IoT in Practice: Showcases in Leichtbau und Kunststoffverarbeitung

Kurzbeschreibung:

Der IoT in Practice Trail zeigt die Leistungsfähigkeit datenbasierter Apps auf dem Weg zur autonomen Fertigung. Im Mittelpunkt stehen maßgeschneiderten Analyse- und Diagnose-Apps für Ingenieure und Anlagenführer. Diese digitalen Assistenten verarbeiten permanent Unmengen an Rohdaten aus allen Elementen der Prozesskette und vereinfachen mit automatisch berechneten Handlungsempfehlungen die Arbeit der Anwender und reduzieren neben Ressourcenverbrauch, Stillstandszeiten und Ausschuss auch kritische Stresssituationen. Der Nutzen von IoT wird im Trail in direktem Austausch mit Fachanwendern an realen Prozessketten in Leichtbau und der Kunststoffverarbeitung greifbar gemacht. An allen Standorten sind IoT-Apps auf Basis des IoT-Dashboards Detact installiert, die eine übergreifende Datenzusammenführung und –auswertung von Prozess-, Qualitäts- und Materialdaten aus verteilten und heterogenen Datenquellen leisten. Besucher können nachvollziehen, wie durch IoT ein Gesamtbild der jeweiligen Prozesskette entsteht und welche Methoden Prozessketten mathematisch beschreibbar machen. Gezeigt wird auch wie die Mathematik — gekapselt in Apps — für Ingenieure einsatzfähig gemacht wird, um Wechselwirkungen innerhalb der Prozesskette quantitativ zu ermitteln und eine Optimierung mit verschiedenen Zielstellungen durchführen zu können. Der Besucher kann jeden Showcase „live“ an ausgewählten Anlagen erleben, Anregungen für den Einsatz von IoT im eigenen Betrieb erhalten und mit dem Partner-Unternehmen in einen kooperativen Austausch über die Digitalisierungsstrategie von Fertigungsprozessen eintreten.

Koordinator:

Dr. Martin Juhrisch, Symate GmbH

Zielgruppen:

Zielgruppe sind Produktions- bzw. Prozessverantwortliche sowie Beauftragte für Smart Factory aus der kunststoffverarbeitenden Industrie (Spritzguss, Extrusion, Thermoforming, Composites), der metallverarbeitenden Industrie (Aluminium-, Magnesium-, Zink-Druckguss) und den Anwendungsgebieten der Materialcharakterisierung und der generativen Fertigung.

Die Zielgruppen sind im Einzelnen:

CEO/Werkleiter mit folgenden Zielstellungen:

    • Wettbewerbsfähigkeit der Firma sichern mit einer eigenen Digitalisierungsstrategie
    • Technologische Sicherheit im Prozess maximieren, um sehr anspruchsvolle Produkte herstellen zu können
    • Kosten im Prozess senken (Ausschuss- und Personalkosten)
    • Mehr Kontrolle / Effizienzsteigerung (Laufzeitgewinne von Anlagen)
    • Kundenzufriedenheit — IoT als Argument bei der Kundenakquise

Fachanwender mit folgenden Zielstellungen:

    • Wunsch nach Aufbau eines quantifizierten Prozessverständnisses über Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge im Prozess
    • Reduzierung von Stress und Steigerung der Flexibilität in der Prozessführung
    • Reduzierung von Stress bei der Inbetriebnahme neuer Produkte
    • Interesse an neuen Technologien (autonome Produktion, präventive Instandhaltung)

IT-Abteilung mit folgenden Zielstellungen:

    • Interesse an technologischen Lösungskonzepten für die Digitalisierung der Produktionstechnik
    • Interesse an technischen Architekturen von IoT und den Möglichkeiten zur Direktanbindung heterogener Datenquellen von Anlagen bis Excel-Tabellen

Multiplikatoren mit folgenden Zielstellungen:

    • Interesse an realen Beispielen für IoT im Produktionsumfeld
    • Wunsch nach Möglichkeiten zum direkten Austausch mit Anwendern und einem Hersteller einer IoT-Plattform

Partner aus Forschung, Industrie:

Partner Kompetenz Zeitdauer
TU Dresden, Institut für Leichtbau- und Kunststofftechnik Faserverbund-Showcase FuPro – Spritzguss von Faser-Thermoplast-Verbundwerkstoffen 4 Stunden
DGH Group, DGH Heidenau GmbH & Co. KG Druckguss-Showcase 4 Stunden
Leichtbau-Zentrum Sachsen GmbH Material-Charakterisierungs-Showcase 3 Stunden
FEP Fahrzeugelektrik Pirna GmbH & Co. KG Spritzguss-Showcase 3 Stunden
JKL Kunststoff Lackierung GmbH Lackierungs-Showcase 3 Stunden
Symate GmbH Koordinator, Hersteller des IoT-Dashboards Detact 6 Stunden

Wertversprechen des Trails:

Prozessverantwortliche interessieren sich in der Regel besonders dann für Prozessdaten, wenn Probleme auftreten oder bei einer Inbetriebnahme die optimalen Einstellparameter gesucht werden. So werden über die gesamte Prozesskette hinweg zwar immer mehr Daten gemessen und erfasst, doch die längste Zeit über — nämlich dann, wenn der Prozess läuft — wird das Potenzial der permanent anfallenden Produktionsdaten verschenkt. Des Weiteren ist es aufgrund der Verteilung, Menge und Heterogenität der Daten aus den unterschiedlichsten Quellen, etwa aus Anlagensteuerungen, Sensoren, Datenbanken bis hin zu händischen Protokollen, bislang mit einem großen Aufwand verbunden oder sogar unmöglich, diese Daten miteinander zu verknüpfen, um Parameterwechselwirkungen über den gesamten Prozess zu detektieren.

Der IoT in Practice Trail zeigt hingegen, was es bedeutet, die Daten nie aus den Augen zu verlieren, sondern im laufenden Prozess von ihnen zu lernen. Ermöglicht wird dies durch einen hohen Automatisierungsgrad bei der Erfassung, Verarbeitung und Auswertung von Datenströmen — IoT für die Produktionsindustrie.

In Phase 1 des Trails (Teaser) werden dem Besucher auf der einen Seite die Methodik und Architektur von IoT-Plattformen näher gebracht: D. h. an realen Beispielen werden komplexe Prozesskettenmodelle erstellt, Methoden der automatischen Analyse-Diensten sowie der Anbindung externer Datenquellen in ausgewählten Anwendungsszenarien vorgestellt. Der Besucher erfährt, welche Einsatzszenarien für IoT-Plattformen in der Produktionstechnik typischerweise existieren und welche Projektziele der Nutzerkreis damit verbindet. Gleichzeitig werden Anforderungen aus dem Bereich der Datengrundlage und bzgl. der notwendigen fachlichen Expertise im Umgang mit Analysemethoden konkretisiert.

Auf der anderen Seite wird an Beispieldaten der Besucher das Potential für statistisch-technologische Datendienste untersucht. Insb. wird abgeschätzt, ob mit den verfügbaren bzw. potentiell erhebbaren Prozessdaten existierende produktionstechnologische Problemstellungen bearbeitet werden können. Dazu gehören u. a. folgende Arbeitsschritte:

    • Erhebung und ggfs. Vorauswahl möglicher konkreter Produktionsprozesse (Auswahl der Anlagentechnik; welche Schritte der Herstellungsprozesskette sollen betrachtet werden)
    • Auswahl Methodik: Betrachtung von Bemusterung und/oder Produktion?
    • Aufnahme der technologischen Ist-Situation und Formulierung der technologischen Problemstellung
    • Fixierung der Erfolgsbewertung am Ende des Projekts: Wirtschaftliche Kriterien, Wünsche, Einschätzung der Realisierbarkeit, Einschätzung der Potentiale einer Übertragbarkeit auf andere Prozesse
    • Erhebung technischer Rahmenbedingungen der Datenerhebung (Maschinenanbindungen, manuelle Erfassungen, Datenformate, etc.)
    • Prüfung existierender Unterlagen (z. B. Prozessdaten, listenbasierte Dokumentation von Prozessabweichungen, Fehler- bzw. Stillstandsprotokolle etc.)
    • Abschätzung von zu erwartenden möglichen Projektergebnissen, z. B. erhöhte Kontrollmöglichkeit (und deren Wahrscheinlichkeiten) und Optimierungspotentiale sowie Bewertung ebendieser
    • Erhebung und Bewertung von Projektrisiken
Bild 1: Detact Apps für die Anomalie-Detektion in Prozessketten, © Paulsberg OHG

Im Ergebnis kann der Besucher nach Phase 1 die Leistungsfähigkeit eines datengetriebenen Ansatzes für die eigenen Problemstellungen bewerten. In Phase 2 des Trails erhält der Besucher Informationen darüber, wie IoT-Apps funktionieren und wie sie an die eigenen Bedürfnisse angepasst bzw. vollkommen neu entwickelt werden können. Symate vermittelt dem Besucher Kenntnisse für die Einrichtung der Grundeinstellungen einer IoT-Plattform: Abbildung der Anwender, Geräte; Konfiguration der Parameter sowie für die grundlegende Bedienung anhand von Detact: Funktionen zur Datenerfassung und Datenverarbeitung, Modellierung von Prozessketten, Parameterauswahl und Parameterpriorisierung, die Analyse von Prozessdaten sowie in die Grundlagen der komplexen Analysen insb. Regression, Sensitivitätsanalyse, Korrelationsanalysen.

Darauf aufbauend wird der Besucher mit realen IoT-Einsatzszenarien im Produktionsumfeld konfrontiert. Die Stationen im Trail gliedern sich dabei nach Einsatzphasen in der Produktionstechnik wie folgt:

    • Smart Ramp-Up (Demonstratoren ILK, LZS)
    • Smart Diagnostics (Demonstratoren DGH, JKL)
    • Smart Control (Demonstratoren FEP)

In aufeinander aufbauenden Demonstratoren werden unterschiedliche Anwendungsfälle für Technologen, Prozesstechniker, Produktionsverantwortliche und Instandhalter vorgestellt. In der Diskussion mit dem Praxispartner kann die Praktikabilität von IoT-Apps für die tägliche Arbeit des zukünftigen Nutzerkreises getestet werden. Auch die Übertragung der Nutzeneffekte der Demonstratoren wie z. B.:

    • Ausschussminimierung dank der via IoT-Apps gewonnenen Erkenntnisse
    • Verbesserung von Verfügbarkeit, Qualität und Performance (z. B. OEE Steigerung um >10%)
    • Entlastung von Routineaufgaben bei der Fehler-Ursachen-Analyse um bis zu 90%
    • Stärkere Kundenzufriedenheit durch indiv. Bauteilbrief zum Produkt für Kunden
    • Minimierte Ausfallzeiten der Prozesskette durch Erkennen potentieller Störfaktoren vor dem Auftreten.

auf die Spezifik der eigenen Prozessketten der Besucher ist im Trail möglich, um IoT-Projekte kalkulierbarer zu machen.

Charakter:

Teaser-Trail (Phase 1) bzw. Intensiv-Trail (Phase 1 und Phase 2)

Demonstratoren:

Faserverbund-Showcase (ILK)

In regionalen, bundesweiten und internationalen Forschungsprojekten entwickelt das Institut für Leichtbau und Kunststofftechnik (ILK) gemeinsam mit seinen Partnern Herstellungsprozesse für ressourceneffiziente Leichtbaustrukturen. Der Demonstrator zeigt, welche Möglichkeiten IoT bietet, um die Zusammenarbeit aller Partner zu integrieren. Die prozessschrittübergreifende, maschinelle Datenerfassung und -übertragung mit IoT bietet gänzlich neue Analysemöglichkeiten, da sich sämtliche Parameter einer Prozesskette in Bezug setzen lassen. So können Wechselwirkungen untersucht werden, welche sich der bisherigen Prozesskettenanalyse verschließen.

Bild 2: Detact Apps für die Unterstützung von Anfahrprozessen, © Paulsberg OHG

Als Lösungsansatz wird ein IoT-Demonstrator aus folgenden Komponenten gezeigt:

Prozesskette: Arburg-Spritzgießmaschine inkl.  Handlings-/ Fertigungskomplex
IoT-Plattform & Apps:

    • Detact IoT-Dashboard inkl. Prozesskettenmodellierer, Konfigurationsmanagement etc.
    • Detact Connect Treiber für die automatisierte Direktanbindung der Datenquellen ARBURG Spritzgießmaschine inkl. Handlings-/Fertigungskomplex und numerische Vorverarbeitung von Rohdaten sowie Kennwertermittlung (z. B. zyklusbezogene Auswertungen)
    • Manual Data Collection App für die versuchsbegleitende Erfassung von Prozess-, Qualitäts- und Kontextinformationen durch Anlagenführer. Die Erfassung erfolgt halbautomatisch über ein mobiles Display.
    • Set-Up Report App für die Generierung eines Berichts zu Bemusterungen inkl. Versuchsreihen, Technologiedaten, erkannte Wechselwirkungen und gespeichertes Prozessfenster.
Druckguss-Showcase (DGH)

Fertigungsprozessketten im Druckguss umfassen mehrere tausend technologisch relevante Parameter. Die Einrichtung und Überwachung der Prozessketten ist hochgradig komplex und fehleranfällig. Der Demonstrator zeigt dem Besucher wie IoT die Ingenieure und Anlagenführer durch Vernetzung und intelligente Analytik im Bereich der Diagnose von Prozessstörungen unterstützen kann. Dies umfasst:

Prozesskette: Bühler Carat Druckgussmaschine C250 inkl. Peripherie mit Vakuumanlage, Dosierofen und beteiligte Softwaresysteme u. a. Datenbank GUSS (BDE)
IoT-Plattform & Apps:

      • Detact IoT-Dashboard
      • Detact Connect Treiber für die automatisierte Direktanbindung von mehr als 30 verteilten Datenquellen. Alle Datenformate von Maschinensteuerungen, Werkzeugsensoren, Material- und Qualitätsprüfungen oder der Unternehmens-IT werden erfasst.
      • Conflict Finder App für die Identifikation und Visualisierung von Schwachstellen in der Prozesskette. Die App klassifiziert Prozessereignisse (z. B. NIO-Teile oder Maschinenstillstände), wertet diese statistisch aus und bietet die Möglichkeit zum Drill-Down in den jeweiligen Prozesszustand.
      • Root Cause Analysis App für die interaktiven Fehler-Ursachen-Analyse nach Störungen (z. B. Maschinenstillstand, Ausschuss-Teile oder Zykluszeitabweichung) basierend einer Gesamtparameterbetrachtung der Prozesskette und die Möglichkeit zur Visualisierung von Soll-Ist-Abweichungen bzw. zur Auswertung von Ähnlichkeiten und Unterschieden.
      • Process History App für die Visualisierung der Prozesshistorie. Die App erlaubt die Auswertung eines Prozesszustands unter Gesamtparameterbetrachtung, z. B. maschinenseitiger Vorkommnisse inkl. Qualitätsdaten etc.
      • Part Tracking App für das Tracking von Bauteilen auf Basis der zugehörigen Technologiedaten. Mit der App kann der Herstellungsprozess des Bauteil Prozessketten übergreifend nachvollzogen werden.
    Material-Charakterisierungs-Showcase (LZS)

    Am Fall der Materialcharakterisierung wird gezeigt, wie IoT wichtige Aufgaben im Bereich der Rohdatenverarbeitung und numerischen Parameterermittlung übernehmen kann. Die Leistungsfähigkeit bei der Übertragung der Ergebnisse auf den Fertigungsprozess wird am Beispiel eines IoT-Demonstrators mit folgenden Komponenten gezeigt:

    Prozesskette: Mini-Pressenanlage zur Herstellung von CFK-Prüfkörpern
    IoT-Dashboard & Apps:

      • Detact IoT-Dashboard inkl. Funktionalität zur explorativen Datenanalyse, Prozesskettenmodellierung und Services für die Datenvorverarbeitung zur Herstellung der Analysefähigkeit, Konfigurationsmanagement etc.
      • Detact Connect Treiber für die automatisierte Direktanbindung einer Pressenanlage und Zugprüfungs-Anlage (vgl. Abbildung 2)
      • Data Exploration App für die explorative Datenanalyse zur Ableitung von Parameterwechselwirkungen durch freie Auswahl, Filterung und Gegenüberstellung von Parametern aus allen angebundenen Datenquellen.

     

    Bild 3: Detact Apps für Quality Prediction und Reduzierung von Messaufwand, © Paulsberg OHG
    Spritzguss-Showcase (FEP):

    Die FEP Fahrzeugelektrik Pirna GmbH & Co. KG produziert Kunststoffsteckverbindungen für die Automobilindustrie. Die Stellschrauben, um eine wirtschaftliche Produktion zu gewährleisten, sind die Optimierung von Zykluszeiten, Verbesserung der Prozess- und Qualitätsfähigkeit sowie die Beschleunigung von Anfahrprozessen nach Umrüstungen oder Maschinenstillständen. Der Besucher erhält Einblicke in den Nutzen einer automatisierten Verarbeitung der permanent anfallenden Prozessdaten sowie des konsequenten Einsatzes von Methoden des Design of Experiments (DoE). Der IoT-Demonstrator besteht aus folgenden Komponenten:

    Prozesskette: Arburg-Spritzgussanlage 570C inkl. Linearroboter Multilift
    IoT-Plattform & Apps:

      • Detact IoT-Dashboard inkl. Funktionalität zur explorativen Datenanalyse, Prozesskettenmodellierung und Services für die Datenvorverarbeitung zur Herstellung der Analysefähigkeit, Konfigurationsmanagement etc.
      • Detact Connect Treiber für die automatisierte Direktanbindung von 4 Datenquellen: Arburg-Spritzgussanlage (via ProSeS-Anbindung) sowie die automatisierte Verbindung zu Babtec-CAQ mit internen Messprotokollen aus Prüfanlagen und die automatisierte Verarbeitung externer Messergebnisse (externes Prüflabor)
      • Design of Experiments App für die Modellbildung über Parameter-Wechselwirkungen
      • Quality Prediction App für die Validierung des aktuellen Prozesszustands in Hinblick auf Bauteilqualitäten auf Basis der kontinuierlichen Berechnung einer Fehlerwahrscheinlichkeit.
      • Recommended Action App für die Berechnung von Einstellvorschlägen bei Prozess- und Qualitätsschwankungen. Die App nutzt technologisch-statistische Modelle für die Optimierung von Prozessfenstern (DOE).
    Lackierungs-Showcase (JKL)

    Das Geschäftsfeld der JKL Kunststoff Lackierung GmbH ist die Lackierung von thermoplastischen Kunststoffteilen und Baugruppen vorrangig im Automobil-Interieur sowie weiterer Industrieprodukte aus Kunststoff. JKL zielt strategisch darauf ab, mittels IoT auf Grundlage des anfallenden Datenstroms ein genaues Verständnis über Prozessschwankungen und ihre Auswirkungen und deren genaue Ursachen aufzubauen. Zudem wird am realen Demonstrator verdeutlich, welche Anforderungen IoT-Plattformen erfüllen müssen, um das Troubleshooting der Prozessverantwortlichen tatsächlich zu unterstützen.

    Der IoT-Demonstrator besteht aus folgenden Komponenten:

    Prozesskette: Vollautomatische Lackierstraße mit Robotertechnologie für die Lackierung thermoplastischer Kunststoffteilen, Baugruppen vorrangig im Automobil-Interieur
    IoT-Plattform & Apps:

      • Detact IoT-Dashboard für die Datenvorverarbeitung zur Herstellung der Analysefähigkeit, Konfigurationsmanagement etc.
      • Detact Connectv Treiber für die automatisierte Direktanbindung von 5 Datenquellen: Lackieranlage via Beckhoff TwinCAT ADS, diverse Excel-Tabellen für Rundenbelegung, Prüflingslisten, Statusberichte und Roboterprogramme
      • Root Cause Analysis App für die interaktiven Fehler-Ursachen-Analyse nach Störungen (z. B. Maschinenstillstand, Ausschuss-Teile oder Zykluszeitabweichung) basierend einer Gesamtparameterbetrachtung der Prozesskette und die Möglichkeit zur Visualisierung von Soll-Ist-Abweichungen bzw. zur Auswertung von Ähnlichkeiten und Unterschieden.
      • Anomaly Detection App für die Anomalie-Detektion vor Prozessereignissen (z. B. vor Prozessstörung)

    Möglichkeiten für Projekte:

    Aufbau von Pilotprojekten mit Detact Basisinstallationen für ausgewählte Prozessketten. Mit seiner Anpassbarkeit ermöglicht Detact einen schrittweisen Einstieg in das Thema Digitalisierung von Prozessketten. Typische Basisinstallationen bei Kunden starten mit bis zu drei Datenquellen und können später sowohl mit zusätzlichen Datenquellen oder mehr Datenvolumen zu Produktivsystemen ausgebaut werden. Teure Implementierungsprojekte mit mehrjähriger Laufzeit und großen Projektteams werden vermieden; stattdessen eröffnet das schlanke und flexible Vorgehen mit Detact die Nutzung von Datenmengen, die ohnehin permanent in der Produktion anfallen, sowie die schnelle Bereitstellung nutzbarer Ergebnisse.

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