Die Smart Factory in Produktionsnetzwerken Intelligente sichere Vernetzung in einer globalen IT-Infrastruktur

Transkript

1 Die Smart Factory in Produktionsnetzwerken Intelligente sichere Vernetzung in einer globalen IT-Infrastruktur Hannover Messe 2013 Forum Industrial IT Hannover, 9. April 2013 Prof. Dr.-Ing. Thomas Bauernhansl Institutsleiter Institut für Industrielle Fertigung und Fabrikbetrieb IFF, Universität Stuttgart Institut für Energieeffizienz in der Produktion EEP, Universität Stuttgart Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA Stuttgart Bildquelle: emmegi.de

2 Renaissance der Produktion Industrie sichert Wachstum sowie Beschäftigung und finanziert die Volkswirtschaft Anteil des Produzierenden Gewerbes (einschließlich Energie) an der gesamtwirtschaftlichen Bruttowertschöpfung Bedeutung Industrie für die Volkswirtschaft: Produktivitätsbeitrag 30% Produktivitätszugewinn in den letzten 10 Jahren (Faktor 2 im Vgl. mit Dienstleistungssektor) Innovationsbeitrag 49,7 Mrd. F&E Ausgaben in 2010 (86,5 % der Gesamtwirtschaft) Exportbeitrag 893 Mrd. in 2010 (93,4 % am Gesamtexport) 2

3 Die Wende in der Produktion Von der Wertschöpfung zur Wertschaffung Energiewende Materialwende Personalwende Kapitalwende dispositive Faktoren Informations- und Kommunikationstechnologie als Enabler Bildquellen: hbw-cs.de freemalaysiatoday.com t2.ftcdn.net livingwater-online.de verkehrsrundschau.de wieland-edelmetalle.de 3

4 Die vierte industrielle Revolution in der Produktion Cyber-physische Systeme als Antwort auf die Herausforderungen unserer Zeit? Grad der Komplexität 1. Industrielle Revolution durch die Einführung mechanischer Produktionsanlagen mit Hilfe von Wasser-und Dampfkraft Ende des 18. Jhdt. Beginn des 20. Jhdt. 3. Industrielle Revolution durch die Einführung von Elektronik und IT zur weiteren Automatisierung der Produktion 2. Industrielle Revolution durch die Einführung arbeitsteiliger Massenproduktion mit Hilfe der elektrischen Energie Beginn 70er des 20. Jhdt. Heute 4. Industrielle Revolution auf Basis von Cyber-Physischen Systemen Quelle: DFKI (2011) 4

5 Gliederung VON DER FRAKTALEN FABRIK ZUM CYBER-PHYSISCHEN PRODUKTIONSSYSTEM NEUE IKT-ARCHITEKTUREN ALS PRODUKTIVITÄTSHEBEL AUSWIRKUNGEN IN DER PRODUKTION 5

6 Gegenüberstellung äußere innere Komplexität Auf der Suche nach dem Gleichgewicht 6

7 Fraktale Fabrik als Antwort auf steigende Komplexität Dezentrale, autonome Intelligenz ist der einzige Weg Produzierende Unternehmen bewegen sich in einem zunehmend turbulenten und chaotischen Umfeld. Die Strukturen der Fraktalen Fabrik sind das flexible Bindeglied zwischen den beiden Extrempunkten. Die Fabrik stellt einen lebenden Organismus dar, in dem Fraktale, sich selbst organisierende Einheiten, im kleinen die Ziele des Gesamtsystems verfolgen. Quelle: Warnecke, H.-J.: Die Fraktale Fabrik 7

8 Das Polylemma der Produktion Transparenz und Kommunikation in Echtzeit fehlen Maximale Taktfrequenz Spezifische, einzeloptimierte Prozesse Standards, kritische Massen Fokussierung auf Wertschöpfung Wenig Planung, Vorbereitung, Standardisierte Arbeitsmethoden Quelle: Excellence in Production, WZL RWTH Aachen, 2007 Integrative Produktionstechnik Zeit Auflösung des Polylemmas Reduzierte Dilemmata Scope Wertorientierung Planungsorientierung Dilemmata Arbeitsplanung, Modellierung, Simulation Wissens-/ Informationsgenerierung Einzeloptimale (kompromissfreie) Modelle One-Piece-Flow Dynamisch, wandelbar 8

9 Die nächste Ebene der Dezentralisierung Von der fraktalen Fabrik zum Cyber-physischen Produktionssystem Cyber-Physical Systems Eingebettete Systeme (als Teil von Geräten, Gebäuden, Verkehrsmittel, Verkehrswegen, Produktionsanlagen, medizinischen Prozessen, Logistik-, Koordinations- und Managementprozessen) Internet-Dienste Kennzeichen: Erfassung unmittelbar physikalische Daten mit Sensoren Verwendung weltweit verfügbarer Daten und Dienste Daten auswerten und speichern Vernetzung über digitale Kommunikationstechnologien (drahtlos/drahtgebunden, lokal/global) Einwirken auf physikalische Welt mit Aktoren Verwendung multimodaler Mensch-Maschine-Schnittstellen (Touchdisplays, Sprachsteuerung, Gestensteuerung, ) nach ACATECH

10 Entwicklungsstufen der CPS Von der BUS-Fähigkeit zur IP-Fähigkeit Systems of Systems Zusammenstellung von CPS die ihre Einzelfähigkeiten intelligent kombinieren um neue Fähigkeiten zur Verfügung zu stellen Netzwerkfähige intelligente Komponenten Systeme aus mehreren Aktoren und Sensoren mit zentraler Intelligenz zentrale Schnittstelle nach außen beschränkter Zugriff auf Subkomponenten Aktive Sensoren und Aktoren Systeme mit genau definiertem, relativ geringem Funktionsumfang RFID (Passive) Reine (eindeutige) Identifikation Intelligenz des Systems kann nur durch zentrale Dienste bereitgestellt werden Bild: GHV CPS: cyber-phisical System RFID: radiofrequency identification 10

11 Kontextmanagement ersetzt die operative Planung Smarte Fabrik organisiert operativ sich selbst Cyber-physische Systeme (z.b. Maschinen, Anlagen) haben eine Identität kommunizieren untereinander und mit der Umgebung konfigurieren sich selbst (Plug and Produce) speichern Informationen Bildquelle: VDI dezentrale Selbstorganisation 11

12 Gliederung VON DER FRAKTALEN FABRIK ZUM CYBER-PHYSISCHEN PRODUKTIONSSYSTEM NEUE IKT-ARCHITEKTUREN ALS PRODUKTIVITÄTSHEBEL AUSWIRKUNGEN IN DER PRODUKTION 12

13 Die 4 Lebenszyklen in der industriellen Produktion und wie die IT die Wertschöpfung unterstützt CAI PDM CRM SCM ERP CAx Simulation PRODUKTION MES CAx QMS/ CRM PLM 13

14 IT-Lösungen stoßen zu schnell an ihre wirtschaftlichen Grenzen oder das Gegenteil von gut ist gut gemeint Hindernisse für den erweiterten Einsatz digitaler Werkzeuge Monolithische, hoch integrierte Systeme Hoher Initial- und Pflegeaufwand Große, unflexible Software Suiten Teure Lizenzpakete Hoher Customizing-Aufwand Quelle: Studie, in: Schuh et al. (2009) Frei konfigurierbare Planungsprozesse in der Fabrikplanung. WZL, RWTH Aachen Hohe Qualifizierungsanforderungen Echtzeitfähigkeit eingeschränkt (Pflegeaufwand) 14

15 IKT muss die Wertschöpfung in komplexen Prozesslandschaften unterstützen Sind die aktuellen IT-Tools die Waffen der Revolution? Derzeitiger Umgang von Prozesseignern mit Komplexität und aktueller IT- Unterstützung: Einsatz eigener kleiner Insellösungen wie spezifische Datenbanken und Tools (bspw. Excel-basierte Eigenentwicklungen) Nutzung von Papier statt IT (siehe Lean Production) Zukünftig: Cyberphysische Systeme Dezentrale, augmentierten Steuerung mit dem Ziel einer hochflexiblen Produktion individualisierter, digital veredelter Produkte und Dienste. 15

16 Die Prinzipien der Netzwerkökonomie verändern alles Web-Tec trifft auf Produktions-IT Produktions - IT Computer Integrated Manufacturing IT Embedded Systems Web-Orientierung Digital Product Lifecycle Management Digitale Fabrik Digitaler Fabrikbetrieb Cyber-physische Systeme World Wide Web Service-Orientierung Internet of Things Web 2.0 Cloud -Orientierung App -Orientierung Zeit INDUSTRIE

17 Alte IT-Architekturen lösen sich auf Die Pyramide wird zum Netz in der Cloud Bisher Historisch klar hierarchisch strukturiertes Modell Zukünftig Serviceorientierung Die weitergehende Serviceorientierung (XaaS) Serviceorientierte IT-Architekturen (SoA) De-Hierarchisierung Auflösung der hierarchischen Gliederung Neue Funktionen basierend auf Services App-isierung App-Entwicklung durch Endanwender Simulationen in Echtzeit Offene Standardisierung Effizienzvorteile von IT-Clouds Fokus auf Information / Semantik ERP: Enterprise-Resource-Planning; MES: Manufacturing Execution System; QA: Qualitätssicherung; CAx: Computer-Aided x 17

18 Beispiel: Leitprojekt Virtual Fort Knox Sicherheit und Transparenz schafft Vertrauen Sichere, föderative Plattform für service-orientierte Anwendungen (eapps) im Maschinen- und Anlagenbau Gefördert durch: MFW 18

19 Everything as a service (XaaS) Neue IT-Architektur zur Umsetzung von Industrie 4.0 AppMES, AppERP, eapp Devices APP 1 mos AppStore APP 2 App Development Kit Scaling CS1 Private oder Public Cloud Security CS2 CS3 AS1 S1 S2 S3 S6 S4 AS2 S5 mos SOA, WS Legend S Service Manufacturing Service Bus (ESB++) IS1 IS2 IS3 Equipm. CPS1 CPS2 AS IS CS CPS mos Aggregated Service Integration Service Cloud Service Cyber-Physical-System Manufacturing Operating System 19

20 Neue IT-Architekturen führen zu stark verkürzten Implementierungsszenarien und höchster IT-Produktivität Monate Herkömmlicher Ablauf Anforderungsanalyse Request for Information Lastenhefterstellung Make or buy decision Design und Implementierung / Einkauf und Customization Roll out / Stabilisierung Abnahme Minuten Neuer Ablauf Der Kunde informiert sich auf der Plattform* und erwirbt die für ihn maßgeschneiderten Services / Apps Bei Bedarf werden dezentrale Komponenten geliefert Inbetriebnahme* Skalierung nach Bedarf Funktionserweiterung nach Bedarf Eine wenig flexible, von Anfang an komplette und kostenintensive Lösung Eine den Ansprüchen des Kunden entsprechende, flexible und erweiterbare Lösung * durch Hersteller und/oder Community 20

21 Auf dem Weg in die 4. industrielle Revolution Paradigmenwechsel in der Informations- und Kommunikationstechnologie Heute: Morgen: Zentral Dezentral (CPS, Cloud) Software -Suite Apps (SaaS) Integration Kommunikation Monolith Offener Standard im Netz Zeitversetztes Datenabbild Echtzeit Informationen Lizenzkosten Pay-per-use 21

22 Gliederung VON DER FRAKTALEN FABRIK ZUM CYBER-PHYSISCHEN PRODUKTIONSSYSTEM NEUE IKT-ARCHITEKTUREN ALS PRODUKTIVITÄTSHEBEL AUSWIRKUNGEN IN DER PRODUKTION 22

23 Auf ROS basierende Apps für intelligente Roboterzellen Offene Standards öffnen neue Möglichkeiten Roboterhardware: Vielzahl von Aktoren und Sensoren Systemintegration Verschiedene HW- und SW-Schnittstellen Unterschiedliche Interaktionen zwischen Komponenten Verbreitetes Layout Sehr komplexes System Anwendung Softwarefähigkeiten ROS: Robotic Operating System 23

24 Beispiel: Robotik CPS in der Intralogistik Mobile Helper für low cost jobs Mobiler Roboter mit Arm füllt Montagearbeitsplätze nach, nimmt leere Kisten zurück Mobiler Roboter (mit ausreichendem Laderaum) bewegt sich durch den Supermarkt, verteilt Artikel in Kisten Mobiler Manipulator (omnidirektional) Laderaum am Roboter Grifffähigkeit 3D Umgebungserfassung (Stereosicht, 3D-Sensor) Zaunloser Einsatz in industriellen Umgebungen 24

25 Beispiel: Intelligente Werkstückträger verringern Prozessschritte Smart Lots kennen ihren Status und können Operator-Tätigkeiten unterstützen 25

26 Auswirkungen auf die Steuerungsarchitekturen Automatisierung gesteuert von cloud services Neues Produkt (von der Produktorientierung zur Serviceorientierung) Reduktion der Kosten durch Zusammenlegung von Steuerungen (Skalierungsgewinn) Vereinfachte Systemmigration / Erweiterung Vereinfachung Systemversionsverwaltung / Test neuer Versionen Heute Zukunft Möglichkeit der Verteilung/Verkauf von Zusatzfunktionen und Dienstleistungen (Taktzeitoptimierung, Energiesparmodul, ) Engeres Verhältnis zum Kunden 26

27 Der bisherige quantitative Fokus auf OEE ist durch einen qualitativen zu erweitern CPS und Cloud ermöglichen wirtschaftliche Optimierung OEE: 85 % 44,4% 3,1% 3,0% 5,0% 3,0% 0,6% Ausfallzeiten technische Störungen [Std] Ausfallzeiten organisatorische Störungen [Std] Personalmangel Ausfallzeiten Internes Rüsten [Std] Qualitätsverluste [Std] Klassische OEE- Betrachtung Prozessfähigkeit Rüstzeitoptimierung Transformation von ungeplanten auf geplante Stillstände 3,0% 38,0% technische Nebenzeiten [h] manuelle Bedienzeiten [h] Maschinenhauptzeit [h] Qualitative OEE- Betrachtung Automatisierung Bahnverläufe, CNC- Programme Maschinenhauptzeiten (neue / andere Technologien) 27

28 Big Data in der Cloud ermöglicht massive Produktivitätssteigerung Potenziale in den technischen Nebenzeiten von scheinbar optimalen Fertigungsprozessen in Höhe von 5-10% sind möglich Beispiel: Nebenzeitenanalyse einer Engpassmaschine 28

29 Mensch Maschine Schnittstellen Intuitive Kommunikation treibt neue Automatisierungsprinzipien Schnittstellen für hybride Montagesysteme: Interaktions-Schnittstellen Visuell Gesten Sprache Physikalische Schnittstellen Haptisch Head-Mounted Displays Force-Feedback Systeme google.com/+projectglass 29

30 Alte Wertschöpfungsstrukturen müssen neu gedacht werden Heute: Getaktete Herstellung des Automobils am Band Bildquelle: PSA Quelle: Daimler

31 Alte Wertschöpfungsstrukturen müssen neu gedacht werden Morgen: Entkoppelte, voll flexible und hochintegrierte Produktionssysteme Auto fährt autonom als CPS durch die Prozessmodule des Montageraums Varianten Zaunlose Fabrik Explosion der Variantenvielfalt großserienfähiger Leichtbau Produzieren in turbulentem Umfeld Rekonfigurierbare Produktionssysteme Prozessmodul Prozessmodul Prozessmodul Prozessmodul Prozessmodul Prozessmodul Prozessmodul Prozessmodul Prozessmodul Prozessmodul Intelligente Roboter als universelle Betriebsmittel Modulare, schlanke Betriebsmittel, Logistik Modulare, kompatibel vernetzte Steuerung Mensch-Roboter- Kooperation Lean, geringer Footprint FTF, selbstfahrende Autos, Verzicht auf Fördertechnik Modular, skalierbar, universell, mobil, Semantische Integration Plug&Produce 31

32 Beispiel: ARENA Forschungscampus Stuttgart: Active Research Environment for the Next Generation of Automobiles PPP 15 Jahre Forschungsfabrik als Integrationsplattform Forschungsfabrik 32

33 ARENA 2036: Die Zukunft der Automobilfertigung Flexibilität ohne Band und Takt 33

34 Industrie Erwartungen an die Revolution Mehr Flexibilität und Wandlungsfähigkeit Starre Strukturen werden aufgelöst und vernetzt Vertikale Integration von flexiblen und rekonfigurierbaren Porduktionssystemen Feinere Modularisierung und Autonomie Autonome Produkte und Produktionssysteme bilden Fraktale der nächsten Generation (CPS) Granularität wird vom Markt bestimmt (Komplexität) Höchste Produktivität Ressourcenoptimierung erfolgt vernetzt und basiert auf Schwarmintelligenz (Unterstützte Selbstoptimierung) Plug & Produce reduziert Entwicklungskosten dramatisch Indirekte Bereiche fokusieren auf Kontextmanagement und Optimierung der Wertschöpfung statt Fire Fighting Neue Geschäftsmodelle app-store und cloud als Wissenmanagement Konzept Prosumer-Modelle, Emotionalisierung und neue Services (Big Data) als Treiber Open source als Basis 34

35 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! Prof. Dr.-Ing. Thomas Bauernhansl