Auf dem Weg zu Industrie 4.0: Lösungen aus dem Spitzencluster it s OWL

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1 1 Auf dem Weg zu Industrie 4.0: Lösungen aus dem Spitzencluster it s OWL

2 2 INHALTSVERZEICHNIS Inhaltsverzeichnis Vorwort 3 Industrie 4.0 Die vierte industrielle Revolution? 4 Der Spitzencluster it s OWL im Kontext Industrie Technologieplattform für Intelligente Technische Systeme 9 Selbstoptimierung Das System denkt mit, lernt und passt sich an 11 Mensch-Maschine-Interaktion Intelligente Maschinen verstehen den Menschen 12 Intelligente Vernetzung Anschließen und Betreiben 14 Energieeffizienz Weniger Energieverbrauch, höhere Leistung 16 Systems Engineering Intelligente Produkte erfordern intelligente Entwicklung 18 Resümee und Ausblick 20 Literatur 21 Clusterpartner 22 Impressum 23 Mit intelligenten technischen Systemen zur energieeffizienten Intralogistik (Lenze) Foto: Gildemeister

3 VORWORT 3 Auf dem Weg zu Industrie 4.0 Spitzencluster it s OWL liefert Lösungen. Durch ein innovatives Transferkonzept, das in den nächsten drei Jahren 120 Transferprojekte vorsieht, erhalten kleine und mittlere Unternehmen die Möglichkeit an der Spitzentechnologie zu partizipieren. Ausgezeichnet im Spitzencluster-Wettbewerb des Bundesministeriums für Bildung und Forschung dem Flaggschiff der Hightech- Strategie der Bundesregierung gilt it s OWL bundesweit als eine der größten Initiativen zu Industrie 4.0 und leistet einen wichtigen Beitrag, Produktion am Standort Deutschland zu sichern. Diese Broschüre beschreibt die Ansätze und Lösungen des Spitzenclusters im Kontext von Industrie 4.0. Ausgehend von unserem innovativen Technologiekonzept werden die Bausteine der Technologieplattform und ihre konkrete Anwendung in Maschinen und Anlagen dargestellt. Im Technologie-Netzwerk it s OWL Intelligente Technische Systeme OstWestfalenLippe bündeln Weltmarkt- und Technologieführer im Maschinenbau, der Elektro- und Elektronikindustrie sowie der Automobilzulieferindustrie ihre Kräfte. Gemeinsam mit regionalen Forschungseinrichtungen erarbeiten sie in 46 Projekten neue Technologien für intelligente Produkte und Produktionssysteme. Der Fokus liegt dabei auf den Bereichen Selbstoptimierung, Mensch- Maschine-Interaktion, Intelligente Vernetzung, Energieeffizienz und Systems Engineering. Dadurch entsteht eine einzigartige Technologieplattform, mit der Unternehmen die Zuverlässigkeit, Ressourceneffizienz und Benutzungsfreundlichkeit ihrer Produkte und Produktionssysteme steigern können. Wir sind gerüstet, den Weg zur vierten industriellen Revolution Schritt für Schritt zu gehen. Denn OstWestfalenLippe gehört zu den fünf innovativsten Regionen in Deutschland so das Ergebnis eines Wettbewerbs des Bundeswirtschaftsministeriums im Januar Prof. Dr.-Ing. Jürgen Gausemeier Heinz Nixdorf Institut Universität Paderborn, Vorsitzender Clusterboard it s OWL Hans Beckhoff Geschäftsführender Gesellschafter Beckhoff Automation GmbH, stellvertr. Vorsitzender Clusterboard it s OWL Dr. Eduard Sailer Geschäftsführer Miele & Cie. KG, stellvertr. Vorsitzender Clusterboard it s OWL

4 4 Industrie 4.0 Die 4. Industrielle Revolution? Industrie 4.0 Die vierte industrielle Revolution? Mittelenglands vollzog. Den großen Durchbruch brachte die Vollendung der Dampfmaschine durch James Watt 1782; sie ermöglichte die Bereitstellung von Energie an beliebigen Orten und machte die Menschheit unabhängig von den Kräften der Natur [Geo08]. Reale Welt und virtuelle Welt wachsen evolutionär zusammen. Die zweite industrielle Revolution charakterisiert eine starke Mechanisierung und Elektrifizierung kombiniert mit einer ausgeprägten Rationalisierung. Dies ermöglichte ein erhebliches Wachstum und damit die Versorgung der entstehenden Massenmärkte. Wesentliche Merkmale der durch Taylor geprägten Rationalisierung dieser Epoche waren die Arbeitsteilung, die Standardisierung, die Präzisionsfertigung sowie die Fließfertigung. Henry Ford wandte diese neue Methodik auf die Produktion des T-Modells an und erzielte damit einen bahnbrechenden Erfolg in der Automobilherstellung. Die Elektrizität förderte stark die Dezentralisierung der mechanischen Systeme. Von jeher war die industrielle Produktion einem Wandel unterworfen. Häufig war dieser so stark, dass im Nachhinein der Begriff Revolution verwendet wurde, wie aus Bild 1 hervorgeht. Die erste industrielle Revolution beschreibt den Übergang von der reinen Handarbeit zur maschinellen Produktion, die sich ab 1770 zunächst in den Baumwollspinnereien und Webereien Die dritte industrielle Revolution basierte auf der Entwicklung und Verbreitung des Computers bzw. Mikroprozessors. Dies führte zu numerisch gesteuerten Arbeitsmaschinen (NC-Maschinen, Industrierobotern), die wesentlich schneller umgerüstet werden können als konventionell auto- Speicher- Programmierbare- Steuerung 4. Industrielle Revolution auf Basis cyber-physischer Systeme Spinn- und Webmaschinen 1. Industrielle Revolution Henry Ford, Produktion T-Modell 2. Industrielle Revolution 3. Industrielle Revolution Einsatz von IT zur Automatisierung der industriellen Fertigung (NC-Maschine, Industrieroboter, SPS), Paradigma der flexiblen Automatisierung Rationalisierung, Betriebswissenschaft nach Taylor: Arbeitsteilung, Fließprinzip, Standardisierung, Präzisionsfertigung, Bedienung von Massenmärkten Grad der Komplexität Nutzung der Dampfmaschine: Aufschwung Textilindustrie, Kohleförderung, Stahlerzeugung Ende 18. Jh. Beginn 20. Jh. 1960er Jahre heute Bild 1: Historische Entwicklung der industriellen Produktion (nach DFKI)

5 Industrie 4.0 Die 4. Industrielle Revolution? 5 matisierte mechanische Systeme. Es entstand das Paradigma der flexiblen Automatisierung; die entsprechenden Systeme zeichnen sich durch eine hohe Produktivität und Flexibilität aus. Seit einiger Zeit beobachten wir den Wandel von den nationalen Industriegesellschaften zur globalen Informationsgesellschaft. Informations- und Kommunikationstechnik wachsen zusammen und durchdringen alle Lebensbereiche. Produktion wird als komplexes, informationsverarbeitendes System verstanden, in dem bereichs- und unternehmensübergreifende Leistungserstellungsprozesse und deren durchgängige Unterstützung durch Informations- und Kommunikationstechnik eine herausragende Rolle spielen. Vor diesem Hintergrund werden Geräte und Systeme unserer realen Umgebung, die durch eingebettete Software gesteuert werden, zunehmend in das weltumspannende Kommunikationsnetz integriert, wofür der Begriff Internet der Dinge steht. Reale Welt und virtuelle Welt wachsen offensichtlich zusammen, was durch den Begriff Cyber-Physical Systems zum Ausdruck kommt. Im Kontext der industriellen Produktion eröffnet sich eine neue Perspektive, die von vielen als die vierte industrielle Revolution gesehen wird Industrie 4.0 [KLW11], [FA13]. Der Weg zu dem neuen Leitbild Industrie 4.0 wird evolutionär verlaufen; die Auswirkungen auf das System industrielle Produktion werden in der Sicht zurück den Charakter einer Revolution haben. Bei aller Euphorie für Industrie 4.0 darf nicht übersehen werden, dass die Einführung und Nutzung von IT-Systemen am Ende einer gut überlegten Handlungskette steht und nicht am Anfang; das Pferd darf nicht von hinten aufgezäumt werden. Bild 2 soll diese Botschaft anschaulich und plausibel vermitteln: Wirkungsvolle IT-Systeme benötigen wohlstrukturierte Geschäftsprozesse; diese wiederum folgen einer Geschäftsstrategie, die darauf abzielt, Erfolgspotentiale der Zukunft zu erschließen. Soll Industrie 4.0 nicht das gleiche Schicksal erleiden wie Computer Integrated Manufacturing (CIM), muss dementsprechend unternehmerisch gehandelt werden [GP14], [Jas12]. Antizipieren der Entwicklungen von Märkten, Technologien etc., um die Chancen von morgen, aber auch die Bedrohungen für das etablierte Geschäft von heute frühzeitig zu erkennen. Vorausschau Entwicklungen von Geschäfts-, Produktund Technologiestrategien, um Chancen rechtzeitig zu nutzen. Strategien Gestaltung von strategiekonformen Geschäftsprozessen, structure follows strategy. Einführung von IT-Systemen zur Unterstützung der wohlstrukturierten Prozesse. Prozesse Systeme Bild 2: 4-Ebenen-Modell zur zukunftsorientierten Unternehmensgestaltung [GP14]

6 6 Der Spitzencluster it s OWL im Kontext Industrie 4.0 Der Spitzencluster it s OWL im Kontext Industrie 4.0 Intelligente Produkte und Produktionssysteme durch Symbiose von Informatik und Ingenieurwissenschaften. Hierzu werden 46 anwendungsorientierte Forschungsprojekte im Gesamtumfang von ca. 100 Mio. Euro in einem Zeitraum von fünf Jahren durchgeführt. Im Januar 2012 wurde die gemeinsame Entwicklungsstrategie im Spitzencluster-Wettbewerb des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) ausgezeichnet. Der Wettbewerb bildet das Flaggschiff der Hightech-Strategie der Bundesregierung. Deren Ziel ist es, leistungsfähige themenspezifische Cluster zu unterstützen und regionale Innovationspotentiale zu stärken. Das Technologie- Netzwerk it s OWL erhält 40 Mio. Euro an Fördermitteln und darf sich Spitzencluster nennen. Die it s OWL-Technologiekonzeption Die Technologiekonzeption beschreibt, was unter intelligenten technischen Systemen zu verstehen ist und insbesondere, welche Eigenschaften sie haben. Im Technologie-Netzwerk Intelligente Technische Systeme OstWestfalenLippe (kurz: it s OWL) haben sich 174 Unternehmen, Hochschulen, Forschungseinrichtungen und Organisationen zusammengeschlossen, um gemeinsam den Innovationssprung von der Mechatronik zu intelligenten technischen Systemen zu gestalten. Weltmarktführer im Maschinenbau, der Elektro-, Elektronik- und Automobilzuliefererindustrie sowie international renommierte Forschungseinrichtungen bündeln hierzu ihre Kräfte. Das gemeinsame Ziel: eine Spitzenposition der Region OWL im globalen Wettbewerb für Intelligente Technische Systeme. Die Realisierung der vier Eigenschaften adaptiv, robust, vorausschauend und benutzungsfreundlich beruht auf der Grundlagenforschung der drei maßgebenden Hochschulen auf den Gebieten Selbstoptimierung, Kognition, intelligente Mensch-Maschine-Interaktion und intelligente Vernetzung. Von Anfang an orientiert sich die Technologiekonzeption an den Konzepten Cyber- Physical Systems und Industrie 4.0. Vernetztes System Kommunikationssystem Informationsverarbeitung Kognitive Regulierung Assoziative Regulierung Mensch-Maschine- Schnittstelle Mensch Kommunikationssystem Nicht kognitive Regulierung Kommunikationssystem Leistungsversorgung Aktorik Teilsystem Sensorik Umgebung Information Energie Stoff Grundsystem Bild 3: Technologiekonzeption von intelligenten Teilsystemen hin zum vernetzten, cyber-physischen System

7 Der Spitzencluster it s OWL im Kontext Industrie In fünf Querschnittsprojekten werden die an den maßgebenden Hochschulen erarbeiteten Grundlagen in eine implementierte, für Unternehmen nutzbare Technologiebasis transformiert, die sowohl konzeptionell als auch in der praktischen Realisierung zur Spitze der einschlägigen Entwicklung zählen. Die Technologiekonzeption von it s OWL strukturiert ein intelligentes technisches System in vier Einheiten: Grundsystem, Sensorik, Aktorik und Informationsverarbeitung (Bild 3). Der Informationsverarbeitung kommt hier eine zentrale Rolle zu. Sie interveniert via Kommunikationssystem zwischen der Sensorik, durch die die notwendigen Informationen über die Betriebssituation wahrgenommen werden, und der Aktorik, die im Zusammenspiel mit dem Grundsystem die letztliche physische Systemaktion ausführt. Beim Grundsystem handelt es sich in der Regel um mechanische Strukturen. Wir bezeichnen eine derart elementare Konfiguration aus den genannten vier Einheiten als Teilsystem. Beispiele für Teilsysteme sind Antriebe, Automatisierungskomponenten, intelligente Energiespeicher etc. Systeme wie eine Werkzeugmaschine bestehen in der Regel aus mehreren Teilsystemen, die als interagierender Verbund zu betrachten sind [GTD13]. In erster Linie prägt die Art der Informationsverarbeitung den beabsichtigten Wandel von mechatronischen zu intelligenten technischen Systemen. So verfügen Erstere nur über eine reaktive und starre Kopplung zwischen Sensorik und Aktorik. Intelligente Technische Systeme hingegen können diese gezielt modifizieren. Reaktive Wirkungsabläufe werden dabei nicht vollständig ersetzt, da die meisten existentiellen Systemmechanismen schon aus Gründen der Sicherheit reaktiv und reflexartig ablaufen müssen. Das aus der Kognitionswissenschaft stammende Dreischichtenmodell für die Verhaltenssteuerung [Str98] (Bild 3) veranschaulicht diese abstrakte Sichtweise auf die Informationsverarbeitung intelligenter Systeme: Die nicht-kognitive Regulierung enthält die kontinuierliche Steuerung und Regelung (motorischer Regelkreis) sowie Reflexe. Übertragen auf ein mechatronisches System wäre das beispielsweise die Sicherstellung des kontrollierten Bewegungsverhaltens eines Mehrkörpersystems, z. B. aktives Fahrwerk eines PKWs. Die assoziative Regulierung enthält u.a. Reiz-Reaktions-Mechanismen und Konditionierung. In einem technischen System würde die Reglerumschaltung z. B. von einer Geschwindigkeits- auf eine Abstandsregelung auf dieser Schicht veranlasst. Die kognitive Regulierung weist typische Funktionen der künstlichen Intelligenz wie Zielmanagement, Planung und Handlungssteuerung auf. Eine technische Realisierung auf dieser Schicht wäre die Selbstoptimierung, wonach ein System aufgrund geänderter Betriebsbedingungen automatisch seine Ziele modifiziert und dann sein Verhalten selbstständig an die veränderten Ziele anpasst [GRS14]. Ein weiterer zentraler Punkt des Technologiekonzepts ist, dass Intelligente Technische Systeme die häufig geographisch verteilt sind kommunizieren und kooperieren. Die Funktionalität des entstehenden vernetzten Systems erschließt sich erst durch das Zusammenspiel der Einzelsysteme. Weder die Vernetzung noch die Rolle der Einzelsysteme ist statisch; vielmehr kann sich beides im Sinne der geforderten Gesamtfunktionalität verändern. Die Vernetzung erfolgt zunehmend in globaler Dimension. Dabei werden Ansätze im Sinne von Cyber-Physical Systems integriert, die in der Vergangenheit völlig separat betrachtet wurden, wie beispielsweise Cloud Computing einerseits und eingebettete Systeme andererseits. Das vernetzte System wird nicht mehr ausschließlich durch eine globale Steuerung beherrschbar sein, vielmehr muss auch durch lokale Strategien ein global gutes Verhalten erreicht werden [GTD13]. Viele Benutzer, 1 Computer Zentralrechner 1 Benutzer, 1 Computer Data Warehouses, Internet, PC 1 Benutzer, viele Computer Big Data, Cloud Computing, Smart Devices Cyber-Physical Systems (CPS) Internet der Daten und Dienste + Internet der Dinge Physikalische Objekte, Geräte,... Eingebettete Systeme + IP-Fähigkeit + Semantische Beschreibung + Vernetzung, Internet (M2M) + Drahtlose Kommunikation + Sensorik, Aktorik + Integration hochleistungsfähiger Kleinstcomputer Bild 4: Zwei konvergierende Entwicklungsstränge als Innovationstreiber (nach Forschungsunion 2013)

8 8 Der Spitzencluster it s OWL im Kontext Industrie 4.0 Smart Building Smart Mobility Smart Products Internet der Daten und Dienste + Internet der Dinge Smart Grids Smart Factory Smart Health Smart Logistics Bild 5: Anwendungsfelder von intelligenten vernetzten Systemen (nach Forschungsunion 2012) Innovationstreiber Internet der Dinge und Internet der Daten und Dienste Wie in Bild 4 (siehe S. 7) dargestellt, handelt es sich um zwei konvergierende Entwicklungsstränge, die neue Perspektiven in vielen Lebens- und Wirtschaftsbereichen eröffnen. Diese neuen Anwendungsfelder sind in Bild 5 beispielhaft wiedergegeben. Das Internet der Dinge ist letztlich das Resultat aus der oben beschriebenen Technologiekonzeption. In diesem kommunizieren physische intelligente Objekte, z. B. Werkstücke, Maschinen, Betriebsmittel, Lager- und Transportsysteme und Fertigungsleitstand, über Internet oder andere Netze. Der Wandel zu einer virtuellen Geschäftswelt basiert hingegen auf einem zunehmenden Angebot von internetbasierten Dienstleistungen und der Verfügbarkeit von großen Datenmengen, die immer schneller verarbeitet werden können. Globale Datennetze, basierend auf Technologien wie Big Data, Cloud Computing und Smart Devices, ermöglichen ein Internet der Daten und Dienste, aus dem sich faszinierende Möglichkeiten für innovative Dienstleistungen oft in geschickter Kombination von Sachleistungen und attraktive Geschäftsmodelle ergeben [ASSW14]. Vor dem Hintergrund dieser Entwicklung sind die 33 Innovationsprojekte des Spitzenclusters zu sehen, die zu innovativen Marktleistungen führen. Smart Products Smart Factory Smart Logistics¹ Elektronische Umfelderkennung CLAAS extreme Fast Control Beckhoff Hochintegrierter Elektronikmotor Lenze Innovative Automatisierungsgeräte Weidmüller Integrierte Steuerungstechnik KEB Intelligenter Systembaukasten Wittenstein Intelligentes Gefahrstofflager DENIOS Selbstoptimierender Bonder Hesse Selbstoptimierender Kneter WP Kemper Separator i4.0 GEA Software Defined Industrial Ethernet WAGO Fertigungsinseln HARTING Intelligente Leistungssteller AEG Intelligente Verarbeitung von Großbauteilen Goldbeck Intelligente Werkzeugmaschine DMG Mori Seiki Interaktive Robotik im Fertigungsprozess HARTING Scientific Automation Beckhoff Selbstoptimierende Wäscherei Kannegiesser Self-X-Fertigungsprozesse Weidmüller, Hettich Virtuelle Arbeitsvorbereitung DMG MORI SEIKI Wandlungsfähige Produktionstechnik Phoenix Contact Tabelle 1 enthält eine Reihe derartiger Projekte, die drei der in Bild 5 dargestellten Anwendungsbereichen zugeordnet sind. Energieeffiziente Intralogistik Lenze Intelligente Vernetzung von Landmaschinen CLAAS ¹ Zahlreiche Anwendungen aus dem Bereich Logistik im Kontext Industrie 4.0 erarbeitet das EffizienzCluster LogistikRuhr, das ebenfalls als Spitzencluster ausgezeichnet wurde. Zwischen beiden Spitzenclustern besteht eine strategische und fachliche Kooperation. Tabelle 1: Innovationsprojekte (Auswahl) von it s OWL im Kontext Industrie 4.0 (Fotos: Lenze, CLAAS)

9 Technologieplattform für intelligente technische Systeme 9 Technologieplattform für Intelligente Technische Systeme Fünf Querschnittsprojekte machen Ergebnisse aus der Spitzenforschung für Unternehmen anwendbar. Das zielführende Management von 46 Forschungsprojekten mit einem Gesamtvolumen von ca. 100 Mio. erfordert eine adäquate Projektstruktur. Die Projektstruktur des Clusters gemäß Bild 6 weist 33 Innovationsprojekte, 5 Querschnittsprojekte und 8 Nachhaltigkeitsmaßnahmen auf. Innovationsprojekte und Querschnittsprojekte ergeben eine Matrixorganisation: Die von der Industrie vorangetriebenen Innovationsprojekte verwenden die durch die Hochschulen im Rahmen der Querschnittsprojekte bereitgestellte Technologieplattform. Die Nachhaltigkeitsmaßnahmen fördern die Entwicklung von Kompetenzen in allen 140 Clusterunternehmen und verstetigen die Entwicklungsdynamik des Clusters über das Ende der finanziellen Förderung hinaus. Globale Zielmärkte Maschinenbau, Fahrzeugtechnik und Energietechnik Teilsysteme Systeme Vernetzte Systeme Beispiele: Intelligente Sensoren Antriebe Automatisierungskomponenten Sie bilden die Basis für Systeme. Beispiele: Produktionsmaschinen Hausgeräte Geldautomaten Sie bilden die Basis für teils geogr. verteilte, vernetzte Systeme. Beispiele: Smart Grids Produktionsanlagen Cash Management Systeme 33 Innovationsprojekte der Kernunternehmen führen zu überlegenen Marktleistungen Zur Laufzeit veränderlich, neue Funktionalität durch Zusammenspiel von Systemen. 5 Querschnittsprojekte schaffen Technologieplattform für Innovationsprojekte und Transfer Selbstoptimierung Mensch-Maschine-Interaktion Intelligente Vernetzung Energieeffizienz Systems Engineering 8 Maßnahmen zur Nachhaltigkeit erzeugen Entwicklungsdynamik über Förderdauer hinaus Vorausschau Technologietransfer Internationalisierung Marktorientierung Prävention Produktpiraterie Aus- u. Weiterbildung Unternehmensgründungen Akzeptanz Bild 6: Projektstruktur des Spitzenclusters

10 10 Technologieplattform für intelligente technische Systeme Die Matrixorganisation (Innovationsprojekte/ Querschnittsprojekte) hat sich über die hohen Erwartungen hinaus sehr gut bewährt: Die Innovationsprojekte nutzen technologische Synergien; das Rad wird nicht jedes Mal neu erfunden. Durch den mit harten Anforderungen verbundenen Einsatz der Leistungen der Querschnittsprojekte in den Innovationsprojekten reift die Technologiebasis. Die Technologiebasis steht weiteren Unternehmen im Cluster und ggf. auch außerhalb des Clusters zur Verfügung. Dadurch kann eine große Anzahl von Unternehmen, insbesondere KMU, von der Spitzentechnologie partizipieren. Dies in der Praxis zu realisieren, ist Zweck der etwa 120 geplanten Transferprojekte. Im Folgenden gehen wir auf die fünf Querschnittsprojekte ein, die die Technologieplattform des Clusters bilden. Bild 8 zeigt, wie die Querschnittsprojekte in der Technologiekonzeption eingeordnet sind. Bild 7: Systems Engineering bildet die Klammer um die Technologieplattform (Fraunhofer IPT) Systems Engineering Intelligente Vernetzung Kommunikationssystem Informationsverarbeitung Kognitive Regulierung Assoziative Regulierung Interaktion zwischen Mensch und Maschine Mensch-Maschine- Schnittstelle Mensch Kommunikationssystem Nicht kognitive Regulierung Selbstoptimierung Leistungsversorgung Aktorik Teilsystem Sensorik Umgebung Energieeffizienz Grundsystem Informationsfluss Energiefluss Stofffluss Bild 8: Die fünf Querschnittsprojekte in der Technologiekonzeption

11 Selbstoptimierung 11 Hochpräzise Messtechnik und intelligente Informationsverarbeitung minimieren Materialverluste und verbessern die Qualität des Bearbeitungsprozesses. Bild 9: Selbstoptimierende Stanz-Biege-Maschine (Weidmüller, Bihler) Das System denkt mit, lernt und passt sich an Querschnittsprojekt Selbstoptimierung Grundlage für die Umsetzung des Leitbilds Industrie 4.0 ist die Realisierung flexibler und konfigurierbarer Produktionssysteme. Dies wird nur durch eine intelligente Informationsverarbeitung in Maschinen und Anlagen nach Maßgabe der vorgestellten Technologiekonzeption (vgl. Dreischichtenmodell) gelingen, die eine autonome Interaktion mit dem Umfeld sowie die Anpassung des Systemverhaltens an künftige Ereignisse ermöglicht. Zukünftige Produktionssysteme werden so in der Lage sein, selbstständig und flexibel auf veränderte Betriebsbedingungen zu reagieren. Dies geht einher mit einer Informationsflut, die aus einer erheblichen Steigerung von zusätzlicher Sensorik und Aktorik resultiert. Selbstoptimierende Stanz-Biege-Maschine Elemente der Selbstoptimierung in der Anlage von Weidmüller (Bild 9) sind eine hochpräzise Messtechnik, eine intelligente Informationsverarbeitung sowie die Vernetzung der Maschinen: Ein Messsystem innerhalb der Maschine erfasst die Kennwerte der produzierten Teile und gibt Informationen über den Maschinen-Output an die Steuerung weiter. Diese sorgt dafür, dass die Maschine durch die autonome Anpassung der Werkzeuge auf Abweichungen reagiert. Ergebnis sind minimierte Materialverluste sowie eine verbesserte Qualität der Bearbeitung [Kal13]. In Zukunft kann das Prinzip der Selbstoptimierung auf ganze Produktionslinien angewendet werden. Die vernetzten Maschinen kommunizieren Unregelmäßigkeiten im Prozess, so dass Ausfälle vermieden und der Produktionsverbund ganzheitlich optimiert werden. Zur Umsetzung solcher selbstoptimierender Prozesse muss eine autonome Parametrisierung der Maschine bzw. Anlage erfolgen. Die Anpassung des Verhaltens erfolgt dabei indirekt über sogenannte Systemziele. Diese stellen übergeordnete Ziele des Systems dar und werden hinsichtlich der aktuellen Situation eigenständig vom System priorisiert. Beispiele für Systemziele sind: minimiere Durchlaufzeit, minimiere Energieverbrauch oder maximiere Qualität. Ressourceneffiziente Großwäscherei Die Firma Kannegiesser definiert solche übergeordneten Ziele z. B. für die Automatisierung in Großwäschereien. In Abhängigkeit vom Energiepreis, dem Grad der Verunreinigung sowie der Auslastung der Wäscherei werden die Ziele minimiere Durchlaufzeit, maximiere Reinigungsleistung oder minimiere Energieverbrauch priorisiert. Falls nun stark verunreinigte Wäsche zur Desinfektion vorliegt, wird bspw. die Reinigungsleistung wesentlich erhöht, wenngleich dies in bestimmten Grenzen zu erhöhtem Energieverbrauch oder höherer Durchlaufzeit führt. Dazu werden Parameter wie Temperatur, die Dosierung von Reinigungsmitteln oder die Einwirkzeit bedarfsgerecht und autonom angepasst.

12 12 Mensch-Maschine-Interaktion Intuitive Interaktion mit dem virtuellen Prototypen eines Teigkneters Bild 10: Virtueller Design Review eines intelligenten Teigkneters (WP Kemper, Heinz Nixdorf Institut) Intelligente Maschinen verstehen Menschen Querschnittsprojekt Mensch-Maschine-Interaktion Die zunehmende Durchdringung von Produkten und Produktionssystemen mit Informations- und Kommunikationstechnik erhöht deren Komplexität, stellt neue Anforderungen an die Entwicklung bzw. Planung der Systeme und fordert neue Wege der Interaktion der Bediener mit den intelligenten Systemen im Betrieb. Die rasante Entwicklung moderner Interaktionstechnologie in den letzten Jahren eröffnet neue Möglichkeiten und Paradigmen bei der Gestaltung der Mensch-Maschine-Interaktion. Neben klassischen zeichenorientierten und grafischen Schnittstellen haben sich verschiedene fortgeschrittene Interaktionsformen etabliert, die von sprachbasiert über haptisch bis hin zu wahrnehmungsgesteuert (z. B. multimodal) reichen. So ist z. B. eine robuste 3D-Verfolgung von Personen durch eine aus dem Entertainment-Bereich stammende Technologie in kurzer Zeit und zu geringen Kosten verfügbar geworden. Ähnliche Technologiesprünge sind in anderen Bereichen zu erwarten, z. B. in der Taktilsensorik oder der gefügigen Robotertechnologie. Außerordentlich Erfolg versprechend ist der Transfer dieser Technologien in die Produktionstechnik. Für diesen Transfer wird im Spitzencluster auf etablierte Strukturen zurückgegriffen: Das Institut für Kognition und Robotik (CoR-Lab) und der DFG Exzellenzcluster Kognitive Interaktionstechnologie (CITEC) an der Universität Bielefeld betreiben die Entwicklung eines Interaktions-Toolkits [LSP+12], welches neue Methoden und Werkzeuge der Interaktionstechnologie (bspw. [KWY+13]) bereitstellt und damit die Entwicklung anwendungsnaher Assistenzsysteme unterstützt [WEG+13]. Auf diesen Vorarbeiten aufbauend, werden geeignete Methoden im Spitzencluster aufbereitet und für den Technologietransfer bereitgestellt. Virtuelle Design Reviews im Maschinenbau Ein Beispiel ist der Einsatz von intuitiven Interaktionstechniken in virtuellen Design Reviews, die es erlauben, im Entwicklungsprozess das entstehende Produkt zu begutachten, kooperativ Designentscheidungen zu treffen und Fehler zu identifizieren. Bei der Entwicklung intelligenter technischer Systeme gewinnt die Analyse des Verhaltens zunehmend an Bedeutung die klassische VR-Darstellung der statischen CAD-Daten reicht hier nicht aus. Aus diesem Grund werden Methoden entwickelt und bereitgestellt, die es dem Entwickler ermöglichen durch direkte Interaktion mit dem virtuellen Prototypen das Verhalten des Systems (z. B. Bewegungsabläufe) zu beschreiben. Dadurch wird der zeitliche und technische Aufwand für die Vorbereitung eines Design Reviews deutlich reduziert, was die Hürden für den Einsatz dieser Technik senkt.

13 Mensch-Maschine-Interaktion 13 Am Beispiel eines modernen Teigkneters der Firma WP Kemper wird demonstriert, wie ausgehend von den CAD-Daten verschiedene kinematische Funktionen im virtuellen Prototyp umgesetzt werden können (Bild 10). Mit geringem Aufwand lassen sich bewegliche Teile (Knethaken, Getriebe etc.) aber auch Interaktionsmöglichkeiten für den Entwickler (Taster, Serviceschritte etc.) beschreiben. Interaktionsstrategien für die Bedienung flexibler Fertigungslinien Neue Interaktionsstrategien unterstützen die Konfiguration, Wartung und Instandhaltung intelligenter technischer Systeme durch die Mitarbeiter im Produktionsumfeld. Die Firma HARTING entwickelt bspw. ein integriertes Konzept für flexible Fertigungslinien (vgl. Bild 11), in dem Fertigungsmodule dynamisch kombiniert werden können, ohne dass eine manuelle Programmierung vor Ort erforderlich ist. Zusätzlich zu der dafür notwendigen modularen Systemarchitektur sind neuartige Konzepte für prozessintegrierte Benutzerschnittstellen eine wichtige Grundlage für eine interaktive Beschreibung und inkrementelle Verbesserung der für eine Produktionsaufgabe notwendigen Prozesslogik. Darüber hinaus werden Interaktionsstrategien entwickelt, um Fehler bei der dynamischen Kombination einfach über die Mensch-Maschine-Schnittstelle beschreibbar zu machen. Algorithmen des maschinellen Lernens sorgen für eine Anpassung der Steuerung der Fertigungsmodule. Dies verbessert die Flexibilität, Benutzerfreundlichkeit und Wirtschaftlichkeit von wandlungsfähigen Produktionssystemen, ohne die Qualität und Prozesssicherheit zu beeinträchtigen. So wird beispielsweise erwartet, dass die Kosten für die Inbetriebnahme der Fertigungslinien vor Ort um bis zu 30% reduziert werden können. Intuitive Mensch-Maschine-Interaktion unterstützt die dynamische Kombination von Fertigungslinien. Bild 11: Flexible Fertigung durch intelligente Automatisierung und die Einbindung der Mitarbeiter im Produktionsfeld durch intuitive Benutzerschnittstellen (HARTING)

14 14 Intelligente Vernetzung Produkt- und Prozessänderungen: Bestätigung nach Selbstkonfiguration Bild 12: Wandlungsfähige Produktion durch Plug-and-Produce (Phoenix Contact) Anschließen und Betreiben Querschnittsprojekt Intelligente Vernetzung Ein wichtiger Schlüssel zur Realisierung des Leitbilds Industrie 4.0 ist die weitreichende Vernetzung der intelligenten technischen Systeme bis hin zur ihrer Integration in das globale Internet und das Internet der Dinge [HJ13]. Im Mittelpunkt stehen dabei die Adaptivität und Wandlungsfähigkeit der Produktion durch neue Self-X-Eigenschaften sowie der damit einhergehenden Realisierung eines Plug-and- Produce. Produktionsstrukturen werden durch die teilweise Selbstorganisation der Prozesse zur Laufzeit flexibler und setzen keine zentrale Planung mehr voraus [NJ14]. Die Selbstkonfiguration beruht auf Methoden zur automatischen Konfiguration von Echtzeit-Kommunikationssystemen und der semantischen Selbstbeschreibungsfähigkeit von Produktionssystemen, -modulen und -komponenten. Beide Aspekte werden mit Hilfe einer dienstorientierten Architektur bereitgestellt. Die zunehmende Komplexität der Inbetriebnahme und Konfiguration kann dadurch wesentlich reduziert und vereinfacht werden. Als direkte Folge kann sich der Bediener auf die wesentlichen und wertschöpfenden Tätigkeiten konzentrieren. Außerdem ermöglichen rekonfigurierbare Kommunikationsschnittstellen die flexible Integration von intelligenten technischen Systemen in unterschiedliche Kommunikationsnetze. Dafür leisten anpassbare Koordinationsprotokolle, die in Bezug auf ihre Sicherheitseigenschaften verifiziert werden können, einen weiteren Beitrag zur Realisierung von wandlungsfähigen Produktionssystemen. Eine weitere wichtige Funktion ist die Selbstdiagnose, sie beruht auf miteinander vernetzten multisensorischen Systemen zur Erfassung des eigenen Zustands und der Umgebung. Sensor- und Informationsfusionssysteme sowie adaptive, intelligente Sensorik ermöglichen angemessene adaptive Reaktionen auf Veränderungen im System oder in dessen Umgebung. Die verwendeten Algorithmen zur Informationsfilterung und zur intelligenten Verarbeitung basieren auf possibilistischen sowie evidenztheorie-basierten Ansätzen und eignen sich zur Einbettung in standardisierte Frameworks. Durch effizientes Design ist ihr echtzeitfähiger Einsatz in ressourcenbeschränkten eingebetteten Systemen gewährleistet. Neue Methoden und unterstützende Werkzeuge erlauben die optimale Parametrierung der Sensor- und Informationsfusionssysteme ohne umfangreiches Expertenwissen. Adaptive und intelligente Sensorknoten können sich durch die Erkennung von kontextbehafteten Zusammenhängen automatisch parametrieren und erhöhen die Flexibilität und Verlässlichkeit des Fusionssystems. Sie verfügen außerdem über Selbstbeschreibungsfähigkeiten und Schnittstellen zur Echtzeit-Kommunikation, die eine durchgängige Vernetzung der Sensorik gewährleistet. Des Weiteren kommt der Standardisierung in diesem Bereich eine zentrale Bedeutung zu, um einerseits die Interoperabilität von Systemen verschiedener Hersteller sicherzustellen. Andererseits kann eine erfolgreiche Integration in Wertschöpfungsnetze und die dadurch ermög-

15 Intelligente Vernetzung 15 lichte Kollaboration der Systeme nur mit Hilfe gemeinsamer Standards gelingen. Daher werden die entstandenen Architekturen und Methoden unmittelbar in die Standardisierung eingebracht. Die folgenden Anwendungsfälle verdeutlichen entwickelte Methoden und Konzepte. Mit flexiblen Maschinen unterschiedliche Produkte herstellen Das Unternehmen Phoenix Contact realisiert eine Wandlungsfähigkeit von Produktionsanlagen durch intelligente Automatisierungstechnik, die eine vereinfachte Planung, Inbetriebnahme und schnelle Anpassung an neue Anforderungen ermöglicht (Bild 12). Insbesondere ist es damit nicht mehr erforderlich, alle Fertigungsvarianten bereits während des Entwurfs der Anlage zu berücksichtigen. Schwerpunkte der Arbeiten sind die vertikale Integration der Anlagenmodule in bestehende IT- Systeme und eine intelligente Steuerungs- und Kommunikationstechnik, die eine automatische Konfiguration in der Planungs- und Betriebsphase unterstützen und damit die Reduzierung des Engineeringaufwands ermöglichen. Ein weiterer Aspekt sind auf einer digitalen Artikelbeschreibung basierende intelligente Produkte. Sie kennen ihre geplante Wertschöpfungsfolge, können mit den Produktionsanlagen kommunizieren und sind jederzeit eindeutig identifizierbar. Informationen entlang ihres Lebenszyklus werden gesammelt und bei Bedarf bereitgestellt. Basierend auf diesen produktinhärenten Informationen können Fertigungs- und Montageprozesse geplant, überwacht und gesteuert werden. Die Qualität kann so signifikant erhöht werden bei gleichzeitiger Reduzierung des Ausschusses. Des Weiteren werden Methoden zur bildgestützten Auswertung und Qualitätskontrolle im Produktionssystem unter Einbeziehung der digitalen Informationen des Produkts entwickelt. Die erzielten Ergebnisse werden in realen Pilotanlagen implementiert und validiert. Intelligente Anpassung und Vernetzung von Landmaschinen Landmaschinen sind komplexe Produktionssysteme mit der Maßgabe, schnell und effizient ein optimales Ernteergebnis zu erreichen. Der Maschinenführer muss dazu die jeweiligen Bedingungen des Feldes wie den Reifegrad der Pflanzen und die Bodenbeschaffenheit berücksichtigen. Gleichzeitig müssen die einzelnen Prozesse wie das Ernten, der Transport und die Einlagerung optimal aufeinander abgestimmt werden. Ziel der Firma CLAAS ist die Entwicklung eines softwarebasierten Dienstes, mit dem sich unterschiedliche Landmaschinen selbständig an die jeweiligen Erntebedingungen anpassen und die einzelnen Prozesse und Akteure intelligent vernetzt werden (Bild 13). Für eine optimale Auslastung der Landmaschinen müssen alle Akteure im Ernteprozess wie Hersteller, Lohnunternehmer und Landwirte einbezogen werden. Es wird erwartet, dass so die Auslastung um mindestens 10% gesteigert werden kann. Die eigenständige Anpassung entlastet zudem den Maschinenführer, da er Änderungen im Ernteprozess nicht mehr manuell umsetzen muss. Der softwarebasierte Dienst kann auf weitere Anwendungen wie die Transportlogistik übertragen werden. Ein softwarebasierter Dienst koordiniert und optimiert den gesamten Ernteprozess. Grundlage ist die intelligente Vernetzung der Landmaschinen. Bild 13: Prozessoptimierung durch die intelligente Vernetzung von Landmaschinen (CLAAS)

16 16 Energieeffizienz Baukastensystem mit intelligenten Antriebslösungen und Lastmanagement für die energieeffiziente Intralogistik Bild 14: Energieeffiziente Intralogistik durch effiziente Antriebslösungen (Lenze) Weniger Energieverbrauch, höhere Leistung Querschnittsprojekt Energieeffizienz Der effiziente Umgang mit den vorhandenen Ressourcen und insbesondere der benötigten Energie ist ein weiterer wichtiger Aspekt im Leitbild Industrie 4.0. Übergeordnetes Ziel ist die holistische Optimierung von Fertigungsprozessen in Bezug auf deren Produktivität, Wirkungsgrad und Ressourceneffizienz. Die optimierte Steuerung von Energieverbrauchern und Energieerzeugern sowie der entsprechenden Leistungsflüsse ermöglichen ein Energie- und Lastmanagement in einem intelligenten technischen System. Durch die Kombination von Prozessdaten aus der Fertigungsanlage und den dazugehörigen Energieprofilen kann die Anlage unter Nutzung verhaltensbasierter Modelle ganzheitlich betrachtet und optimiert werden. Vernetzte Systeme (Smart Grids, Micro Grids etc.), die in einem energetischen Austausch mit ihrer Umgebung stehen, haben in zukünftigen Produktionsanlagen eine immer größere Relevanz und sind für die Optimierung ebenfalls von zentraler Bedeutung. Energieeffiziente Intralogistik durch intelligente Antriebs- und Steuerungstechnik Als eine beispielhafte Anwendung wird vom Unternehmen Lenze die Intralogistik herangezogen (Bild 14). Heutige Intralogistiksysteme bestehen aus vollautomatisierten Lager- und Verteilsystemen, deren Energieverbrauch hauptsächlich von elektrischen Antrieben verursacht wird. Energieeffiziente Lösungen wurden bisher aus Kostengründen selten betrachtet. Durch steigende Energiekosten ist der Energieverbrauch mittlerweile jedoch ein erheblicher Kostenfaktor. Der Einsatz von intelligenter Antriebs- und Steuerungstechnik und ein intelligentes Lastmanagement bieten ein erhebliches Optimierungspotenzial und ermöglichen den energieeffizienten Betrieb von Warenlagern und die damit einhergehende Sicherstellung der Nachhaltigkeit. Ein Baukastensystem stellt effiziente Antriebslösungen und die dazugehörigen Auslegungswerkzeuge zur Verfügung, um für jeden Antriebsprozess im Warenlager die ökologisch und ökonomisch optimale Lösung zu realisieren. Darüber hinaus werden weitere Optimierungen durch lastabhängig angepasste Bewegungsprofile erzielt, die adaptive Steuerungen und eine intelligente Vernetzung der verschiedenen Komponenten voraussetzen. Das intelligente Lastmanagement optimiert den Betrieb des Warenlagers in Prozessechtzeit hinsichtlich der Lastspitzen, um das Versorgungsnetz möglichst gleichmäßig auszulasten. So wird eine bessere Planbarkeit der Versorgungsnetzstabilität ermöglicht, die insbeson-

17 Energieeffizienz 17 dere für den optimalen Betrieb in zukünftigen elektrischen Versorgungsnetzen (Smart Grids) von entscheidender Bedeutung ist. Die Pilotierung durch prototypische Umsetzungen erfolgt anhand von Demonstratoren, wie z. B. der Lemgoer Modellfabrik, und validiert die entwickelten Methoden und Konzepte. Nachhaltige Produktion durch intelligente Automatisierungstechnik Intelligente Automatisierungslösungen sind ein wesentlicher Hebel für eine ressourcenschonende und damit energieeffiziente Produktion. Großes Potential verspricht die Integration intelligenter Verfahren und Technologien, wie z. B. Selbstoptimierung, Lernverfahren, Condition Monitoring und Bildverarbeitung, in die klassische Automatisierungstechnik. Hierzu entwickelt die Firma Beckhoff eine Plattform, die die Entwicklung und den Betrieb nachhaltiger Produktionssysteme unterstützt und so maßgeblich zur Optimierung der Energieeffizienz beiträgt (vgl. Bild 15). Kern der Plattform sind wiederverwendbare Lösungselemente, die sowohl als Hardwareals auch als Softwarekomponenten intelligente Funktionen für die Automatisierungstechnik bereitstellen. Durch den Einsatz derartiger Lösungselemente kann in Zukunft der Energieverbrauch von Produktionssystemen um mindestens 10% reduziert werden. Ferner können die Produktivität und Verlässlichkeit der Produktionssysteme bei nahezu gleichbleibenden Kosten für die Automatisierungstechnik gesteigert werden. Energieeffiziente Produktionssysteme durch die Integration intelligenter Verfahren und Technologien in die Automatisierungstechnik Bild 15: Intelligente Automatisierungslösungen für nachhaltige Produktion (Beckhoff)

18 18 Systems Engineering Wäschestück Personalisierbar:bool Saugfähigkeit [l/kg]:float Verschmutzungsgrad:float Faltmuster:enum Farbe:enum Verhalten-Zustände: Produkt Wäsche Sauber Zustände Wäschestück Feucht Vorpuffer 12-Kammer-Waschstraße Wäsche Waschen vorpuffern Verhalten-Aktivitäten: Wäschereiverarbeitungsprozess Formteile, Kleine Waschstraße Wäschestück Zentrifuge Volltrockenware, [sauber] Flachwäsche Wäsche [feucht] Entwässern waschen [verschmutzt] Wäschestück Sotierstand [sauber] [halbtrocken] Sortieren Verschmutzt Halbtrocken Sortierspeicher Formteil Flachwäsche Wäsche puffern Form:enum Größe:enum Gefaltet Trocken Volltrockenware, Flachwäsche [verschmutzt] Große Waschstraße Wäsche waschen Wäschestück Presse [sauber] Entwässern [feucht] Wäschestück Vereinzelungsstand [sauber] [halbtrocken] Vereinzeln Volltrockenware Ungefaltet Legende Markier- und Lagerstation Wäsche Wäsche puffern markieren Wasch- & Schleudermaschine [2] Bündel markierter Wäsche Waschen Schleudern Objekt Generalisierung Zustand Zustandsübergang Anfangsknoten Wirkstruktur: einzelne Produktionsmittel 3D-Modell der Großwäschereianlage: Teile pro Woche 25 t Wäsche pro Tag 2 t Waschmittel pro Tag Bild 16: Modellierung zur Optimierung der Ressourceneffizienz von Großwäschereien (Kannegiesser) Intelligente Produkte erfordern intelligente Entwicklung Querschnittsprojekt Systems Engineering Systems Engineering (SE) versteht sich als durchgängige, fachdisziplinübergreifende Disziplin zur Entwicklung technischer Systeme, die alle Aspekte ins Kalkül zieht. Es stellt das multidisziplinäre System in den Mittelpunkt und umfasst die Gesamtheit aller Entwicklungsaktivitäten. Systems Engineering ist heute mehr eine Sammlung von Praktiken als eine umfassende ganzheitliche Methodik der Kreation technischer Systeme [GDS+13]. Gleichwohl ist SE, wie u.a. von Ropohl dargestellt [Rop75], der geeignete Ansatz für die erforderliche Methodik zur Entwicklung von komplexen technischen Systemen im Kontext Industrie 4.0. Ziel ist, einen ganzheitlichen fachdisziplinübergreifenden Entwurf eines komplexen Systems zu ermöglichen, der im Zuge der weiteren Konkretisierung in die etablierten Entwicklungsmethodiken und die entsprechenden Toolumgebungen der betroffenen Fachdisziplinen wie Mechanik, Elektrotechnik/Elektronik, Softwaretechnik sowie Anlagen- und Prozesstechnik mündet. Durchgängige, disziplinübergreifende Produkt- und Prozessmodellierung Ziel der Firma Kannegiesser ist die erhebliche Verbesserung der Ressourceneffizienz industrieller Wäschereien. Dies umfasst die bestmögliche Nutzung von Ressourcen wie Energie, Wasser und Waschmittel bei einer zeit- und kostenoptimalen sowie umweltgerechten Reinigung der Wäsche. Die Gesamtwäscherei ist unter ökologischen und ökonomischen Gesichtspunkten zu entwerfen, auszulegen und zu betreiben. Im Rahmen des Projekts werden dazu neuartige Modellierungs- und Simulationsmodelle erarbeitet, mit deren Hilfe sich die ganzheitliche Prozessplanung, -steuerung und -überwachung optimieren lässt. Wie in Bild 16 dargestellt, wird die Wäschereianlage dazu auf verschiedenen Abstraktionsebenen modelliert. Die Prozess- und Systemmodelle beschreiben das systemische, informationstechnische und physikalische Verhalten der Teilsysteme vom Produkt Wäsche über die einzelnen Produktionsmittel bis hin zum gesamten Wäscheverarbeitungsprozess. Durch die durchgängige Verwendung dieser Modelle bei der Prozessplanung, -steuerung und -überwachung lassen sich suboptimale Zustände frühzeitig erkennen und Optimierungen zielgerichtet umsetzen. Die im Rahmen dieses Projekts erarbeiteten Methoden und Werkzeuge lassen sich auf analoge Problemstellungen komplexer maschinenbaulicher Systeme anwenden.

19 Systems Engineering 19 Integration von virtueller und realer Welt Die Firma DMG MORI SEIKI strebt die Unterstützung der Arbeitsplanung/NC-Programmierung mit Hilfe einer virtuellen Werkzeugmaschine an (Bild 17). Die Auswahl des wirtschaftlichsten Fertigungsprozesses sowie der optimalen Bearbeitungsstrategie ist Teil der Arbeitsplanung und basiert stark auf den praktischen Kenntnissen der Mitarbeiter, die durch NC-Programmiersysteme unterstützt werden. Diese spiegeln jedoch häufig das Verhalten der Maschine nur ungenügend wider; so werden beispielsweise die dynamischen Eigenschaften der Achsen oder die Veränderungen der Werkzeuge vereinfacht oder vernachlässigt. Mit Hilfe eines virtuellen Abbilds der realen Maschine werden in Zukunft die zugrundeliegenden Fertigungsunterlagen durch Simulation optimiert, bevor sie in die Werkstatt weitergeleitet werden. Zusätzlich werden die praktischen Kenntnisse der Fertigungsplaner und die Ergebnisse der Optimierungen für die Wiederverwendung in eine integrierte Wissensbasis übernommen [BGP+13]. Virtuelle Welt Optimierte Fertigungsunterlagen Fertigungsunterlagen Maschine Werkzeuge Geometrie Kinematik Verhalten der Antriebe Technologiedaten Geometriekomponenten Spanabtrag Reale Welt Steuerung Interpolation Bewegungen SPS Abläufe Interpretation NC-Syntax Bild 17: Optimierung von Fertigungsunterlagen durch die virtuelle Werkzeugmaschine (DMG MORI SEIKI)

20 20 Resümee und Ausblick Resümee und Ausblick it s OWL ist gerüstet, den Weg zur vierten industriellen Revolution Schritt für Schritt zu gehen. Mit einer stark durch den Maschinen- und Anlagenbau sowie die Elektroindustrie geprägten Clusterstruktur verkörpert it s OWL die von der nationalen Plattform Industrie 4.0 propagierte duale Strategie, die Deutschland sowohl als Leitmarkt als auch als Leitanbieter sieht. Beispielsweise setzen die Clusterunternehmen Beckhoff, Harting, Phoenix Contact, Wago und Weidmüller Standards im Bereich der industriellen Automatisierung und halten einen Weltmarktanteil von 75 % in der elektrischen Verbindungstechnik. Demgegenüber steht ein stark mittelständisch geprägter Maschinen- und Anlagenbau, für den der Einsatz von intelligenten technischen Systemen erhebliche Innovationspotentiale verspricht. Ergänzt durch eine starke Forschungslandschaft bündelt it s OWL Kompetenzen und Bedarfe. Mit der Umsetzung von konkreten Innovationsprojekten im Kontext Intelligente Technische Systeme bietet der Cluster ideale Voraussetzungen, den Wandel der industriellen Produktion mitzugestalten und wesentliche Bausteine für die Verwirklichung des Leitbilds Industrie 4.0 beizutragen. Da das Gros der produzierenden Unternehmen in OWL (ähnlich wie in anderen Teilen Deutschlands) kleine und mittelständische Unternehmen sind, hängt die Realisierung des Leitbilds Industrie 4.0 sehr stark von deren Innovationskraft ab. Aus diesem Grund betreibt it s OWL eine konsequente Transferstrategie mit dem Ziel der Diffusion der beschriebenen Technologieplattform in die Breite. Dieser Technologietransfer soll in erster Linie durch sogenannte fokussierte Transferprojekte erreicht werden. Dabei handelt es sich um kleinere Projekte mit einer Dauer von fünf bis zehn Monaten, in deren Rahmen die Einführung von Clustertechnologien gefördert wird. Es werden 120 solcher Transferprojekte in den nächsten drei Jahren durchgeführt; das Projektvolumen beträgt insgesamt ca. 10 Mio..

21 Literatur 21 Literatur [ASSW14] Arbeitskreis Smart Service Welt: Smart Service Welt Umsetzungsempfehlungen für das Zukunftsprojekt Internet-basierte Dienste für die Wirtschaft, 2014 [BGP+13] Bauer, F.; Gausemeier, J.; Pruschek, G.; Rehage, G.: Arbeitsvorbereitung 4.0. Cloud-basierte Nutzung virtueller Werkzeugmaschinen. wt Werkstattstechnik online. Jahrgang 103 (2013) H. 2 [FA13] Forschungsunion Wirtschaft-Wissenschaft; Acatech Deutsche Akademie der Technikwissenschaften (Hrsg.): Umsetzungsempfehlungen für das Zukunftsprojekt Industrie 4.0, 2013 [GDS+13] Gausemeier, J.; Dumitrescu, R.; Steffen, D.; Czaja, A.; Wiederkehr, O.; Tschirner, C.: Systems Engineering in der industriellen Praxis. Heinz Nixdorf Institut; Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie IPT, Projektgruppe Entwurfstechnik Mechatronik; UNITY AG, Paderborn, 2013 [Geo08] Geo Epoche: Die industrielle Revolution. Gruner + Jahr, Hamburg, 2008 [GP14] Gausemeier, J.; Plass, C.: Zukunftsorientierte Unternehmensgestaltung. Carl Hanser Verlag, München, 2014 [GRS14] Gausemeier, J.; Rammig, F.-J.; Schäfer, W. (Eds.): Design Methodology for Intelligent Technical Systems Develop Intelligent Technical Systems of the Future. Springer-Verlag, Berlin Heidelberg, 2014 [GTD13] Gausemeier, J.; Tschirner, C.; Dumitrescu, R.: Der Weg zu Intelligenten Technischen Systemen. Industrie Management, GITO Verlag, 1/2013. [HJ13] Hinrichsen, S.; Jasperneite, J.: Industrie 4.0 Begriff, Stand der Umsetzung und kritische Würdigung. In: Betriebpraxis & Arbeitsforschung S.: 45-47, Dr. Curt Haefner-Verlag GmbH, Heidelberg, Mai [Jas12] Jasperneite, J.: Alter Wein in neuen Schläuchen? Computer & Automation 12/2012, WEKA FACHMEDIEN GmbH, Haar, 2012 [Kal13] Kalla, H.: Industrie 4.0: Der Weg ist geebnet. etz, elektrotechnik & automation, VDE-Verlag, Ausgabe S2, 2013 [KLW11] Kagermann, H.; Lukas, W.-D.; Wahlster, W.: Industrie 4.0 Mit dem Internet der Dinge auf dem Weg zur 4. Industriellen Revolution. In: VDI Nachrichten 13, VDI Verlag, Düsseldorf, 2011 [KWY+13] Kopp, S.; van Welbergen, H.; Yaghoubzadeh, R.; Buschmeier, H.: An architecture for fluid real-time conversational agents: Integrating incremental output generation and input processing. Journal on Multimodal User Interfaces, 2013 [LSP+12] Lier, F.; Siepmann, F.; Paul-Stueve, T.; Wrede, S.; Lütkebohle, I.; and Wachsmuth, S.: Facilitating Research Cooperation through Linking and Sharing of Heterogenous Research Artifacts. Proceedings of the 8th International Conference on Semantic Systems (I-SEMANTICS 12). Sack H, Pellegrini T (Eds); New York, NY, USA: ACM: , 2012 [NJ14] Niggemann, O.; Jasperneite, J.: Konzepte und Anwendungsfälle für die intelligente Fabrik. In: Bauernhansl, T.; ten Hompel, M.; Vogel-Heuser, B. (Hrsg.): Industrie 4.0 in Produktion, Automatisierung und Logistik, Springer-Verlag, 2014 [Rop75] Ropohl, G.: Einleitung in die Systemtechnik. In: Ropohl, G. (Hrsg.): Systemtechnik Grundlagen und Antworten, Carl Hanser Verlag, München, 1975 [Str98] Strube, G.: Modellierung Motivation and Action Control in Cognitive Systems. In: Schmid, U.; Krems, J. F.; Wysocki, F. (Eds.). Mind Modelling. Pabst, Berlin, 1998 [WEG+13] Wrede, S.; Emmerich, C.; Grünberg, R.; Nordmann, A.; Swadzba, A.; Steil, J.J.: A User Study on Kinesthetic Teaching and Learning for Efficient Reconfiguration of Redundant Robots. Journal of Human-Robot Interaction 2(1): 56 81, 2013

22 22 Clusterpartner Clusterpartner Im it s OWL e.v. bündeln Unternehmen, Forschungseinrichtungen und Transferpartner ihre Interessen. Unternehmen CONSULTING & INNOVATION motion control Hochschulen und Forschungseinrichtungen Transferpartner Fördermitglieder Arntz Optibelt Gruppe, BE Bauelemente GmbH, BISONtec GmbH, Brockbals GmbH, BST International GmbH, Clarion Events Deutschland GmbH, Ceres Vision GmbH, dspace GmbH, ELHA-Maschinenbau Liemke KG, eltromat GmbH, Ferrocontrol Steuerungssysteme GmbH & Co. KG, Friedrich Remmert GmbH, gpdm mbh, Handwerkskammer Ostwestfalen-Lippe, Hanning Elektro-Werke GmbH & Co. KG, Haver + Boecker OHG, IHC Industrie- und Handelsclub OWL e.v., Initiative für Beschäftigung OWL e.v., ISI Automation GmbH & Co. KG, Janz Tec AG, Jowat AG, Kaimann GmbH, KW-Software GmbH, Kreis Paderborn, MADLEHN GmbH, Melitta Europa GmbH & Co. KG, Phoenix Contact Electronics GmbH, Prisma sales service GmbH, REC Deutschland GmbH, Rollax GmbH & Co. KG, Scenario Management International AG, scout P.-Projektmanagement, Smart Mechatronics GmbH, Sparkasse Paderborn-Detmold, Steinhaus Informationssysteme GmbH, steute Schaltgeräte GmbH & Co. KG, Strothmann Machines & Handling GmbH, TK-Oberfläche GmbH, topocare GmbH, TURCK Electronics GmbH, Werthenbach Hydraulik Antriebstechnik GmbH, Westfalen Weser Netz AG Mitglieder Stand März Weitere Unternehmen, wissenschaftliche Einrichtungen und wirtschaftsnahe Organisationen können beitreten. Weitere Informationen zum Verein (Satzung, Beitragsordnung und Beitrittserklärung) sowie weitere Partner finden Sie unter

23 Impressum 23 Impressum Die Autoren Prof. Dr.-Ing. Jürgen Gausemeier Heinz Nixdorf Institut Universität Paderborn, Vorsitzender Clusterboard it s OWL Dr.-Ing. Roman Dumitrescu Geschäftsführer it s OWL Clustermanagement GmbH Prof. Dr.-Ing. Jürgen Jasperneite Leiter Fraunhofer Anwendungszentrum Industrial Automation und Institut für industrielle Informationstechnik Hochschule OWL Arno Kühn Strategie, FuE it s OWL Clustermanagement GmbH Fraunhofer IPT Projektgruppe Entwurfstechnik Mechatronik Henning Trsek Institut für industrielle Informationstechnik Hochschule OWL Herausgeber it s OWL Clustermanagement GmbH Verantwortlich: Dr.-Ing. Roman Dumitrescu, Günter Korder, Herbert Weber Umsetzung: Wolfgang Marquardt Gestaltung: GOLDkids GbR Bildnachweis: DMG MORI SEIKI (Titelbild), Beckhoff, Bihler, CLAAS, HARTING, Heinz Nixdorf Institut, Kannegiesser, Lenze, Phoenix Contact, Weidmüller, WP Kemper April 2014

24 it s OWL Clustermanagement GmbH Zukunftsmeile Paderborn Tel Fax info@its-owl.de 24