Komplexität bewirtschaften: Die Einführung von Industrie 4.0 in Produktionssysteme

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1 Komplexität bewirtschaften: Die Einführung von Industrie 4.0 in Produktionssysteme AUTOMATICA 2014 München, 5. Juni 2014 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: me-magazine.info; Foto: Kevin Twomey

2 Gliederung Komplexitätsbewirtschaftung Die neue Kernkompetenz IT macht und ist flexibel Industrie 4.0-Szenarien 2

3 Globalisierung Regionalisierung Komplexität Personalisierung Industrielle Revolutionen Treiber und Veränderungen 1955 z.b. VW Käfer 1850 Produktvielfalt 3 Massenproduktion Produktvolumen pro Variante z.b. BMW online car configurator z.b. Smartphone für Afrika z.b. 3D-Druck kundenindividuelle Massenproduktion Handfertigung People can have the Model T in any colour - so long as it s black Henry Ford (1913) in Anlehnung an Yoram Koren: The Global Manufacturing Revolution; Bildquellen: Ford, beetleworld.net, bmw.de, dw.de

4 Studienergebnisse 2013 Wie schätzen Sie, wird sich die Relevanz des Themas Komplexität nach Ihrem Verständnis in der Zukunft verändern? Einschätzung Veränderung Komplexität Prozentuale Verteilung N=158 Einschätzung Veränderung Komplexität nach Position Prozentuale Verteilung 4

5 Studienergebnisse 2013 Erklären Sie bitte den Begriff Komplexität aus Ihrer Perspektive anhand weniger Stichpunkte Begriffserklärung Komplexität Prozentuale Verteilung N=150 Beispielantworten Fragebogen Vielzahl: Vielzahl an Produkten und unnötigen Prozessen, Vielzahl von Bauteilen und Baugruppen, Menge an Details Vielfalt: Variantenvielfalt, nicht wertschöpfende Vielfalt in Produkten & Prozessen Dynamik: Viele Einflussgrößen, Wechselwirkungen, chaotische Beziehungen, vielschichtige Abhängigkeiten Intransparenz: Fehlende Nachvollziehbarkeit, unübersichtliche Produktstrukturen, unvorhersehbare und komplizierte Zusammenhänge 5

6 Studienergebnisse 2013 Unser Unternehmen verfügt über eine Methode oder ein Tool, um Komplexität systematisch zu erfassen/bewerten Methodenverfügbarkeit zur Komplexitätserfassung / -bewertung Prozentuale Verteilung Challenger N=52 6

7 Studienergebnisse 2013 Diskrepanz zwischen notwendig erachteter und derzeit wenig effizient gehandhabter Komplexität In welchen Bereichen im Unternehmen halten Sie eine hohe Komplexität für notwendig, um am Markt erfolgreich zu sein? Prozentuale Verteilung N=120 In welchen Bereichen nehmen Sie derzeit eine hohe Komplexität wahr, die wenig effizient gehandhabt wird? Prozentuale Verteilung N=132 7

8 Klassischer Teufelskreis der Komplexitätsentstehung Umsatzziele nicht erreicht! 8 Erzeugung weiterer Varianten Exotische Kundenbedarfe Kreative eigene F&E Höhere Produktund Teilekomplexität Insgesamt steigendes Kostenniveau Höhere interne Prozess- Komplexität Höhere Supply Chain Komplexität in Anlehnung an: Wildemann (2001), Hellingrath (2007)

9 Die Komplexitätskostenfalle Gesamtmarge Lineare Kosten Gewinnverlauf mit linearen Kosten Gewinnverlauf mit Komplexitätskosten Gesamtmarge Komplexitätskosten Umsatz (Schleichende) Erhöhung der Komplexität in Produkt, Prozess und Organisation Exponentielle Entwicklung von Komplexitätskosten Wenig Transparenz über Komplexitätskostentreiber und Komplexitätskostenträger Komplexitätskosten Umsatz Stephen A. Wilson & Andrei Perumal,

10 Die Fähigkeit, äußere und innere Komplexität ins Gleichgewicht zu bringen und zu halten, wird zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil 10

11 IKT und Effektivität in der Produktion Wissensbasierte Optimierung in Echtzeit durch intelligente Vernetzung Warnecke: Mit wachsender Komplexität steigt die Dezentralität und Autonomie von Systemen Vernetzung Metcalfe: Der Nutzen eines Kommunikationssystems wächst mit dem Quadrat der Anzahl der Teilnehmer Komplexität Leistung Moore: Die Rechnerleistung verdoppelt sich alle 18 Monate Cyber-physische Systeme Transparenz Internet der Dinge und Dienste Real time & at run time Everything as a Service Smart Production Ressourcenfluss im Product Life Cycle Wissen 11

12 Gliederung Komplexitätsbewirtschaftung Die neue Kernkompetenz IT macht und ist flexibel Industrie 4.0-Szenarien 12

13 Kontextmanagement ersetzt die operative Planung Die Smarte Fabrik organisiert sich dezentral und selbst in Echtzeit Cyber-physische Systeme (z.b. Maschinen, Anlagen) haben eine Identität kommunizieren untereinander und mit der Umgebung konfigurieren sich selbst (Plug and Produce) speichern Informationen dezentrale Selbstorganisation in Echtzeit 13

14 Entwicklungsstufen der CPS Von der BUS-Fähigkeit zur IP-Fähigkeit CPS: cyber-physical System RFID: radio-frequency identification 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 14

15 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 15

16 XaaS in der Cloud sorgt für Komplexitätsreduktion IT-Landschaft HEUTE CA x MES Manufacturing Planning CAx in Anlehnung an: Fraunhofer IML, Prof. Dr. Michael ten Hompel Manufacturing Execution MES 16

17 XaaS in der Cloud sorgt für Komplexitätsreduktion Virtualisierte IT-Landschaft MORGEN in Anlehnung an: Fraunhofer IML, Prof. Dr. Michael ten Hompel Manufacturing Planning Manufacturing Execution Virtual Fort Knox 17

18 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 Beispiel: KPI-App - Kennzahlen Prozessplanung und -überwachung Aktives Eingreifen zur Fremd- und Selbststeuerung der Produktionsprozesse Einfache, schnelle und dynamische Bedienung durch Drag & Drop Individuelle Konfiguration von Kennzahlendiagrammen Speicherung von Templates / Mustern / Vorlagen für definierte Situationen Integration mehrerer Datenbanken und dezentrale Datenbereitstellung Soll-Ist-Vergleich Konfiguration 19

20 Beispiel: Kaizen - App Einstellungen und Datenübersicht Übersicht der angelegten Problem- Tickets Problem-Ticket Ziel ist die kontinuierliche Verbesserung der Produktion 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 Komplexitätsbewirtschaftung Die neue Kernkompetenz IT macht und ist flexibel Industrie 4.0-Szenarien 22

23 Industrie 4.0 Einführungsprozess (1/2) I II III IV Fachinformation (Veranstaltungen) Workshops mit Führungskräften Besuch von Referenzfirmen Kontinuierlicher Austausch mit der Plattform I 4.0 Dezentrale Entwicklung von use cases im Unternehmen Fokus: Echtzeit, Dezentralität, Software Services Erste grobe Nutzen- und Kostenanalyse Workshops mit Führungskräften Ziel: Auswahl von use cases mit bestem Kosten- Nutzenverhältnis und geringsten Umsetzungsrisiken Kommunikation: Einbindung Mitarbeiter, Betriebsrat, Kunden, Lieferanten Lead-Kunden, Lead-Lieferanten Verständnis Erkenntnis Commitment Long List von use cases Short List von use cases Projektprogramm Umsetzung Commitment Mitarbeiter 23

24 Industrie 4.0 Einführungsprozess (2/2) V Umsetzung der use cases Pilotprojekte (80 20 Regel) Evaluierung von Kosten und Nutzen Workshops zur Entwicklung neuer use case Ideen VI Definition Roadmap zum Ausrollen von erfolgreich evaluierten Industrie 4.0 use cases über das ganze Unternehmen Auslegung Programm zur Pilotumsetzung neuer use cases VII Roll-out über ganzes Unternehmen mit kontinuierlicher Evaluation Verankerung der Prinzipien der 4. Industriellen Revolution im Produktionssystem Evaluierte use cases Umsetzungserfahrung Umsetzungs-roadmap Industrie 4.0 Evaluierte und neue use cases Industrie 4.0 Produktionssystem 24

25 Auswahl smart use cases Smart supplier integration: Lieferantenintegration / Logistik ; Qualität Smart factory structures Smart maintenance Smart human focused assembly Smart decentralised integration of manufacturing and assembly processes Smart factory value added logistics Smart ramp-up Smart customisation Smart recycling / up-cycling 25

26 Smart customisation Neue Abläufe und Geschäftsmodelle Industrie 4.0 ermöglicht mit Industrie Druckern die direkte, flexible, individualisierte Produktion aus der Cloud, beim Kunden Neue Geschäftsmodelle durch Handel mit Datensätzen für Propshop Modelmakers Ltd. Ersatzteile Prüfpläne Test- und Abnahmekriterien u.a. Quelle: IPA Konzeptstudie Designer: Maximilian Kandler 26

27 Smart supplier integration (1/2) Intelligent and interactive networked production Neue IT für integrierte Logistik- / Produktions- und Qualitätsoptimierung über alle Produktlebenszyklusphasen im Netzwerk (Smart Apps, Big Data) Shared Data für Echtzeit-Reaktion bei Störungen in der Supply Chain auf Basis cyber-physischer In-Process-Messsysteme Networked Data Mining für Optimierungen im Netzwerk 27

28 Smart supplier integration (2/2) Cloud-basierte Qualitätssicherung Cloud-based Quality Tracking & Optimization: Lieferantenübergreifende Qualitätsdokumentation für jedes Bauteil mit Anbindung an CAD-Modell Bild: TU-Berlin Abgeleitete dynamische Anpassung von Fertigungs- und Prüfprozessen für jedes Bauteil 3D-Verortung von Fehlerhäufigkeiten im CAD-Modell Schnelle Rückführung von Qualitätsdaten in den Konstruktionsprozess Kontinuierliche Kostenoptimierung der Prüfstrategie über gesamte Supply-Chain Dynamische CAD-basierte Anpassung von Prüfbereichen 28

29 Smart factory value added logistics Communicating and multifunctional logistics devices Integrierte Wertschöpfung & Logistik für mehr Flexibilität bei steigender Komplexität in Fertigung & Montage Quelle IML Steuerung aus der Cloud Manufacturing / Logistics as a Service Quelle IFT Big Data: Intelligenz und Erfahrungen autonomer Logistiksysteme für Verbesserungen nutzbar machen im Planungs- und Steuerungskontext des Fabrikbetriebs Quelle IPA 29

30 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 30

31 Automobilproduktion heute Band und Takt sind der Herzschlag der Supply Chain und limitieren Agilität Flexibilität aufgrund von Verkettung und Austaktung eingeschränkt Karosseriefertigung: Hoher Automatisierungsgrad Prozesse abgestimmt auf Aluminium- / Stahlblech Endmontage: Geringer Automatisierungsgrad Quelle: PSA 31

32 Automobilproduktion morgen Entkopplung von Band und Takt durch flexibel vernetzbare und skalierbare Prozessmodule im Produktionsraum 32

33 Die Zukunft der Planung Planung und Umsetzung verschmelzen zu einem echtzeitnahen lernenden Optimierungszyklus 33

34 Smart Feed-back Beispiel: Motion Capturing zur Rückführung der realen Abläufe in die Planungsmodelle Technische Assistenzsysteme Bewegungsanalyse-Kompetenz, Mensch am Arbeitsplatz, med. Ergonomie, Trainingsavatare LEAN & FAST Exoskelett-Entwicklung 34

35 Die industrielle Revolution geht weiter und wird Märkte, Technologien, Branchen und die Gesellschaft verändern ~ 1750 ~ 1870 ~ Ind. Revolution ~ Ind. Revolution 3. Ind. Revolution 2. Ind. Revolution Bildquellen: hannovermesse.de; ingenieur.de; blog.im-c.de CPS vernetzt mit dem Internet der Dienste und der Menschen ermöglichen Entkopplung von Wohlstand und Ressourcenvernutzung Ressourcenknappheit und Komplexität im globalen Wettbewerb als Treiber Cyber-physische Produktlebenszyklus-Systeme als Wertschaffungssystem Wie sehen die disruptiven Killerapplikationen aus? Welche Branchen dominieren? Wird die Post Carbon Society kommen und welche gesellschaftlichen Veränderungen werden passieren? Elektronik und IT ermöglichen automatisierungsgetriebene Rationalisierung sowie die variantenreiche Serienproduktion Wohlstand durch arbeitsteilige Massenproduktion mit Hilfe elektrischer Energie Arbeits- und Kraftmaschinen ermöglichen die Industrialisierung und verhindern Hungerkatastrophen 35

36 Zum Weiterlesen 36

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