Statusbericht So fordert Industrie 4.0 den Maschinen- und Anlagenbau heraus

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Fraunhofer-Institut für Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik IPK

Schön, wenn eine Maschine von sich aus sagt, wie es um sie bestellt ist. Aber bevor sie das kann, muss ihr Hersteller auch dafür sorgen, dass das klappt. Hier ein kleiner Einblick, wie das geht.

Auch wenn das zentrale Anliegen von Industrie 4.0 die Vernetzung von Industrieanlagen ist, so bleibt die einzelne Maschine dennoch ein zentraler Ansatzpunkt für Optimierungsmöglichkeiten, sagen die Experten des Fraunhofer-Instituts für Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik (IPK). Denn Vernetzung erfordere Schnittstellen, die zunächst in eine individuelle Anlage zu implementieren seien. Vor welchen Herausforderungen Maschinenbauer bei der Entwicklung „intelligenter“ mechatronischer Anlagentechnik stehen, hat das Fraunhofer-IPK mit Experten im Rahmen eines Trendreports diskutiert.

Vernetzte Prozesse fußen auf Daten aus einzelnen Anlagen

Maschinen, egal, ob Werkzeugmaschine oder Roboter, erhalten immer mehr Digitalfunktionen. Und mithilfe elektrischer Antriebstechnik werden sie flexibler und können zum Beispiel schneller umgerüstet werden. Die Integration von Elektronik ermöglicht es auch, den Zustand und das Verhalten von Anlagen kontinuierlich zu überwachen und die Ergebnisse als digitalen Anlagenzwillingen abzubilden. So können Produktions- und Umgebungseinflüsse erkannt und korrigiert sowie Anpassungen vorab simuliert werden, heißt es weiter. Damit ließen sich Prozesse effizienter einstellen als jemals zuvor. Auch kann frühzeitig eingegriffen werden, wenn ein Prozess „unrund“ läuft oder ein Maschinenschaden droht, so die IPK-Experten.

Bei der Digitalisierung geht nichts ohne Sensoren

Die Basis bilden in die Anlagen integrierte Sensoren und Netzwerktechnik. Diese Komponenten würden vor allem im Vergleich zur Mechanik immer günstiger. Der Benefit bestehe in der exakten Überwachung von Parametern, wie Temperaturen, Vibrationsverhalten und Energieverbrauch von Maschinen und Anlagen. Algorithmen des Maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz (KI) können aus solchen Daten zum Beispiel lernen, wie der „Normalzustand“ einer Maschine aussieht. Passt was nicht, warnen die Systeme, bevor Schlimmeres passiert. So können im Sinne einer smarten und vorausschauenden Instandhaltung Wartungen (Predictive Maintenance) vorgenommen werden, bevor eine Maschine das Zeitliche segnet. Neue Wartungsmöglichkeiten könnten so entwickelt werden.

Doch auch die Einrichtung und das optimale „Fahren“ von Bearbeitungsprozessen profitierten massiv von „intelligenter“ Datenanalyse auf Basis von Sensorik. Knappe oder teure Ressourcen wie Energie können so sparsamer und effizienter eingesetzt werden als bisher. Und noch ein Aspekt spiele eine Rolle: Wenn Maschinen ihre Prozesse mit KI ein Stück weit autonom optimieren können, wird eine hohe Qualität prozesssicherer erreichbar. Auch kann bestehendes Know-how einfach und sicher an verschiedene Standorte transferiert werden, wenn es als automatisierter Ablauf in einer Anlage gekapselt ist.

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