkeiten der individuellen Navigation auf der Fördermatrix (Drehen, Ein- und Ausschleusen, Ausrichten …)

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Prozesseigenschaften:

• Autonome Prozesssteuerung durch die Entwicklung eines dezentralen Motormanagements
• Einbindung von Daten intelligenter Produkte in die Antriebssteuerung, deren Regelung so an das jeweilige Produkt und den Betriebszustand angepasst werden kann
• Motor selbst dient ebenfalls als Informationsquelle (z. B. Daten aus Strom- und Temperaturverläufen) und ermöglicht die Überwachung des Gesundheits- und Belastungszustands des Antriebsstrangs, wodurch Wartungskosten gesenkt werden können

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Virtuelle Visualisierungstechniken bieten die Möglichkeit, die reale Welt bzw. deren virtuelle Abbilder mit zusätzlichen Informationen anzureichern. Hierdurch ergeben sich neue Möglichkeiten Informationen an Mitarbeiter zu vermitteln. Zu diesem Zweck können zwei verschiedene Formen der Unterstützung voneinander abgegrenzt werden. Die VR- bzw. AR-basierte Schulung zielt auf eine Erhöhung der Lernproduktivität durch interaktive Tutorials ab. Das reale Element (z. B. Maschine, Werkzeug) kann dadurch mit zusätzlicher Symbolik und Text versehen werden, um zielführende Möglichkeiten der Interaktion anzuzeigen (z. B. um den Umgang mit einer Maschine zu erlernen) [vgl. Rudolf, A.-K. (2016)].

Eine weitere Möglichkeit der Unterstützung bieten AR-/VR-basierte Assistenzsysteme. Hier geht es nicht um eine einmalige Vermittlung von Inhalten, sondern um eine fortlaufende Arbeitserleichterung. Beispiele hierfür sind Montageassistenzsysteme, bei denen die Werker schnell die verschiedenen Montagepunkte visualisiert bekommen, um so Montagezeit zu sparen und Fehler zu vermeiden.

Quelle(n):

• Rudolf, A.-K. (2016): Fünf Anwendungsszenarien von Virtual Reality in Unternehmen [online]. Familie Gräf Holding GmbH, 14.12.2016 [abgerufen am: 02.05.2019]. Link

Im Zuge der Entwicklung leistungsfähiger und kostengünstiger Head-Mounted-Displays für VR-Anwendungen existieren nun auch Anwendungen, die eine Zusammenarbeit im virtuellen Raum ermöglichen. Die Optionen reichen hier von komplett virtuellen Meetings, die reale Gesprächssituationen nahezu vollständig nachbilden, bis hin zur gemeinsamen Arbeit an geteilten Modellen. So können beispielsweise CAD-Modelle gemeinsam in ihren realen Proportionen betrachtet werden. Es ist hier auch möglich, mit den Elementen des Modells zu interagieren, z. B. durch Bewegung von Objekten oder Hinzufügen von Annotationen. Auf diese Weise kann VR ebenso dazu genutzt werden, Arbeitsstände oder Konfigurationsmöglichkeiten eines Produktes vorzuführen und damit beispielsweise Kundengespräche und Produktpräsentationen zu verbessern [vgl. Rudolf, A.-K. (2016)]. Einflüsse dieser Technologie auf die Ressourceneffizienz ergeben sich mittelbar über verringerte Reisebedarfe und eine bessere Abstimmung, die zu einer Vermeidung von Fehlern führen kann.

Quelle(n):

• Rudolf, A.-K. (2016): Fünf Anwendungsszenarien von Virtual Reality in Unternehmen [online]. Familie Gräf Holding GmbH, 14.12.2016 [abgerufen am: 02.05.2019]. Link

Prozesseigenschaften:

• Entwicklung der grundlegenden Architektur neuer kontextsensitiver Assistenz- und Wissensdienste, außerdem Implementierung ebendieser (Informations-, Wissens- und Expertisemanagement beim Einsatz cyber-physischer Systeme)
• Software mit Technologien der AR und VR (Augmented bzw. Virtual Reality) und Methoden der künstlichen Intelligenz für Mensch-Maschine-Interaktion
• Einsatz, Überprüfung und Validierung der entwickelten Dienste bei industriellen Unternehmen und wissenschaftlichen Projektpartnern

Zur kompletten Projektbeschreibung

Prozesseigenschaften:

• Unternehmen (besonders KMU) sollen befähigt werden, als Partner eines Wertschöpfungsnetzwerkes flexibel agieren und reagieren zu können
• Ganzheitliche Betrachtung der Prozesse aller Akteure ermöglicht eine höhere Gesamtleistung des Wertschöpfungsnetzwerkes
• Zur Erreichung eines höheres Kollaborationsniveaus im Unternehmen werden konkrete Handlungsempfehlungen aus datengetriebenen Modellen abgeleitet und eine Referenzarchitektur für den Datenaustausch (z.B. sichere Kommunikation mittels Cloud-Plattformen) entwickelt

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Prozesseigenschaften:

• Entwicklung eines Bildungsangebots für Auszubildende zum Thema Klimawandel
• Thematisierung von ökonomischen, ökologischen und sozialen Konsequenzen des Klimawandels für Unternehmen
• Praxisorientierter Aufbau der Lerneinheiten

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Prozesseigenschaften:

• Schaffung der Grundlagen von kollaborativen Engineeringprozessen (unternehmensübergreifende Planung, Realisierung und Inbetriebnahme) für dezentral gesteuerte Intralogistiksysteme
• Entwicklung einer offenen Kollaborationsplattform mit Planungs- und Simulationswerkzeugen zur Unterstützung der gemeinsamen Projektarbeit
• Nutzung der Plattform und erarbeiteter Vorgehensweisen soll Geschäftsfelder für KMU eröffnen, die bisher nur von Großunternehmen bedient werden konnten

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Prozesseigenschaften:

• komplexere Montagevorgänge sollen durch virtuelle Technologien unterstützt werden
• Montagemitarbeiter werden mit Virtual-Reality(VR-)Technologien in Verbindung mit einer neuen Softwareplattform in die Planung und Gestaltung des Arbeitsplatzes einbezogen, neue Arbeitsabläufe werden anschließend individuell (Berücksichtigung der Bedürfnisse und Fähigkeiten der einzelnen Anwender) trainiert
• Brillen mit Augmented-Reality(AR-)Technologie unterstützen die Mitarbeiter bei Tätigkeiten, indem virtuelle Informationen (z. B. Montageanleitungen) in der realen Umgebung eingeblendet werden
• Erprobung und Begleitung der Ergebnisse bei den Anwendungspartnern

Zur kompletten Projektbeschreibung

Die Digitale Fabrik definiert sich durch das Zusammenwirken von Methoden, Modellen und Werkzeugen, die den Produktionsplaner bei den Vorbereitungen der Inbetriebnahme, des Anlaufes und der Serienfertigung unterstützt. Hierbei stehen die Verkürzung und Absicherung des Anlaufs sowie die Optimierung der Serienproduktion im Vordergrund. Zu diesem Zweck erfolgt eine digitale Abbildung von statischen (z. B. CAD) und dynamischen (z. B. Materialfluss) Modellen von Anlagen und Produktionsabläufen [VDI 4499 Blatt 2 (2011-05)]. Wesentliche Kernelemente des Begriffs sind laut VDI 4499 Blatt 1 [VDI 4499 Blatt 1 (2008-02)] die folgenden Teilbereiche:

• Logistik: Modellierung von Material- und Informationsflüssen in Verbindung mit der Integration mit anderen inner- und außerbetrieblichen Systemen,
• Flächen- und Layoutplanung: Bestimmung vorteilhafter Anordnungen des Fabriklayouts sowie der Position von Anlagen, Maschinen und anderen Betriebsmitteln im Gebäude,
• Nebenbetriebe: Berücksichtigung von Hilfsfunktionen im Planungsprozess, z. B. Instandhaltung, Werkzeugbereitstellung und
• Organisation: Definition der Aufbau- und Ablauforganisation und der Personalqualifizierung,
• Gebäude und Gestaltung: Erarbeitung von Raumkonzepten durch Definition von Farben, Oberflächen etc.,
• Infrastruktur: Planung der Medienversorgung (z. B. Energie, Luft, Wasser).

Neben Modellen der Fertigung und des Gebäudes können an dieser Stelle ebenfalls Modelle des Produktes integriert werden. Hierdurch bietet die Digitale Fabrik eine wichtige Schnittstellenfunktion zwischen der Produktentwicklung und Produktionsplanung. Aus Sicht der Ressourceneffizienz können anhand der Methoden der Digitalen Fabrik daher neben fabrikplanerischen Maßnahmen, wie z. B. der Organisation effizienter Materialflüsse, auch Rückschlüsse auf das Produktdesign gezogen werden. So ist z. B. eine Simulation von Bearbeitungsvorgängen möglich, um den Verschnitt zu bestimmen. Ist dieser zu hoch, können Anpassungen der Produktgeometrie sinnvoll sein, z. B. die Vermeidung schwieriger Radien.

Quelle(n):

• VDI 4499 Blatt 2:2011-05: Verein Deutscher Ingenieure e.V., Digitale Fabrik – Digitaler Fabrikbetrieb, Beuth Verlag GmbH, Berlin.
• VDI 4499 Blatt 1:2008-02: Verein Deutscher Ingenieure e.V., Digitale Fabrik. Beuth Verlag GmbH, Berlin.

Wenn das digitale Fabrikmodell soweit mit dem real existierenden Maschinenpark verknüpft ist, so dass ein realitätsgetreues Abbild der Maschinen und Anlagen geschaffen wird, kann von einem digitalen Zwilling gesprochen werden. Ziel ist die Simulation, Steuerung und Verbesserung der physischen Assets aus der virtuellen Welt. Charakteristisch hierbei ist die Kopplung eines statischen Fabrikmodells mit Echtzeitdaten, welche die reale Produktion wiederspiegeln. Hierbei können Auftrags- und Betriebsdaten sowie Energie- und Materialverbrauchsdaten im Vordergrund stehen. Außerdem sind im Zwilling die jeweiligen Fähigkeiten und Konfigurationsmöglichkeiten der Maschinen hinterlegt, so dass sich diese automatisch und selbstständig an neue Situationen in der Produktion anpassen können (z. B. neue Aufträge, Störungen etc.) [Sauer, O. (2018)].

Quelle(n):

• Sauer, O. (2018): Digitales Abbild – Was in den Digitalen Zwilling gehört [online]. TeDo Verlag GmbH [abgerufen am: 18. März 2019]. Link

Kunden verlangen heutzutage individuelle Produkte zu einem Preis der Massenfertigung. Hierzu gibt es als wesentliches Werkzeug der „Mass Customization“ z. B. die Möglichkeit, Konfiguratoren bereitzustellen, die es dem Kunden ermöglichen, sein Produkt zu individualisieren und dabei gleichzeitig die Herstellbarkeit der Varianten abzusichern (z. B. Konfiguration von Nike-Turnschuhen [Nike Inc. (2018)]). Darüber hinaus können Produkte auch vollständig individualisiert werden. Im Kontext der Digitalisierung und Verfügbarkeit neuer Fertigungsverfahren bieten sich hier zusätzliche Möglichkeiten, den hohen Aufwand für ein individuelles Produkt zu verringern. Ein Beispiel hierfür ist die Maßanfertigung von Schuhen durch Scanning und additive Fertigungsverfahren [Schreier, J. (2017)]. Durch diese effiziente Art der Interaktion mit dem Kunden entfallen Aufwände für die Herstellung physischer Prototypen sowie für die Logistik durch ein geringeres Transport- und Reiseaufkommen.

Quelle(n):

• Nike Inc. (2018): NikeiD [online]. Nike Inc. [abgerufen am: 19. November 2018]. Link
• Schreier, J. (2017): Individuelle Fußbekleidung aus dem 3D-Drucker [online]. Vogel Communications Group, 11. September 2017 [abgerufen am: 2. Mai 2019]. Link

Die Abstimmung zwischen Produktentwicklung und Fertigungsplanung unterliegt immer wieder Missverständnissen, die auf eine fehlende oder ungenaue Produktdokumentation zurückzuführen sind und damit qualitätsbedingte Ausschüsse verursachen. Eine Möglichkeit, um die Kommunikation zwischen den Fachabteilungen zu vereinfachen, ist eine Optimierung der hier verwendeten Informationsträger und der hiermit verbundenen Optionen des Informationsaustausches. Während in der Entwicklung zumeist bereits 3-D-Modelle verwendet werden, kommt in der Fertigung noch in vielen Fällen eine zweidimensionale Zeichnungsableitung zum Einsatz. 2-D-Zeichnungen können jedoch im Vergleich zum 3-D-Modell weniger Informationen übersichtlich vermitteln und bieten Raum für Interpretationsfehler. Außerdem ist ein hohes perspektivisches Vorstellungsvermögen notwendig, um die Zeichnung in ihrer Gänze zu verstehen. Für die Gewährleistung einer reibungslosen Kommunikation zwischen Produktentwicklung, Fertigung und Qualitätssicherung, wird mit einer modellbasierten Definition daher ein Ansatz verfolgt, der nur noch das 3-D-Modell als zentrales Kommunikationsmedium in den Vordergrund stellt. Damit ist es möglich, Dimension, Werkstoff, Form- und Lagetoleranzen direkt im 3-D Modell zu speichern, statt hierfür eine separate Zeichnung anzufertigen. Diese "Product and Manufacturing Information (PMI)" können nun auch über das Austauschformat Step 242 Format an andere Tools übertragen werden und vereinfachen so zusätzlich die Abstimmung zwischen verschiedenen Systemwelten [Bremer, T. (2017)].

Quelle(n):

• Bremer, T. (2017): Modellbasierte Definition: Produktinformation an Fertigung übermitteln [online]. Fertix, 14. Juni 2017 [abgerufen am: 27. November 2018]. Link

Die Simulation stellt ein wesentliches digitales Werkzeug zur Reduktion des Energiebedarfs von Produktionseinrichtungen dar. Hierbei können Ansätze zur Simulation von Gebäuden oder Produktionsprozessen sowie integrierte Simulationsmodelle unterschieden werden. Die Simulation von Gebäuden bezieht sich vor allem auf thermodynamische Modelle, welche aufzeigen, wie die Wärmeverteilung in geplanten Gebäuden aussehen könnte bzw. wie sich Änderungen am Gebäude auswirken. Zusätzlich muss der Stromverbrauch der technischen Gebäudeausstattung in zusätzlichen Modellen berücksichtigt werden. Einen Schwerpunkt der letzten Jahre stellt auch die Integration von Simulationsmodellen mit Building Information Modelling (BIM) dar [van Treeck, C. et al. (2015)].

Für die Simulation des Energiebedarfs in der Produktion existieren zahlreiche Ansätze, die von detaillierten Simulationen einzelner Maschinen anhand der NC-Programme über die Simulation von Produktionsprozessen bis zur integrierten Betrachtung ganzer Fabriken reichen [siehe z. B. Duflou, J. R. et al. (2012)]. Im letzten Fall geht es vor allem darum, im Kontext der Digitalen Fabrik erstellte Modelle des Materialflusses und des Energieverbrauchs miteinander zu koppeln und so prospektiv verschiedene Prozessführungen zu vergleichen [Wenzel, S. et al. (2015)].

Als zukünftiges Forschungsfeld ergibt sich die Problemstellung, den Energieverbrauch von Gebäuden und Produktionsanlagen bei der Fabrikplanung integriert zu betrachten [siehe z. B. Fraunhofer (2017)].

Quelle(n):

• van Treeck, C.; Wimmer, R. und Maile, T. (2015): BIM für die Energiebedarfsermittlung und Gebäudesimulation. In: Borrmann, A.; König, M.; Koch, C. und Beetz, J., Hg. Building Information Modeling. Technologische Grundlagen und industrielle Praxis. Springer Vieweg, Wiesbaden, S. 293-303, ISBN 978-3-658-05605-6.
• Duflou, J. R.; Sutherland, J. W.; Dornfeld, D.; Herrmann, C.; Jeswiet, J.; Kara, S.; Hauschild, M. und Kellens, K. (2012): Towards energy and resource efficient manufacturing: A processes and systems approach. In: CIRP Annals-Manufacturing Technology, 61(2), 587 – 609.
• Wenzel, S.; Halfar, F.; Pöge, C. und Spieckermann, S. (2015): Simulationsgestützte Planung energieeffizienter Produktionssysteme. In: Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb, 110(7-8), 403 – 406.
• Fraunhofer (2017): Plusenergie-Fabrik [online], 5. April 2019 [abgerufen am: 9. April 2019]. Link

Die Planung logistischer Abläufe in der Produktion impliziert die Zusammenarbeit verschiedener Abteilungen und Zuständigkeiten vom Warenlager über einzelne Produktionsprozesse bis hin zur kompletten Fabrik- und Layoutplanung. Aufgrund der hier vorherrschenden stark integrierten Prozesse erweist es sich als sinnvoll, wenn alle beteiligten Akteure in einem gemeinsamen Planungsmodell arbeiten. Zentraler Fokus im Kontext der digitalen Fabrik ist hierbei der Materialfluss, welcher in entsprechenden Tools gleichermaßen modelliert und simuliert werden kann [Schwarz, J.-M. (2017)]. Hierdurch können wesentliche Kennzahlen einer Produktion, wie z. B. die Durchlaufzeit oder die Auslastung der Anlagen oder Transportmittel, identifiziert werden. Über die Durchlaufzeit wird auch indirekt der Energieverbrauch des Produktionsprozesses bestimmt. Außerdem können durch den Materialfluss Ausschüsse berechnet werden, die bei einem gegebenen Produktionsprogramm zu erwarten sind.

Quelle(n):

• Schwarz, J.-M. (2017): Produktionslogistik: Digitalisierung als Erfolgsfaktor [online]. WIN-Verlag GmbH & Co. KG [abgerufen am: 10. April 2019]. Link

Die Planung von Fertigungsprozessen erfordert eine detaillierte Definition von Prozessketten, mit denen die von der Konstruktion spezifizierten Bauteile realisiert werden. Hierfür existieren in den meisten Fällen verschiedene Möglichkeiten, die aus Sicht der Ressourceneffizienz gegeneinander abgewogen werden sollten. Als Basis für eine Einschätzung, ob sich ein bestimmtes Verfahren zur Herstellung eignet oder welches Verfahren vorteilhaft ist, sind zahlreiche Analysen notwendig. Simulation bietet hier eine sinnvolle Möglichkeit die Herstellung kostenintensiver Prototypen und Versuche zu vermeiden. Hierbei helfen einerseits Standardwerkzeuge, wie z. B. Computer Aided Manufacturing, um aus dem CAD Modell effiziente Bearbeitungswege, z. B. bei Fräsvorgängen abzuleiten. Darüber hinaus existieren auch spezielle Softwarelösungen, die einzelne Fertigungsverfahren fokussieren und Fehler bei der Herstellung vermeiden (z. B. Druckgusssimulation). Neben der Vermeidung von Herstellungsfehlern und der Auswahl des effizientesten Verfahrens kann Simulation auch zur Vermeidung von geplantem Verlust eingesetzt werden. Ein Beispiel hierfür ist das Nesting-Verfahren bei der trennenden Bearbeitung. Dieser Optimierungsansatz hilft dabei die optimale Verteilung der Werkstücke auf dem Rohmaterial zu finden. So können beispielsweise Materialverluste durch Stanzgitter bei der Blechbearbeitung minimiert werden.

Die Inbetriebnahme von Produktionsanlagen kennzeichnet den letzten Schritt vor Anlauf der Serienproduktion. Hierfür müssen alle im Vorfeld erdachten Funktionen und damit ermöglichten Prozesse der Anlage getestet werden. Die konventionelle Inbetriebnahme erfolgt dabei direkt bei den Kunden. Werden hier erstmalig Funktionstests durchgeführt, ergeben sich erhebliche Risiken für Kunden und Hersteller. So wird durch die Inbetriebnahme zumeist die bestehende Produktion des Kunden beeinträchtigt. Treten an dieser Stelle Fehler auf, entstehen hohe Kosten durch Anlagenausfälle und Stillstände. Sind Fehler nicht vor Ort zu beheben, entwickeln sich zusätzlich hohe Aufwände für die Logistik und damit eine Beeinträchtigung der Ressourceneffizienz. Aus diesem Grund zielt die virtuelle Inbetriebnahme darauf ab, komplexe Abläufe der Fertigung und Logistik zunächst zu simulieren und die Wechselwirkungen zwischen den Anlagenbestandteilen zu testen [vgl. Brökelmann, J. (2015), S. 31 ff.]. Neben der Simulation der mechanischen Sicht der Prozesskinematik stehen hier auch elektronische und informationstechnische Komponenten im Vordergrund [VDI 3633 Blatt 8 (2007-04 (in Überarbeitung))]. Um das Zusammenspiel von virtuellen und physischen Anlagenkomponenten zu evaluieren, wird auf eine Hardware- und Software-in-the-Loop-Simulation zurückgegriffen, welche das Verhalten anderer Systemkomponenten durch entsprechende Steuersignale nachbildet [vgl. Baum, J. und Schäfer, R. (2018)].

Quelle(n):

• Brökelmann, J. (2015): Systematik der virtuellen Inbetriebnahme von automatisierten Produktionssystemen. Dissertation.
• VDI 3633 Blatt 8:2007-04 (in Überarbeitung): Verein Deutscher Ingenieure e.V., Simulation von Logistik-, Materialfluss- und Produktionssystemen. Beuth Verlag GmbH, Berlin.
• Baum, J. und Schäfer, R. (2018): Homag Group reduziert Produktionszeiten mit Simulationslösung ISG-Virtuos [online]. Vogel Communications Group GmbH & Co. KG, 8. März 2018 [abgerufen am: 30. April 2019]. Link

Moderne Planungswerkzeuge bieten die Möglichkeit, virtuelle Realität (engl. Virtual Reality [VR]) bzw. erweiterte Realität (engl. Augmented Reality [AR]) einzubinden, um die realen Proportionen einer Fabrikhalle und den darin enthaltenen Maschinenpark besser einschätzen zu können. Der Einsatz von VR/AR bietet sich dabei in verschiedenen Phasen des Anlagen- bzw. Fabriklebenszyklus an. In der Projektierung lassen sich verschiedene Anlagenkonzepte detailliert als Entscheidungsgrundlage miteinander vergleichen. In der Detailplanung kann VR/AR beispielsweise dazu genutzt werden, Anlagen sicherheitstechnisch und ergonomisch auszulegen und dabei gleichzeitig Planungsfehler, wie z. B. Kollisionen von Roboterarmen oder zu schmale Fluchtwege, zu vermeiden. Hierbei können auch Simulationen des Materialflusses mit einbezogen werden. Im Aufbau der Fabrik lassen sich mit AR Abgleiche des Ist-Zustandes der Aufbauten mit den vorliegenden Planungsdaten ermöglichen. Außerdem können sicherheitskritische Tests bei der Inbetriebnahme vorab simuliert werden, um Arbeiter und Maschinen vor Schaden zu bewahren. Selbst nachdem die Fabrik aufgebaut wurde, kann VR/AR noch zur Schulung der Mitarbeiter eingesetzt werden, z. B. um Montagevorgänge oder die Bedienung einer Maschine zu erlernen [vgl. Runde, C. (2015)].

Quelle(n):

• Runde, C. (2015): Virtuelle Techniken in der Fabrikplanung [online] – Anwendungen und Technologien. Virtual Dimension Center (VDC) Fellbach, 14. August 2015 [abgerufen am: 29. April 2019]. Link

Die SCHUNK GmbH & Co. KG aus Lauffen am Neckar entwickelt und produziert Greifsysteme und Spanntechnik. Mit seinem eGRIP-Ansatz beschreitet das Unternehmen dabei einen innovativen (weltweit einzigartigen) Weg, um die Greifsysteme an die zu transportierenden Werkstücke anzupassen. So muss der Kunde lediglich ein CAD-Modell seines Werkstücks an das Unternehmen schicken, woraufhin automatisch die optimale Geometrie des Greifwerkzeugs ermittelt wird. Das Werkzeug wird anschließend additiv aus Kunststoff, Stahl oder Aluminium gefertigt. Nach Angaben des Herstellers sinken hierdurch die Kosten zur Konstruktion des Greifers um 97 %. Weiterhin können die Greifer durch additive Fertigung bis zu 50 % leichter ausgelegt werden, wodurch auch der Energieverbrauch im Betrieb des Roboters abnimmt. Zudem entfallen physische Prototypen und ggf. Transportaufwände, um die Greifer zu testen [vgl. SCHUNK GmbH & Co. KG (2019)].

Quelle(n):

• SCHUNK GmbH & Co. KG (2019): eGRIP [online]. SCHUNK GmbH & Co. KG, 29. April 2019 [abgerufen am: 07. März 2023]. Link

Die Herstellung von Autoteppichen wird in konventioneller Weise mit Hilfe von Stanz- und Cutterprozessen durchgeführt. Dabei kommt es zu erheblichen Materialverlusten, die bisher meist als prozesstechnisch gegeben hingenommen wurden. Die Firma Laupheimer Kokosweberei GmbH & Co. KG wollte dies im Rahmen eines Ressourceneinsparungsprojektes nun ändern.

Um dieses Ziel zu erreichen, erfolgte eine Visualisierung des Materialflusses aus den unterschiedlichen Prozessen, wodurch eine Quantifizierung und Hinterfragung aus allen Bereichen dargestellt werden konnten. Unter anderen wurde die abteilungsübergreifende Sicht, die Sicht der Lieferanten und die der Auftragsplanung widergespiegelt. Nach eingehender Analyse des Materialflusses und des Produktionsprozesses konnte der Stanz- und Schneideprozess mit Hilfe einer softwareunterstützten Schnittbilder-Optimierung verbessert werden. Des Weiteren wurde die Bestellung der Teppiche auf eine verschnitt-optimierte Rollenbreite umgestellt. Durch die Verwendung eines Paternosters für den Transport der Teppichrollen in Kombination mit dem Cutter konnten für die Herstellung von Kleinserien Schnitte von Hand und damit einhergehende Fehlerquellen reduziert werden. Des Weiteren wurden Fehler in der Produktion durch weitere Schulungen der Mitarbeitenden deutlich gesenkt. Auch eine bessere Abstimmung der Abteilungen Vertrieb, Einkauf und Fertigung führte zu einem optimierten Lieferzyklus.

Durch diese Maßnahmen konnte das Unternehmen Materialverluste von 220.000 Euro in dem Fertigungsverfahren Stanzen und Schneiden aufdecken und diese um 40.000 Euro senken. Das entspricht einer Reduzierung von etwa 17 % Materialverlust, was in dem spezifischen Fall etwa 18 t Schnittabfälle im Jahr bedeutet. [Schmidt, M.; Spieth, H. A.; Bauer, J. und Haubach, C. (2017), S. 78]

Quelle(n):

• M. Schmidt et al. (2017): 100 Betriebe für Ressourceneffizienz – Band 1, DOI 10.1007/978-3-662-53367-3_13, Springer-Verlag Berlin Heidelberg [S. 78]

Die Ingersoll Werkzeuge GmbH fertigt zu 90 % Sonderwerkzeuge in sehr geringen Losgrößen (1 bis 3). Die Gefahr von Ausschüssen durch eine fehlerhafte Konfiguration der NC-Zerspanungsmaschinen ist bei dieser Art der Fertigung sehr hoch. Aus diesem Grund setzt das Unternehmen auf eine lückenlose Prozesskette vom CAD-System bis zur eigentlichen Fertigung, kombiniert mit einer Vorab-Simulation des Fertigungsvorgangs. Hierfür wird zusätzlich zur NC-Bahnplanung mit CAM ein Simulationstool eingesetzt, welches eine Kollisionsprüfung vereinfachen kann. Außerdem erfolgt hier automatisch ein Abgleich der Spezifikationen des gefertigten Bauteils mit dem CAD Modell. Um die Prozesskette mit möglichst wenig Aufwand realisieren zu können, wurden zusätzlich eigene Softwarelösungen entwickelt, die den NC-Programmierer dabei unterstützen, die benötigten Werkzeuge und Aufnahme auszuwählen und automatisch zusammenzubauen. Schnittstellen zwischen dem Simulationstool und dieser Eigenentwicklung erlauben darüber hinaus sogar, den Aufbau automatisch anzupassen, wenn im Simulationsmodell Kollisionen festgestellt wurden [Vogel Communications Group (2018)].

Quelle(n):

• Vogel Communications Group (2018): Auf Anhieb kollisionsfrei fertigen [online]. Vogel Communications Group, 07.09.18 [abgerufen am: 22. November 2018]. Link

Der mittelständische Hersteller von Magnesiumdruckgussteilen C&C Bark Metalldruckguss und Formenbau GmbH hat ein Enterprise Resource-Planning-System (ERP-System) über alle Produktionsprozesse eingeführt. Dadurch können von der Kundenauftragserfassung im Vertrieb über die Produktionsplanung und -steuerung (PPS), die Buchung von Lagerorten bis hin zum Einkauf Daten in allen Bereichen des Unternehmens erfasst und miteinander verknüpft werden. Zudem ist es auch über die Finanzbuchhaltung verbunden, was ein effizientes Arbeiten begünstigt.
Alle wichtigen Maschinen- und Prozessdaten werden automatisch über WLAN erfasst. Auf Werkstattmonitoren sind diese jederzeit abrufbar, wodurch Rückschlüsse auf die jeweiligen Prozesse gezogen werden können. Zudem können Informationen z. B. über Maschinenlaufzeiten, Maschinenstillstandzeiten und Störgründe oder Nacharbeitsquoten ausgewertet werden. Auch wurden dafür ältere Maschinen (teilweise mehr als 30 Jahre alt) umgerüstet und mit Impuls-Schnittstellen und Sensoren an den Türen ausgestattet. Durch das ERP-System kann auch jederzeit angezeigt werden, wo sich wie viele Teile einer Charge aufhalten, auch wenn sie sich extern außerhalb des eigenen Betriebs befinden. Diese Transparenz ermöglicht schnelle Eingriffe in den Prozess und kurzfristige Änderungen am Produkt. Das hat wiederum positive Auswirkungen auf die Reduktion von Ausschuss und Nacharbeit.

Ziel der Implementierung des ERP-Systems waren in erster Linie die Reduktion der Durchlaufzeiten und eine Steigerung der Produktivität. Vor Eingliederung des ERP-Systems war eine derartige Vernetzung nicht gegeben. Innerbetriebliche Prozesse liefen isoliert voneinander ab. Somit konnte der Materialumlauf und der Materialeinsatz von Magnesium effizienter gestaltet werden. Dies spart Lagerbestände. Neben der Effektivitätssteigerung können die über das ERP-System generierten Daten auch für das Mitarbeiterbewertungssystem verwendet werden. So können feinere leistungsorientierte Kennzahlen abgebildet und Personalressourcen optimal eingesetzt werden. [VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH (2017)]

Eingesparte betrieblich materielle Ressourcen:                                                  

• Material (Magnesium)
• Reduzierung des Umlaufbestands durch weniger Überproduktion (bis 25%)
• Reduzierung der Fehlerrate durch Ortung defekter Teile (bis 25%)
• Energie (elek. Energie, Treibstoff)
• Verringerung von innerbetrieblichen Transportaufwendungen mittels Lokalisierung (bis 25%)
  

Quelle(n):

• VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH (2017a): Ressourceneffizienz durch Industrie 4.0 - Potenziale für KMU des verarbeitenden Gewerbes. VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH [aufgerufen am: 25.01.2023]. [S. 93ff, S.218ff] Link

Die Julius Zorn GmbH (Juzo) entwickelt und fertigt Produkte für die Kompressionstherapie und Orthopädie auf dem neuesten Stand der Forschung und Technik. Die Herstellung erfolgt mit modernster Technik und unter Einhaltung hoher Qualitätskriterien. Die individuellen Anforderungen und Wünsche der Kunden werden mithilfe neuester Technologien, wie beispielsweise computergesteuerten Strickmaschinen und digital gesteuerten Näh- und Farbmaschinen, umgesetzt.

Die Herausforderung im Projekt liegt in der Erstellung verwertbarer Forecast-Zahlen, die eine praktische Anwendung für die betriebliche Ressourcenplanung finden und so maßgeblich zur Senkung der Kapitalbindung oder zu Kosteneinsparungen beitragen. Durch eine Potenzial-analyse hat sich ergeben, dass ein sehr großes Einsparpotenzial bei der Lagerhaltung und Produktionsplanung existiert, da diese Bereiche bisher ohne Zeitreihenanalyse geplant wurden. Über eine mit einem Forecast-Algorithmus gepaarte professionelle Zeitreihenanalyse, eine Planung des betrieblichen Ressourceneinsatzes (Mensch, Maschine, Material) im Bereich der Lagerhaltung und eine Produktionsplanung sollen die in der Vergangenheit existierenden Unterschiede zwischen Soll- und Ist-Zahlen minimiert und damit die Aussagekraft zukünftiger Planungen optimiert werden.

Durch eine Algorithmus-basierte Zeitreihenanalyse vergangener Verkaufszahlen kann ein monatlich rollierender Forecast mit hoher Genauigkeit erstellt werden. Dabei werden Open-Source-Lösungen genutzt, um die Herausforderung zu lösen. Zum Einsatz kommen die Programmiersprache R und die etablierte Bibliothek FPP2/FPP3 (Forecasting: Principles and Practice), welche professionelle Zeitreihenanalysen und Forecast-Modelle beinhaltet.

Damit konnten folgende Ergebnisse erzielt werden:

• Die Produktion kann sehr präzise zwölf Monate im Voraus geplant werden.
• Die Lagerbestände sinken um 12 %.
• Die Fertigwarenbestände können sehr präzise auf die richtige Reichweite gesteuert werden. Dadurch wird das gebundene Kapital um 10 % reduziert.
• Fehlbestände (Stock-outs) sind auf historisch niedrigem Stand.

Die größte Herausforderung besteht darin, sich das nötige Wissen im Bereich der Datenwissenschaften und Zeitreihenanalysen anzueignen. Die Erfahrung hat gezeigt, dass mit ca. vier Stunden Training pro Woche bereits nach drei Monaten sehr gute verwertbare Ergebnisse erzielt werden können. Das Ziel besteht darin, die notwendige Kompetenz von Beginn an mit den eigenen Mitarbeitenden aufzubauen. [VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH (2021)]

Maßnahmen:

• M9: Durchgängige Datenintegration

Eingesparte betrieblich materielle Ressourcen:

• Material
• Abfall
  

Quelle(n):

• VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH (2021): Potenziale der schwachen künstlichen Intelligenz für die betriebliche Ressourceneffizienz. VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH [aufgerufen am: 27.01.2023], verfügbar unter: [S. 101ff] Link

Prozesseigenschaften:

• Realisierung wandelbarer Produktionsprozesse durch Entwicklung einer virtuellen Open-Source Middleware
• Fungiert als Basissystem für Produktionsanlagen, verknüpft und integriert bestehende Technologien
• Erstellung eines digitalen Prozessabbildes, das aus digitalen Zwillingen aller relevanten Produktionseinheiten besteht, sowie Bereitstellung sämtlicher Prozessdaten an gemeinsamer Schnittstelle zur wirtschaftlichen Produktion minimaler Losgrößen

Zur kompletten Projektbeschreibung

Prozesseigenschaften:

• Aktuelle Erkenntnisse des Machine Lerning und der Big Data Analysis werden in das Feinplanungstool GANTPLAN (DUALIS GmbH) implementiert
• Dadurch werden eine höhere Qualität der Ergebnisse, die Bewältigung komplexerer Planungsaufgaben, kürzere Rechenzeiten und mehr Transparenz im Planungsprozess ermöglicht
• Schnellere Reaktion auf Änderungen kann durch Zwischenspeicherung von Analyseergebnissen erreicht werden

Zur kompletten Projektbeschreibung

Prozesseigenschaften:

• Entwicklung nachhaltiger Konzepte und Methoden für Kleinstserienfertigung
• Entwurf neuer Ansätze für Produktions- und Fertigungsplanung mit wandlungsfähigen Strukturen durch Einbindung cyber-physischer Systeme (CPS)
• Dezentrale Steuerung über das Internet der Dinge soll ermöglichen, dass Fertigungsteile selbstständig im Produktionsprozess navigieren und Maschinen eigenständig die Lasten verteilen, um effizienteren Betrieb und höhere Auslastung zu erreichen (lokale Optimierung)

Zur kompletten Projektbeschreibung

Prozesseigenschaften:

• Mit entwickeltem Softwaretool können optimale Schnittpläne für den Zuschnitt von Stahlprofilen und anderen Stangen (Langgut) in kürzere Teile (Fixgut) erstellt werden
• Verteilung der Schnitte anhand eines optimalen Materialnutzungsgrades und organisatorischer Randbedingungen, die den Aufwand der Schnitte betreffen
• Bestimmung einer optimalen Verschachtelung der Fixteile bei Zuschnitt auf Gehrung
• Vermeidung von Materialverlusten, Einsparen von Lagerkosten durch optimale Verwendung von Restbeständen

Zur kompletten Projektbeschreibung

Für eine Verbesserung der Wartung des Maschinenparks bietet sich eine Zustandsüberwachung an (Condition Monitoring). Durch die Integration von Sensorik kann der Systemnutzer bzw. Betreiber den Zustand einzelner Komponenten und Aggregate in Echtzeit nachverfolgen. Außerdem können Alarme definiert werden, wenn Parameter definierte Grenzwerte überschreiten. Hierdurch können auch Fernwartungen ermöglicht werden, die es Anlagenherstellern erlauben, Wartungsservices anzubieten [ITwissen.info (2018)].

Quelle(n):

• ITwissen.info (2018): Condition Monitoring [online]. DATACOM Buchverlag GmbH [abgerufen am: 7. März 2023]. Link

Über Condition Monitoring hinaus können erfasste Zustandsdaten auch auf zukünftige Entwicklungen des Maschinenzustandes schließen lassen. Durch den Einsatz entsprechender Modelle und Algorithmen kann eine Vorhersage von notwendigen Wartungen und Reparaturen anhand der realen Bauteilbeschaffenheit realisiert werden (Predictive Maintenance). Hierdurch werden im Gegensatz zur turnusgemäßen Wartung keine Bauteile ausgetauscht, die eigentlich noch funktionstüchtig sind. Zusätzlich wird es hierdurch möglich, Ausfallzeiten der Maschinen gering zu halten.

Das Unternehmen Mader GmbH & Co. KG konzipiert und implementiert komplette Druckluftsysteme. Innerhalb der Servicedienstleistungen wurden früher beim Kunden Leckagen im Druckluftsystem durch einen Mitarbeiter manuell dokumentiert. Eine Analyse der Leckagestellen bzgl. Verlusten sowie eine Gegenüberstellung vor und nach Reparaturen wurden nicht durchgeführt. Durch die Einführung der Druckluft-Leckage-App können nun die Druckluftverluste beim Kunden digital erfasst und analysiert werden. Dabei werden v. a. Leckagen über die komplette Druckluftkette mithilfe von Ultraschallmessgeräten identifiziert und mithilfe von QR-Codes an der jeweiligen Stelle vor Ort direkt kenntlich gemacht. Leckage relevante Daten (Größe der Leckage, Energie- und Kostenverluste, Reparatur-empfehlungen, erste Kostenabschätzung) werden auf einen Server bei Mader übertragen und verwaltet. Der Kunde hat via mobilem Endgerät oder per Computer Zugriff auf die jeweils eigenen Messdaten.

Durch die Verwaltung und Behebung der Leckagen mit Hilfe der App konnten die Druckluftverluste im Schnitt um ca. 30 - 35 % reduziert werden. [VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH (2017)]

Eingesparte betrieblich materielle Ressourcen:

• Material (Papier)
• Verringerung des Materialeinsatzes durch papierlose Prozessabwicklung
• Energie (elek. Energie)
• Verringerung des Energiebedarfs durch Optimierung der Druckluftsystemüberwachung (bis 50%)
  

Quelle(n):

• VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH (2017a): Ressourceneffizienz durch Industrie 4.0 - Potenziale für KMU des verarbeitenden Gewerbes. VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH [aufgerufen am: 25.01.2023]. [S. 96ff] Link

Die Firma BHS Corrugated Maschinen- und Anlagenbau GmbH mit ihrem Hauptsitz in Weiherhammer ist Weltmarktführer für die Entwicklung und Herstellung von Wellpappanlagen. Während das Geschäftsmodell des Unternehmens in der Vergangenheit allein auf dem Verkauf des physischen Produktes und entsprechender Services, wie z. B. Wartung, basierte, existiert nun eine zusätzliche digitale Komponente. Mit der entwickelten Industrial-Internet-of-Things-Plattform ist es dem Unternehmen möglich, die Betriebsdaten aller verkauften Maschinen cloudbasiert auf der Plattform zu erfassen und hinsichtlich verschiedener Fragestellungen zu analysieren. So kann z. B. die Lebensdauer der Anlagen durch datenbasierte prädiktive Instandhaltung verlängert werden. Da sich der Großteil des Geschäfts des Unternehmens im After-Sales-Bereich ergibt, stellt eine derartig umfassende Informationsbasis einen wesentlichen Zugewinn dar [vgl. Wrobel et al. (2019), S. 34].

Quelle(n):

• Wrobel, M. und Nicolai, A. T. (2019): Digitale Innovation im Mittelstand – Fallbeispiele erfolgreicher Digitalisierungsprojekte. Alexander von Humboldt Institut für Internet und Gesellschaft; Sirius Minds GMBH; HypoVereinsbank [abgerufen am: 26.04.2019], verfügbar unter: [S. 34] Link

Die Abnutzung von Triebwerken (insbesondere der Schaufeln) erfolgt höchst unterschiedlich und hängt von zahlreichen Parametern ab. So ist die Abnutzung z. B. im Vergleich zu normalen Strecken größer, wenn Flugzeuge regelmäßig über trockene Regionen und Wüsten fliegen. Um dieses Problem zu adressieren, bietet das Unternehmen MTU mit seinem Engine Trend Monitoring® Services an, um Triebwerke im Flugbetrieb zu überwachen und mit Hilfe prädiktiver Analysemethoden im Vorfeld festzustellen, wann ein Triebwerk gewartet werden muss. Die hier hinterlegten thermodynamischen Modelle erlauben eine Planung von Wartungsintervallen nach Bedarf, wodurch Wartungskosten verringert und die Auslastung der Flugzeuge erhöht werden kann. Außerdem ist es so möglich, ungeplante Ausfälle und teure Folgeschäden zu vermeiden [Geffert, N. (2018)].

Quelle(n):

• Geffert, N. (2018): Verbesserte Instand­setzungs­planung mit Engine Trend Monitoring [online]. MTU Aero Engines AG, 10/2018 [abgerufen am: 31.01.2023], verfügbar unter: Link

Seit der Gründung 1999 entwickelt sich LUIS Technology GmbH zu einem führenden Hersteller für Kamera-Monitor- und Fahrassistenz-Systeme in Europa. Um sich verstärkt im Bereich intelligenter Systeme zu engagieren, beteiligt sich LUIS an der 2020 gegründeten LUVIS AI GmbH. Mit LUVIS AI werden Produkte vor allem in den Bereichen „Embedded Vision“ und „Predictive Maintenance“ entwickelt. Ein weiterer beteiligter Partner ist die Stadtreinigung Hamburg AöR.

Durch den täglichen Einsatz der Großkehrmaschinen im Zweischichtbetrieb werden die Turbinen durch Fremdkörper und die Witterung stark verunreinigt und beschädigt. Aus diesem Grund war es das Ziel in Kooperation, ein Monitoring-System einzuführen, welches kontinuierlich den Turbinenzustand mittels verbauten Beschleunigungssensoren überwacht und frühzeitige Warnsignale erzeugt. Diese sollten wiederum optisch sowie akustisch dargestellt werden. Auf diese Weise sollen frühzeitig Unwuchten erkannt werden, sodass sie – je nach Verursachung – schnell und kostengünstig behoben werden können. Dies kann beispielsweise durch eine frühzeitige Reinigung erfolgen, die unter anderem durch eine innere Spülvorrichtung durchgeführt wird. Die Belastung der Turbinenlagerung soll dadurch auf ein Minimum reduziert werden.

Die Lösung erfolgt durch den Einsatz von KI. Das Konzept sah den Transfer einer bereits existierenden Autoencoder-basierten Technik vor, die sich bei der Auswertung von akustischen Getriebe- oder Kugellager-Signalen bereits bewährt hatte. Die Daten werden lokal vorverarbeitet und per 4G-Verbindung an einen Server übertragen. Dort werden die schnelle Fourier-Transformation (FFT) und die Envelope FFT sowie einige Parameter aus dem Zeitbereich berechnet. Sobald der Autoencoder Abweichungen aus dem erwarteten Signal erkennt, erfolgt eine KI-basierte Klassifizierung anhand bekannter Störungen. Über einen dritten Schritt können kundenspezifisch einfach angelernte Signaturen weiteren Fehlern zugeordnet werden, ohne dass ein komplett neues Training der Klassifizierung oder der Autoencoder stattfinden muss.

Der Einsatz KI-basierter Monitoring-Lösungen verhindert den unvorhergesehenen Ausfall von Komponenten somit auch einhergehenden Maschinenstillstand und ermöglicht deren Nutzung über eine deutlich längere Betriebszeit gegenüber einer intervallbasierten Wartungsstrategie. [VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH (2021)]

Maßnahmen:

• M1: Vernetzung von Sensoren und Aktoren
• M8: Prädiktive Wartung

Eingesparte betrieblich materielle Ressourcen:

• Abfall
  

Quelle(n):

• VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH (2021): Potenziale der schwachen künstlichen Intelligenz für die betriebliche Ressourceneffizienz. VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH [aufgerufen am: 27.01.2023], verfügbar unter: [S. 74ff] Link

Das folgende Anwendungsszenario beschreibt den Einsatz von KI in der Fertigungslinie zur vorausschauenden Wartung von Fräsmaschinen, die zur Bearbeitung von Stahlbauteilen eingesetzt werden und kann entlang der Wertschöpfungskette in der Produktion eingegliedert werden. Bei diesem Vorgang nutzt sich der Schneidkopf der Fräsmaschinen kontinuierlich ab, wodurch die Schnittgenauigkeit verringert und der Ausschuss erhöht wird. Zusätzlich können der unerwartete Ausfall und die Reparatur von Maschinen den Stillstand von Fertigungsstraßen bedeuten, was zu erheblichen Kosten im Betrieb führen kann.

Durch den Einsatz von KI wird der Zustand der Komponenten der Fräse überwacht und die Restnutzungsdauer bestimmt. Als Datengrundlage dienen hierbei akustische Frequenzspektren, die sich durch das Rotieren des Schneiders ergeben und in Echtzeit übermittelt werden. Mithilfe einer logistischen Regressionsanalyse werden die Frequenzspektren analysiert und mit Soll-Zustandsparametern verglichen. Überschreiten die Abweichungen einen vorher definierten kritischen Wert, so kann die Wartung der Maschine frühzeitig und zu ausgewählten Zeiten eingeleitet werden.

Für den Betrieb ergibt sich der Vorteil, dass die Planungssicherheit hinsichtlich der eingesetzten Fräsen steigt. Verschleiß kann antizipiert und das Wechseln von Schneideköpfen dahingehend geplant werden, dass Qualität und Volumen der Produktion langfristig hoch bleiben. Zusätzlich können erhebliche Kosten eingespart werden, indem ungeplante Stillstandzeiten reduziert werden. [VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH (2021)]

Maßnahmen:

• M1: Vernetzung von Sensoren und Aktoren
• M7: Zustandsüberwachung
• M8: Prädiktive Wartung

Eingesparte betrieblich materielle Ressourcen:

• Elektrische Energie (gering) Vermeidung von Anlaufprozessen bei Maschinenausfall
• Material (mittel) Verringerung der Ausschussmenge an Stahl
  

Quelle(n):

• VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH (2021): Potenziale der schwachen künstlichen Intelligenz für die betriebliche Ressourceneffizienz. VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH [aufgerufen am: 27.01.2023], verfügbar unter: [S. 71ff] Link

Prozesseigenschaften:

• Einsatz von Mikroelektromechanischen-System-(MEMS-)Multisensorsystemen für die vernetzte Produktion
• Kombination von Körperschallsensorik und akustischen MEMS-Mikrofonen mit kinetischem Energie-Harvesting (Nanogeneratoren) und energieeffizienten, selbstlernenden Auswertealgorithmen
• Sensorplattform mit Fähigkeit zur Selbstdiagnose und Selbstkonfiguration

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Prozesseigenschaften:

• Erfassung, Aufbereitung und Verknüpfung relevanter Anlagendaten als Basis für interaktive und kontextabhängige Handlungsanweisungen an Werker und Servicetechniker
• Zustandserfassung mittels Ein-Platinen-Computern und Mikroelektromechanischen-System-(MEMS-)Sensoren bzw. -Netzwerken
• Machine Learning Algorithmen, Methode der Integrierten Unternehmensmodellierung sowie Augmented und Virtual Reality sind weitere verwendete Technologien

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Prozesseigenschaften:

• Unterstützung von Werkern bei manuellen Reparatur- oder (De-)Montageprozessen durch intelligente Werkzeuge zur Steigerung der Prozessstabilität
• Vermeidung von Fehlern, Senkung von Montagezeit und Schulungsaufwand, Erhöhung der Produktlebensdauer
• Visualisierung der Durchführungshinweise und Feedback mittels erfasster Montagedaten

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Prozesseigenschaften:

• Entwicklung digitaler Werkzeuge zur dynamischen Anpassung der Instandhaltungsstrategie
• Sensoren zur Datenermittlung für Verschleiß- und Prognosemodelle
• Erhöhung der Verfügbarkeit, Reduzierung der Instandhaltungskosten und Energieverbrauchssenkung

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Eine interessante Möglichkeit, um Anforderungen an Fertigungstoleranzen so gering wie möglich zu halten wurde in einem gemeinschaftlichen Projekt der Telekom Innovation Laboratories und OSRAM evaluiert. Unter dem Titel Mix Sigma ist hierbei ein Vorgehen entstanden, welches darauf basiert, Qualitätssicherungen verschiedener Wertschöpfungsstufen integriert zu betrachten. Hierdurch wird es möglich, Bauteile entsprechend ihrer individuellen Maßabweichungen zu kombinieren. So kann bspw. eine Maßabweichung bei dem Durchmesser einer Welle durch eine Abweichung des Durchmessers der Lagersitze ausgeglichen werden. Auf diese Weise sind auch Teile für die Produktion verwendbar, die unter normalen Umständen als Ausschuss deklariert worden wären. Voraussetzung hierfür ist eine über die Wertschöpfungsstufen geteilte Erhebung und Nutzung individueller Bauteildaten im Kontext des digitalen Zwillings [Deutsche Gesellschaft für Qualität (2018)].

Quelle(n):

• Deutsche Gesellschaft für Qualität (2018): Es geht auch anders: mit „Mix Sigma“ die Möglichkeiten von Industrie 4.0 nutzen! [online]. Deutsche Gesellschaft für Qualität [abgerufen am: 4. März 2019]. Link

Durch die zunehmende Intelligenz von Produktionsanlagen und die bessere Verfügbarkeit von Echtzeitdaten wird es immer leichter, Fehlerquellen im Produktionsablauf zu erkennen und hinsichtlich dieser frühzeitig gegenzusteuern. Die Überwachung kann dabei direkt durch Messungen oder über statistische Methoden erfolgen.

Maschinenintegrierte Messsysteme sind dazu in der Lage, sowohl den Zustand der Maschine (z. B. Werkzeugverschleiß) als auch die Qualität des zu fertigenden Bauteils schon in der Bearbeitung zu überprüfen. Diese Informationen können dann an entsprechende Leitstände weitergeleitet werden, an denen in Echtzeit Störungen an Maschinen und in der Produktqualität aufzeigbar sind. Hierdurch ist ein schneller Eingriff in den Produktionsablauf möglich, um den Ausschuss zu verringern. Auf dieser Basis können die Maschinen ihr Bearbeitungsprogramm selbstständig anpassen, wodurch Abweichungen automatisch korrigierbar sind [Itasse, S. (2018)]. Zusammen mit entsprechenden Modellen können anhand dieser Daten Störungen des Produktionsablaufs, z.B. durch Ausfall einer Maschine, vorausgesagt werden.

Ein weiterer Ansatz in diesem Kontext besteht in der Nutzung statistischer Datenanalyseverfahren, um auf Basis großer Datenmengen aus dem Feld die Ursachen für Qualitätsabweichungen zu ermitteln. Hier können z. B. Big Data Analysen eine große Rolle spielen, um Fehler am Produkt automatisch zu erkennen. So wurde z.B. die Ermittlung von Werkstofffehlern durch die Auswertung von Kameradaten erfolgreich bei der Stahlherstellung getestet. Vorher wurde diese Aufgabe durch eine Sichtprüfung von Mitarbeitern manuell durchgeführt [Jüngling, T. (2018)].

Als weitere Stufe wird derzeit daran gearbeitet, verschiedene Fehlerarten auf die Konfiguration der Prozessparameter zurückführen. Der Begriff prädiktive Qualitätssicherung bezeichnet dabei ein Vorgehen, in dem eine künstliche Intelligenz eingesetzt wird, um mögliche Produktfehler bei der Einstellung der Maschine vorherzusagen bzw. selbst steuernd einzugreifen [Klimm, B. (2018)].

Quelle(n):

• Itasse, S. (2018): Messsystem für geregelte Blechumformung entwickelt [online]. Vogel Communications Group, 4. Oktober 2018 [abgerufen am: 23. November 2018]. Link
• Jüngling, T. (2018): Stahlbranche kämpft mit Terabyte gegen Schrottberge [online]. Axel Springer SE, 24. Februar 2015 [abgerufen am: 22. November 2018]. Link
• Klimm, B. (2018): Machine Learning und Big Data im Dienst der Qualitätssicherung [online]. TeDo Verlag GmbH, 22. Juni 2018 [abgerufen am: 22. November 2018]. Link

Gestalt Robotics GmbH ist ein führender Dienstleister und Technologielieferant an der Schnittstelle zwischen klassischer industrieller Automatisierung und KI. Neben intelligenten Anwendungen der klassischen Industrierobotik und mobiler Systeme liegt ein Fokus des Unternehmens auf KI-gestützter Bildverarbeitung.

Die Produktion im Bereich der sogenannten „Line Clearance“ in einem mittelständischen produzierenden Pharmaunternehmen muss bei Produkt- oder Prozessumstellungen auf Verunreinigungen und Überreste überprüft und in einen definierten Ausgangszustand gebracht werden. Je nach Größe der Linien kann sich dieser Prozess über Stunden ziehen und wurde in der Vergangenheit rein manuell und nicht zielgerichtet ausgeführt. Der Prozess betrifft nicht nur die beteiligten Maschinen, sondern die gesamte Umgebung. In der Vergangenheit bedeutete dies einen hohen wirtschaftlichen Aufwand durch die zeitliche Belastung des Personals und Stillstandzeiten der Linie. Zudem blieben Verunreinigungen teilweise unentdeckt, was sich in der Qualität der Reinigung niederschlug. Daraus entstand die Motivation, den Prozess der Line Clearance zu teilautomatisieren, d. h. die Reinigung zielgerichteter durchzuführen.

Dies wird durch die Erstellung digitaler Zwillinge von Produktionsumgebungen erreicht. Sie können bestimmte Objektklassen oder Anomalien in der Umgebung sicher und robust erkannt und auch räumlich zugordnet werden. Auf diese Weise lassen sich automatisiert semantische Umgebungskarten in Echtzeit erstellen und visualisieren, die auch von Menschen gelesen werden können. Im konkreten Praxisbeispiel bedeutet dies, dass Überreste automatisiert erkannt werden und der Mensch anhand einer auf einem Tablet angezeigten Karte zielgerichtet zur Beseitigung angewiesen und koordiniert wird.  Die konkrete Lösung im Praxisbeispiel greift auf vorhandene Kameras in einzelnen Maschinen der Linie zurück und wird ergänzt um zusätzliche stationäre Kameras sowie einer Kamera auf einem mobilen Roboter zur Abdeckung großer Umgebungsbereiche. Zusätzlich erfolgt eine Anbindung des digitalen Zwillings an die Liniensteuerung. Die Berechnung der KI findet im konkreten Fall direkt auf einzelnen Smart-Kameras, kann aber auch flexibel und skalierbar per Cloud- oder Edge vorgenommen werden.
Durch Einsatz des digitalen Zwillings konnten die Stillstandzeiten um 75 % gesenkt werden, was den Energieverbrauch, dem keine Wertschöpfung gegenübersteht, deutlich senkte. Durch die Qualitätserhöhung der Line Clearance und die damit einhergehende Reduktion von Verunreinigungen in der Linie konnte zudem der Ausschuss in der Produktion reduziert werden. [VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH (2021)]

Maßnahmen:

• M1: Vernetzung von Sensoren und Aktoren
• M4: Maßnahmen zur Werkerunterstützung und Assistenz
• M6: Einführung und Verwendung von Ortungs- und Lokalisierungssystemen

Eingesparte betrieblich materielle Ressourcen:

• Energie (elektr. Energie)
• Abfall
  

Quelle(n):

• VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH (2021): Potenziale der schwachen künstlichen Intelligenz für die betriebliche Ressourceneffizienz. VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH [aufgerufen am: 27.01.2023], verfügbar unter: [S. 81ff] Link

Prozesseigenschaften:

• Ziel: Entwicklung einer kabellosen Sensorplattform für Industrieanlagen
• Messung von Körperschall der Maschinen, Luftschall sowie Frequenzbereich von Infra- und Ultraschall
• Leichteres und zuverlässigeres Erkennen von Unregelmäßigkeiten im Produktionsprozess durch Verfahren der computerbasierten akustischen Ereigniserkennung

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Prozesseigenschaften:

• Entwickeltes Messsystem ist in der Lage, die Kraftverteilung in Umformprozessen genau zu bestimmen
• Modulares System, flexibel auf verschiedene Umformprozesse anwendbar
• Visualisierung der Messung in einer Heatmap oder direkte Verbindung mit Maschinensteuerung für eine Echtzeitüberprüfung der Qualität der Teile
• Forschung an automatischer Änderung der Prozessparameter zur Fehlervermeidung

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Prozesseigenschaften:

• Realisierung eines selbst überwachenden und optimierenden Produktionssystems
• Entwicklung von Methoden und Verfahren zur Nutzbarmachung des Optimierungspotenzials der automatischen Ursachenanalyse von Qualitätsschwankungen und der gleichzeitigen Prozesskorrektur durch Ableiten entsprechender Parameter

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