Industrie 4.0 zwischen Hype und Hallenboden

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1 Industrie 4.0 zwischen Hype und Hallenboden Prof. Dr.-Ing. J. Metternich Zertifiziert nach DIN ISO 9001:2008 Institut für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen Prof. Dr.-Ing. E. Abele / Prof. Dr.-Ing. J. Metternich

2 Leben 4.0 Online Check-in Bildquellen: Uber, Google, Lufthansa, GIRA Institut für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen Prof. Dr.-Ing. E. Abele / Prof. Dr.-Ing. J. Metternich TM 1

3 Zukunftsprojekt Industrie 4.0 schöne neue Produktionswelt? Quelle: Fraunhofer IAO: Produktionsarbeit der Zukunft Industrie 4.0, 2013 Institut für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen Prof. Dr.-Ing. E. Abele / Prof. Dr.-Ing. J. Metternich TM 2

4 Industrie 4.0 die Wegbereiter Moore s Gesetz gilt immer noch: Jede 12 bis 24 Monate verdoppelt sich die Rechenleistung von ICs. Metcalf s Gesetz Der Nutzen eines Kommunikationssystems wächst mit der Anzahl der Verbindungen, also etwa zum Quadrat der Teilnehmerzahl. IPv6: = 3.4 x Hohe Rechenleistung und große Bandbreiten erlauben BIG DATA Analyse in Echtzeit. Beispiel: SAP s HANA Selbstverstärkung 3 Institut für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen Prof. Dr.-Ing. E. Abele / Prof. Dr.-Ing. J. Metternich TM 3

5 Industrie 4.0: Cyber-Physische Systeme Embedded Systems ermöglichen CPS und CPPS Smart Sensors Smart Systems (Smart Sensors and Actuators) Cyber Physical Systems (CPS) Cyber Physical Production Systems (CPPS) Embedded System Quelle: Anderl Institut für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen Prof. Dr.-Ing. E. Abele / Prof. Dr.-Ing. J. Metternich TM 4

6 Die Automatisierungspyramide löst sich auf Bisherige IT-Struktur in der Produktion mit Industrie 4.0 Quelle: Fa. Schmalz Quelle: Umsetzungsstrategie Industrie 4.0 Ergebnisbericht der Plattform Industrie 4.0, April 2015, S. 55 Institut für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen Prof. Dr.-Ing. E. Abele / Prof. Dr.-Ing. J. Metternich TM 5

7 Zwischen Hype und Hallenboden Quelle: Produktion Institut für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen Prof. Dr.-Ing. E. Abele / Prof. Dr.-Ing. J. Metternich TM 6

8 These: Die Frage lautet nicht, ob Sie Industrie 4.0 gut finden. Die Frage lautet: Wo kann ein Anbieter (a) durch die Digitalisierung seiner Prozesse und Produkte (b) den Kundennutzen steigern, Geschäftsmodell (c) so dass der Kunde hierfür bereit ist zu zahlen. Hierfür muss die Wertschöpfung bzw. Produktnutzung des Kunden durch den Lieferanten verstanden werden (ggf. besser, als durch den Kunden selbst). Institut für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen Prof. Dr.-Ing. E. Abele / Prof. Dr.-Ing. J. Metternich TM 7

9 Beispiel Schmalz: Pneumatikventil Quelle: Schmalz Institut für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen Prof. Dr.-Ing. E. Abele / Prof. Dr.-Ing. J. Metternich TM 8

10 Beispiel Wetropa: FoamCreator Institut für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen Prof. Dr.-Ing. E. Abele / Prof. Dr.-Ing. J. Metternich TM 9

11 Beispiel Pepperl&Fuchs: Smartbridge Verbindungsaufbau zwischen Sensor und Endgerät für: Auslesen von Daten Parametrierung von Sensoren Institut für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen Prof. Dr.-Ing. E. Abele / Prof. Dr.-Ing. J. Metternich TM 10

12 Vision: Everything as a service Alte Logik: Produktnutzung im Zentrum Service erzeugt Zusatznutzen Quelle: DMG Mori Transaktion im Vordergrund Neue Logik: Produkt ist Vehikel der Nutzenversorgung Service stellt Nachhaltigkeit der Lösung sicher Interaktion im Vordergrund Institut für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen Prof. Dr.-Ing. E. Abele / Prof. Dr.-Ing. J. Metternich TM 11

13 Neue Geschäftsmodelle werden v.a. die Nutzungsphase adressieren. Beispiel Werkzeugmaschine Institut für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen Prof. Dr.-Ing. E. Abele / Prof. Dr.-Ing. J. Metternich TM 12

14 Arbeit der Zukunft zwei Entwicklungsmöglichkeiten. Menschliche Arbeitskraft wird ersetzen, mehr Automatisierung. Mitarbeiter wird als Bediener geschult. Prozess kontrolliert Mitarbeiter. Kontrollentzug: Das System lernt, nicht der Mensch. Mensch als Problemlöser in den Mittelpunkt stellen. Mitarbeiter erhält Systemkompetenz. Mitarbeiter erhält mehr Prozesstransparenz. Mensch lernt, Prozess wird verbessert. Es gibt keinen Automatismus in eine Richtung. Wir müssen die Gestaltungsspielräume nutzen! Quelle: dpa Institut für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen Prof. Dr.-Ing. E. Abele / Prof. Dr.-Ing. J. Metternich TM 13

15 These: Die Herausforderungen in der Produktion haben sich nicht (so stark) geändert aber die Möglichkeiten. Das Instrument ist prozessübergreifende Informationsaktualität zwischen beliebigen Endpunkten. Source: Umsetzungsstrategie Industrie 4.0 Ergebnisbericht der Plattform Industrie 4.0, April 2015, p. 51 Institut für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen Prof. Dr.-Ing. E. Abele / Prof. Dr.-Ing. J. Metternich TM 14

16 Welche IT-Struktur braucht es hierfür? Beispiel: Projekt Effiziente Fabrik 4.0 in der Lernfabrik CiP ERP APROL Smart Data Anlagen Maschinentakt Energieverbrauch Füllstände Technologie Maschinenstatus Prozessfortschritt Zeitstempel der Lesegeräte Produkt Maße Oberflächengüte Gewicht Big Data Messverstärker SPS Smart Bridge Data Institut für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen Prof. Dr.-Ing. E. Abele / Prof. Dr.-Ing. J. Metternich TM 15

17 6:00 6:01 6:02 6:03 6:04 6:05 6:06 6:07 6:08 6:09 6:10 6:11 6:12 6:13 6:14 6:15 6:00 6:01 6:02 6:03 6:04 6:05 6:06 6:07 6:08 6:09 6:10 6:11 6:12 6:13 6:14 6:15 6:00 6:01 6:02 6:03 6:04 6:05 6:06 6:07 6:08 6:09 6:10 6:11 6:12 6:13 6:14 6:15 6:00 6:01 6:02 6:03 6:04 6:05 6:06 6:07 6:08 6:09 6:10 6:11 6:12 6:13 6:14 6:15 Digitale und permanente Erfassung aller Prozessdaten der Werkstatt Spanndruck Säge Kasto SB Fräsmaschine DMC 50H Institut für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen Prof. Dr.-Ing. E. Abele / Prof. Dr.-Ing. J. Metternich TM 16

18 Die Bauteilhistorie ist künftig über mobile Endgeräte nachverfolgbar Zylinderboden 40mm Artikelnr. ZB911 Seriennr Material AlCuMgPb Lieferant Alu AG Wertstromdaten Länge X mm Säge Breite X mm Höhe X mm Spanndruck Länge X mm Fräszentrum Breite Höhe X X mm mm Institut für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen Prof. Dr.-Ing. E. Abele / Prof. Dr.-Ing. J. Metternich TM 17

19 performance performance performance Entwicklungsstufen: Problemlösung und Verbesserung wird schneller proaktiv - prädiktiv reaktiv - synchron reaktiv - asynchron now time now Lösung bereits aufgetretener Probleme time now Lösung aufgetretener Probleme in Echtzeit time Lösung von Problemen, die noch nicht aufgetreten sind Institut für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen Prof. Dr.-Ing. E. Abele / Prof. Dr.-Ing. J. Metternich TM 18

20 Adaptive Standardisierung Beispiel: Produkt steuert Prozess in der Einzelstückmontage Gehäuse (2) B Deckel (2) B.1 Getriebe (5) B.1.5 Welle (2) B Cloud Institut für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen Prof. Dr.-Ing. E. Abele / Prof. Dr.-Ing. J. Metternich TM 19

21 Produkt erhält seine Konfiguration aus der Cloud Cloud Auftrag No. XY Variante: B RFID 2 1 Institut für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen Prof. Dr.-Ing. E. Abele / Prof. Dr.-Ing. J. Metternich TM 20

22 Produkt meldet sich an: Auswahl des Schraubprogramms und Rückmeldung der Daten Cloud RFID 2 1 Institut für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen Prof. Dr.-Ing. E. Abele / Prof. Dr.-Ing. J. Metternich TM 21

23 Produkt meldet sich an und die Montage(-fim)sequenz wird konfiguriert Cloud Nichts Neues? Doch: Drastisch sinkender Aufwand! RFID 2 1 Institut für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen Prof. Dr.-Ing. E. Abele / Prof. Dr.-Ing. J. Metternich TM 22

24 Genau wie Lean will Industrie 4.0 die operative Exzellenz verbessern, in der gezielten Kombination liegt die Stärke Lean Industrie 4.0 Ansatz ganzheitlich technisch Philosophie Wertebasiert Machbarkeit Fundament Stabilität und Standardisierung Ad hoc Optima Lean bleibt führendes System Evolutionärer Technikeinsatz Adaptive Standardisierung Steuerungsprinzip Pull und Flow, FiFo objekt- und situationsabhängig Dynamische Dimensionierung Prozessverbesserung Reaktiv im Tagesgeschäft durch Mitarbeiter Selbstoptimierend durch Echtzeitdaten Probleme früher erkennen Informations beschaffung Aktueller Ort, aktuelles Material (Genchi Genbutsu) Situationsabhängige Datenaufbereitung in Echtzeit Problemlösung mit Echzeitdaten Institut für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen Prof. Dr.-Ing. E. Abele / Prof. Dr.-Ing. J. Metternich TM 23

25 Industrie 4.0 in der Lernfabrik CiP Adaptiver Supermarkt Condition Monitoring Bauteil steuert Prozess Energy Monitoring Intelligenter Werkzeugkreislauf Digitales Shopfloormanagement Bauteile als Informationsträger Papierlose Qualitätssicherung Intelligente Werkerassistenzsysteme Institut für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen Prof. Dr.-Ing. E. Abele / Prof. Dr.-Ing. J. Metternich TM 24

26 Worauf es ankommt Die richtigen Fragen stellen. Die richtigen Worte wählen ( CPPS?). Nicht das System zur Lösung machen, Bewährtes zielgerichtet ergänzen. Erst Stabilität erzeugen, dann ein System aufsetzen und Daten erzeugen. Aus Information durch Beziehungswissen Smart Data machen. Dashboards/Reports immer mit einem Prozess verbinden. Mensch als Problemlöser in den Mittelpunkt stellen und qualifizieren. Institut für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen Prof. Dr.-Ing. E. Abele / Prof. Dr.-Ing. J. Metternich TM 25

27 Das zentrale Prinzip von Problemlösung und Verbesserung Data is of course important in manufacturing, but I place the greatest emphasis on facts. Taiichi Ohno Institut für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen Prof. Dr.-Ing. E. Abele / Prof. Dr.-Ing. J. Metternich TM 26