Ressourcenoptimierte Produktion durch Umsetzung von Industrie 4.0-Strategien Rüdiger Trobisch Bereichsleiter Manufacturing & Business Integration Ruediger.trobisch@mwgroup.net M+W Process Automation GmbH A Company of the M+W Group 10. April 2014
Agenda M+W Process Automation GmbH und M+W Advanced Applications GmbH Industrie 4.0 Messe-Applikation Benefits
M+W Process Automation GmbH Founding: 1986 Headquarters: Management: Group: Ludwigshafen / Rhine Franz Greisberger, Henning Hammerstaedt, Ralf Schmid M+W Group Core Competences: Automation for the process industry Automation for the automotive and manufacturing industry EPCM 21 locations in Germany 15 further locations in Europe 4 locations in China 730 Employees (total) there of: 610 Engineers (Consulting/Engineering/Software) 65 Employees Control Cabinet Construction/ Installation
M+W Advanced Applications GmbH Headquarters: Management: Group: Rottweil Andreas Grupp, Ralf Schmid M+W Group Business Divisions: Process Consulting Production, Logistics, Quality Management SAP Consulting SAP Development SAP VAR Partner SAP Hosting Partner Industries: High Tech Automotive Medical Device Engineering Mechanical Engineering Process Industries
M+W Global Automation Network AMERICAS EUROPE ASIA Canada Puerto Rico Mexico USA Austria Belgium Czech Republic Germany Ireland Poland Russia Switzerland Slovakia The Netherlands Turkey China (M+W Automation)
Industrie 4.0 sieht sich die deutsche Industrieproduktion einem technischen Meilenstein gegenüber: autonome eingebettete Systeme, die drahtlos untereinander und mit dem Internet vernetzt sind.in der Produktion entstehen Cyber-Physical Production Systems (CPPS) mit intelligenten Maschinen, Lagersystemen und Betriebsmitteln, die Informationen austauschen, Aktionen auslösen und sich gegenseitig selbstständig steuern CPPS schaffen Smart Factories Produkte sind eindeutig identifizierbar, jederzeit lokalisierbar und kennen ihre Historie, den aktuellen Zustand sowie alternative Wege zum Zielzustand gleichzeitig durchgängiges Engineering über den gesamten Lebenszyklus Q:Umsetzungsempfehlungen Industrie 4.0 6
Industrie 4.0 in der Prozess-Industrie vertikale Integration (seit den 80ern) Auftragsliste 4710 Salicilsäure 250 mg 15.000 St. 2009-10-30 4711 Vitamin C 500 mg 22.000 St. 2009-11-05 4715 Vitamin C 250 mg F 12.500 St. 2009-11-05 ERP 4718 Salicilsäure 250 mg 5.000 St. 2009-11-06 Aufträge und Stücklisten Produzierte Mengen/Verbräuche Verbräuche Auftrag 4711 10 Mat A 125,50 kg 20 Mat B 270,00 kg 30 Folie 90 m 40 Einweg-Palette 5 St. Energie: 1580 kwh Wasser: 125 cbm Stunden: 87,50 h Zeit Auftrags-Status Feinplanung Kommissionierung - - 124.55 kg kg Produktion Abfüllung / Verpackung Lager
Umsetzungsempfehlungen Industrie 4.0 Mobile Anbindung zur Auftragserfassung von Varianten Vertikale Integration IT / Produktion Entscheidungsunterstützung Business Intelligence ISA Standards und Cloud Prädiktive Analyse für Wartung und Qualität Kosten & Nutzen Analyse Transparenz durch Echtzeit Monitoring
Reales Umfeld
Industrie 4.0: Übergreifende Kommunikation auf Basis von standardisierten Services Interne Services, Analytics, KPI Sensorik SAP ERP Übergreifende Services entlang der Wertschöpfungskette sowie externe Services MES Standardisierte Webservices IBM Integration Bus Mapping Prozesse / Strukturen Standardisierte Webservices Produktionsleitsysteme / Steuerungen / Sensorik / Leitstand / Monitoring
Demo-Applikation Die Demo zeigt die Vertikale Integration eines ERP Systems (SAP) mit einer unterlagerten Sensorik (RFID Schreib-/Lesekopf und Farbsensor von Balluf), SPS Controller (Siemens S7), Maschinen (FANUC Roboter) und Profibus auf der Prozessebene mit einem IBM Integration Bus. Die Echtzeit Daten werden mit IBM PMQ Predictive Maintenance & Quality entsprechend den Geschäftsanforderungen des Kunden analysiert und visualisiert. Auf Basis der quasi Echtzeit Datenintegration können Frühwarnsysteme implementiert werden mit der Möglichkeit, bei ungeplanten Ereignissen z.b. durch eine Mustererkennung eine Prozess- bzw. Qualitätsabweichung zu vermeiden.
Systemaufbau Kunde Variante Mitarbeiter Prädiktive Wartung und Qualität Kunden Auftrag SAP Fertigungs Auftrag Orders Auftrags Abwicklung Start Service Process Integration Bus serialize Cube Adapter 1 Adapter 2 Adapter 3... Roboter Sensoren RFID/NCF Seriennummer Controller S7 / Profibus Give away
Nutzenbetrachtung (Beispiele) kundenindividuelle Ausprägungen werden sicher und transparent realisiert jederzeit aktuelle Übersicht über Stati, Anlagenverfügbarkeiten, Kapazitätsprofile etc. Optimierung durch Analyse Störungen / Prozessdaten deutlich erhöhter Automatisierungsgrad Produktion von kleinen Losgrößen (Losgröße 1) wird effizient flexible Zuweisung, Bündelung und Split von Produktionsbzw. Fertigungsaufträgen zur Optimierung der Auslastung frühzeitige Fehlererkennung durch Echtzeit-Datenerfassung und integrierter Analytics (Mustererkennung) Automatisierte, effiziente Wartungsplanung auf Basis von Prozessdaten transparente KPI ermöglicht den Vergleich von Anlagen (Produktivität, Qualität, Liefertreue) sowie werksübergreifendes Benchmarking Steuerung von energieintensiven Prozessen abhängig von aktueller Auftragslage oder anderen Parametern Flexibilität Effizienz Vorausschauende Wartung Kennzahlen Energiemanagement
Operational Excellence durch Datenanalyse (Beispiel Wartung) Prädiktive Wartung Zustandsorientierte Verfahren und Fehlererkennung mit Vorhersage zur Vermeidung ungeplanter Ausfälle? Methodik zur Ermittlung von Fehlerursachen und -vermeidung Anomalie und Trenderkennung Gewährleistungs- bzw. Wartungskostenanalyse Vorhersage auf Basis von Fehlerraten und Wartungsereignisse Kosten auf Basis Zeiten, Arbeitskosten, SLA für Budgetermittlung, RONA Ersatzteilverfügbarkeit mit Varianten Kunden-Support Verbesserung der Fehleranalyse aufgrund einer vorhandenen qualitativen Datenbasis Nutzung und Auswertung von Alarmen und Ereignissen zur Fehlerbehebung Reliability Centered Maintenance Erkennen von Abweichungen und Fehlerkonstellationen mit Schwerpunkten in unstrukturierten und strukturierten Daten Prognose des benötigten Ersatzteilbedarfs unter Berücksichtigung des Bestands bzw. der Verfügbarkeit Bestandsoptimierung Analytical process, predictive maintenance with SPSS Mustererkennung zur Erreichung einer hohen Anlagenverfügbarkeit Engineeringdaten in Wartungsprozessen nutzen u.a P&ID / R&I Diagram Frühwarnsysteme
Ein Prozess mit vielen Schritten Aktuell heterogene Landschaften vertikal integriert in überlagerte MES/ERP Systeme, welche die Gesamtprozesse lokaler Installationen steuern. Mit der zunehmenden Verfügbarkeit standardisierter Services für die Kommunikation aller im Wertschöpfungsprozess involvierten Komponenten kann schrittweise auf selbststeuernde, Cyber-Physical Production Systems (CPPS) im Sinne der 4. industriellen Revolution ausgebaut werden.
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