Industrie 4.0 Die Aachener Perspektive



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Transkript:

Industrie 4.0 Die Aachener Perspektive Kurzimpuls Dr.-Ing. Thomas Gartzen Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen Lehrstuhl für Produktionssystematik Aachen, 02. Dezember 2014

Im Cluster Logistik auf dem RWTH Aachen Campus arbeiten Industrie und Hochschule inhaltlich und räumlich eng zusammen Zielsetzung Zielsetzung des Campus-Clusters Logistik ist es, komplexe Zusammenhänge in Logistik, Produktion und Dienstleistung erleb- und erforschbar zu machen. Dazu werden die Gesamtheit der inner- und überbetrieblichen Waren- und Informationsflüsse sowie der Austausch von Dienstleistungen betrachtet. Räumliche Positionierung Cluster Logistik Eckdaten Gebäudeansicht (Rückseite) Clusterleitung: FIR e. V. an der RWTH Aachen Clusterleiter: Prof. Dr.-Ing. Volker Stich Grundfläche: ca. 19 000 m 2 Nutzfläche: ca. 40 000 m 2 Hohes Commitment der immatrikulierten Partner Gemeinsame Demonstrationsumgebungen Bezug des neuen Gebäudes 2013 Seite 2

Agenda 1 Industrie 4.0 Die Aachener Perspektive 2 Forschungsinfrastruktur und Use Cases Seite 3

Herausforderung im Produktionsumfeld Warum wird Industrie 4.0 benötigt? Durchschnittliche Zeit zwischen zwei Pässen[s] 5,8 4,4 3,7 WM 1970 WM 1990 WM 2010 Alltag 1,1 WM 2014 Das Spiel wird schneller Die Situation ist unübersichtlich Produktion Massiv verkürzte Lieferzeiten (Bsp.: PVD-Lohnbeschichtung) >390 48% unterschiedliche Arbeitspläne um einen Artikel zu fertigen der Aufträge haben mehr als einen geplanten Fertigstellungstermin Anzahl zu betrachtender Variablen steigt Entwicklung der Vielfalt bei der BWM Group Die Produktionssteuerung muss sich stets neuen Herausforderungen stellen. Bewährte Lösungsansätze von gestern genügen den Anforderungen von heute nicht mehr. Quelle:Wjingaard & Schütze 2003; WZL-Projektbeispiele; BMW Group & Renner 2007 Seite 4

Die vierte industrielle Revolution wird getragen durch die Kollaboration in sozialen Netzwerken Kraftmaschine Taylorismus Automatisierung Kollaboration Jährlicher Energiebedarf in Deutschland Durchschnittliches Pro-Kopf- Einkommen in Deutschland (inflationsbereinigt) Rechenoperationen pro Sekunde pro 1$ Overheadproduktivität im Vergleich zum Jahr 2010 1. Industrielle Revolution 2. Industrielle Revolution 3. Ind. Revolution 4. Industrielle Revolution GWh/a T /(c*a) #Op./(s*1$) % 3,5 30 3,0 2,5 2,0 1,5 1,0 0,5 25 20 15 10 5 1,E+09 1,E+00 800 600 400 200 1825 1900 1925 1950 1975 2000 2025 2050 In Anlehnung an: H.-J. Warnecke (1992) Fraktale Fabrik Seite 5

Industrie 4.0 Die Aachener Perspektive cyber IT Software: Truth IT Hardware: Speed PLM-System Speichern in der Cloud Lokale Speicher ERP-System 4. Industrielle Revolution Kollaborationsproduktivität - Mensch/Mensch - Mensch/Maschine - Maschine/Maschine High Speed Computing Business Communities physical Social Behaviour: Cooperation Software Social Communities Cognitive Systems Physical Systems: Automation Hardware Seite 6

Vertikale Integration Zur Erhöhung der Kollaborationsproduktivität muss die Fabrik kommunikationstechnisch hoch-automatisiert sein Integration der Informationsflüsse Smart Data Prozess-, Maschinen-. Auftrags- u. Umgebungsdaten Ist-Daten in Echtzeit Horizontale Integration Produzent & Dienstleister Lieferanten Kunden Endkunde Geschäftsprozessebene Ausführungsebene Smart Services Planen und Steuern über Services Kontextabhängige Bereitstellung von Services Smart Objects/ Smart Shopfloor multilateral vernetzt minimal intelligent proaktiv Ressourcenebene Industrie 4.0 bedeutet, Arbeitssysteme auf informatorischer Ebene vertikal und horizontal zu integrieren. Legende: Material-/Leistungsfluss Informationsfluss Seite 7

Industrie 4.0 schafft die Grundlage zur effizienten Planung und Steuerung der Produktion, was sich in vier Nutzenfeldern äußert Erhöhte Aussagefähigkeit Verzögerung zwischen Datenerfassung und Datenauswertung Industrie 4.0 Hochauflösende Echtzeit- Kommunikation Erfassung von Echtzeitdaten direkt von der Quelle zum benötigten Bedarfszeitpunkt Besseres Verständnis Erschwerte Interpretation und Priorisierung einer gestiegenen Menge an Informationen Industrie 4.0 Automatisierte Kontrolle und MySpaceWrapper BBCProgrammes BBCPlaycountData riese Routinetätigkeiten und Fokussierung Music-brainz SurgeRadio Audio-Scrobbler QDOS BBCLater +TOTP BBCJohnPeelCrunchBase BBC Music Jamendo Vorverarbeitung von Rückmeldedaten Pub Guide Entlastung der Mitarbeiter von auf Entscheidungsfindung LinkedGeoData LIBRIS ECS South-ampton Doap-space FOAFprofiles Sem-Web-Central Wiki-company Resex Buda-pestBME SemanticWeb.org Flickrexporter SWConferenceCorpus IRIT Toulo SIOCSites Revyu RDF ohloh Open-Guides Virtuoso Sponger Pisa RDF Book Mashup ACM RKBECS South-ampton CiteSeer DBLPHannover DBLP RK Uni Sichere Prognose Mangelhafte Vorhersage von globalen Effekten durch lokale Entscheidungen Industrie 4.0 Gov-Track Durchgängige Kommunikation OpenCyc HomoloGene Disea-some CAS Gene Ontology ChEBI Symbol OMIM InterPro Große Menge an Schnittstellen und Medienbrüche in einer UniSTS HGNC MGI PubMed heterogenen Systemlandschaft Yago Industrie 4.0 PubChem KEGG DBLPBerlin GeneID Reactome UniProt UniParc PDB Pfam PRO Large-scale Simulationen Beurteilung der Auswirkungen von Handlungsalternativen auf das gewählte Optimierungskriterium A B End-to-end Standardisierung des Informationsflusses Befähigung zur konsistenten Zielsetzungen über alle Hierarchieebenen und Organisationsgrenzen Seite 8

Agenda 1 Industrie 4.0 Die Aachener Perspektive 2 Forschungsinfrastruktur und Use Cases Seite 9

Auf 1.600 m 2 wird die komplette Wertschöpfungskette einer Kleinserienproduktion von der Fertigung bis zur Montage abgebildet Groblayout Demonstrationsfabrik und Produkte Karosserie B14 (Vorserie) Fügen II End-of-Line-Test Fügen I Lager, Warenein- u. ausgang, Verpackung Deckenkran Montage Blechbearbeitung Blechbearbeitung MAXeKART Race (Vorserie) Mantelfläche Seite 10

Im Zentrum des Cluster verbindet die Demonstrationsfabrik die reale Produktion mit innovativen Systemlösungen Forschung in realen Produktionssystemen Demonstrationsfabrik Aachen (DFA) Zielsetzung: Generierung von Bewegungsdaten aus dem realen Produktionsbetrieb zur Weiterverwendung in den Innovation-Labs Aufgabe: Produktion verkaufsfähiger Produkte unter Anwendung der Lösungen und Konzepte aus den Innovation-Labs ERP-Innovation-Lab Zielsetzung: Integration von ERP-Systemen Leitfrage: Welche Systeme, Technologien und Standards sind erforderlich, um einen optimalen Informationsaustausch in Logistiknetzwerken zu realisieren? Smart-Systems-Innovation-Lab Zielsetzung: Integration intelligenter Objekte in IT-Systeme Leitfrage: Welche Technologien und Standards ermöglichen Hochauflösung und Echtzeitfähigkeit in logistischen Prozessen? Zielsetzung: Service-Innovation Service-Science-Innovation-Lab Leitfrage: Wie können Innovationen für und mit Dienstleistungen durch Nutzung modernster Verfahren und Techniken erfolgreich realisiert werden? In der Fabrik werden Ansätze und Lösungen der Industrie 4.0 validiert und demonstriert. Seite 11

Im Betrieb der Demofabrik werden die Möglichkeiten und der Nutzen von Industrie 4.0 erprobt und anwendungsorientiert demonstriert Industrie 4.0 Use Cases (Auswahl) Erhöhte Aussagefähigkeit Automatisierte Ermittlung von Übergangszeiten Besseres Verständnis Rückmeldedatenbasierte Analyse der PPS Bereitstellfläche 1 Visualisierung der Rückmeldedaten (Ist-Zustand) Bereitstellfläche 2 RFID- Sensor Simulative Bestimmung der optimalen Steuerung Sicherer Prognose Situative Kapazitätsplanung Durchgängige Kommunikation Adaptive Montageanweisungen Übersicht über Produktionskapazitäten Simulation von Handlungsalternativen PLM-basierte Werkerführung Seite 12

Smart»Facing the Smart Future«Call for Partners: Consortium Study Industrie 4.0 Products, Services, Production Join the consortium and get access to independent study results, including insights about market and technology trends game-changing business models challenges and opportunities an expert community Starting October 2015! Internet of Things Industrial Internet Internet of Services Partners: KEX AG

Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! Kontakt Dr.-Ing. Thomas Gartzen Oberingenieur Lehrstuhl für Produktionssystematik Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen ( +49 241/ 80-2 81 93 2 0 241/ 80-2 22 93 * T.Gartzen@wzl.rwth-aachen.de Seite 14