Intelligente Automatisierungstechnologie auf den breiten Engineering-Markt bringen

Inmitten des starken Wachstums in ihrer Branche nutzen Softwareentwickler für Product Lifecycle Management (PLM) die Cloud und maschinelles Lernen, um Daten zu verwalten und die Benutzererfahrung zu verbessern. Branchenführer beschäftigen sich auch mit Blockchain, entweder um die Verwendung des Distributed Ledgers in ihrer Software zu erweitern oder es dort in ihre PLM-Anwendungen zu integrieren, wo es am sinnvollsten ist.

Der PLM-Markt wuchs im vergangenen Jahr um 9,4 %, wobei 18 Anbieter einen damit verbundenen Umsatz von 500 Millionen US-Dollar erwirtschafteten, sagte Stan Przybylinski, VP of Research bei CIMdata Inc. Mit Blick auf das Jahr 2023 erwartet CIMdata, dass der PLM-Markt mit einer kombinierten jährlichen Wachstumsrate auf fast 72,4 Milliarden US-Dollar wachsen wird von 8,6 %.

„Die Übernahme von Mentor Graphics durch Siemens PLM Software hat sie zum einzigen Anbieter mit Angeboten gemacht, die Mechanik, Elektrik/Elektronik und Software umfassen“, sagte er. „Aufgrund dieser Übernahme liegt Siemens nach Schätzungen von CIMdata auf Platz 1 der Gesamtposition und übertrifft Dassault Systèmes um weniger als 100 Millionen US-Dollar.“

Mit den Verbesserungen und der Berücksichtigung von Blockchain für PLM wird die Anwendung teilweise neu definiert, um grundlegende Fortschritte in der Fertigung widerzuspiegeln.

„Ich denke, das große Problem ist, dass PLM keine eigenständige Anwendung mehr ist“, sagte John Kelley, VP of Product Value Chain Strategy bei Oracle. „Sie ist Teil einer integrierten Lieferkette und Fertigung und ein Schlüsselelement beim Übergang zu Industrie 4.0 und intelligenten, vernetzten Geräten.“

PLM hat auch die Verwaltung von digitalen Zwillingen, Big Data und Analysen übernommen, um nützliche Anwendungen wie solche für die vorbeugende Wartung, Anlagenüberwachung und Produktionsüberwachung zu entwickeln, sagte er.
Siemens PLM Software CTO Jim Rusk könnte Kelley zustimmen. Laut Rusk bietet umfassende PLM-Software einen Wettbewerbsvorteil.

„Wir haben einen ziemlich bedeutenden Fortschritt bei der Entwicklung von Produkten gesehen“, sagte er. „In der Vergangenheit wurde Mechanik von der Ingenieurgruppe entwickelt, und dann gab es vielleicht Elektronik, die von einer anderen Gruppe entwickelt wurde, und vielleicht gab es etwas Software. Diese Domänenbarrieren in Unternehmen, die komplexe Produkte herstellen, können nicht länger bestehen. Es ist schwieriger für sie zu konkurrieren, wenn sie diese Prozesse serialisieren.“

Hinzufügen von Benzin zum maschinellen Lernen

Vikram Vedantham, Senior Manager of Business Strategy bei Autodesk, sagte, die generative Designtechnologie seines Unternehmens, die ursprünglich im vergangenen Jahr eingeführt und jetzt in die Design-to-Manufacturing-Plattform Fusion 360 integriert wurde, sei führend beim Paradigmenwechsel hin zu intelligenten Automatisierungstechnologien auf den breiten Engineering-Markt.

Generatives Design berücksichtigt die Definition eines Problems und alle Einschränkungen, die von einem Benutzer auferlegt werden – einschließlich Abmessungen, Materialien, Belastungsbedingungen –, um mehrere praktikable Designlösungen oder Antworten auf ein technisches Problem zu generieren.

„Wir sind bestrebt, die Engpässe zu beseitigen, die derzeit beim Datenfluss von einer Person und einem Prozess zu einer anderen bestehen, indem wir die Last der Übersetzung dieser Daten durch eine nahtlose, durchgängig digitalisierte Erfahrung vom Design bis zur Fertigung übernehmen“, sagte er . „Denn dann können wir anfangen, nach Optionen zu suchen, bei denen wir selektiv Antworten liefern können, die ein Kunde bevorzugt, anstatt sie Hunderten von Ergebnissen auszusetzen.“

Autodesk hat die Benutzererfahrung von Fusion 360 verbessert, indem es Daten, die von der frühen Ideenfindung bis hin zur Fertigungsvorbereitung generiert wurden, ermöglicht, sich nahtlos in den Arbeitsablauf einzufügen, wenn Benutzer zwischen „Arbeitsbereichs“-Seiten wechseln.

„Wir wollen unbedingt sicherstellen, dass wir die Last der Manipulation der Daten innerhalb des Workflows übernehmen“, sagte Vedantham. „Unsere Kundenforschung und unser Engagement mit dem Kunden zeigen definitiv, dass dies ein aufkommender und zwingender Bedarf auf dem Markt ist.“

Während Autodesk daran arbeitet, maschinelles Lernen in seinen generativen Designprozess zu integrieren, nutzt Oracle die künstliche Intelligenz für Predictive Analytics und Qualitätsmanagement in seiner Oracle PLM Cloud-Anwendung.

„Ein mit dem IoT verbundenes Gerät kann eine Vibration erkennen, die außerhalb der Designparameter liegt. Hier kommen die Nutzung von Predictive Analytics und maschinellem Lernen ins Spiel“, sagte Kelley. „Zunächst muss ich vorhersagen, wann diese Anlage ausfallen wird oder wann die Qualität des auf dieser Maschine hergestellten Produkts außerhalb der Parameter liegt. Zweitens benötige ich die Analyse, um den für das Gerät oder die Produktlinie geplanten Arbeitsauftrag zu bewerten und den besten Zeitpunkt für die Erteilung eines Arbeitsauftrags für die vorausschauende Wartung auszuwählen, um sicherzustellen, dass wir die Auswirkungen auf meinen Werksdurchsatz minimieren. Aber ich werde dies auch in meine Qualitätsanwendung einspeisen, um festzustellen, ob Produktänderungen erforderlich sind, um die Wahrscheinlichkeit zu verhindern, dass dieses Problem erneut auftritt.“

Wenn Unternehmen vom Produktverkauf zu Produkten als Dienstleistung übergehen, ist die Gewährleistung der Betriebszeit zur Kontrolle der Einnahmequellen von entscheidender Bedeutung. Predictive Maintenance und Predictive Asset Management sind für diese neuen Geschäftsmodelle von entscheidender Bedeutung und sind jetzt Teil der PLM-Software.

Ein digital vernetztes PLM wird auch nicht mehr nur vom Engineering genutzt. Es wird auch von Lieferketten-, Fertigungs-, Vertriebs-, Support- und anderen Partnern in der gesamten Produktwertschöpfungskette verwendet. Daher sind rollenspezifische Benutzeroberflächen und Dashboards erforderlich, um sicherzustellen, dass jeder Benutzer nützliche rollenspezifische Informationen erhält, die er für seine Arbeit benötigt.

„Also mussten wir uns darauf konzentrieren, aussagekräftige Informationen basierend auf Rollen zu präsentieren“, sagte Kelley. „Und das ist der Schlüssel, denn Sie müssen eine enorme Menge an Informationen über das Produkt in PLM speichern, um den gewünschten digitalen Thread oder Unternehmensproduktdatensatz zu erstellen.“

Oracle tut dies direkt in der Benutzeroberfläche und in der in die Anwendung eingebetteten Analyse.

„Während Sie Ihre Arbeit erledigen, können Sie Analysen und Dashboards sehen, die für Ihre Verwendung und Ihre Rolle sehr konfigurierbar sind“, sagte er. „Ein Endbenutzer wird also Transaktionen auf niedrigerer Ebene sehen, während ein Manager ein Dashboard über den Produktzustand sehen wird.“

Bei Siemens wird maschinelles Lernen in der integrierten NX-Software für Design, Simulation und Fertigung verwendet.

„Wir sammeln Daten, während der Benutzer mit dem Produkt auf dem Computer eines Benutzers arbeitet“, sagte Rusk. „Aber dann setzen wir maschinelles Lernen ein und sagen, dass wir in den letzten Stunden oder länger hier ein Muster erkennen. Anhand dessen, was dieser Benutzer oder eine größere Gruppe von Benutzern in der Vergangenheit getan hat, können wir vorhersagen, was er als Nächstes tun muss, um seine Aufgabe abzuschließen.“

Er fügte hinzu, dass menschliches technisches Urteilsvermögen und Entscheidungen weiterhin erforderlich seien. Aber künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können diese Entscheidungen treffen und die Informationen bereitstellen, die der Benutzer viel schneller benötigt.

Laut Rusk steht die Vereinfachung der Benutzererfahrung im Mittelpunkt seiner serverbasierten PLM-Software Teamcenter und der browserbasierten Einstiegsplattform von Teamcenter, Active Workspace. Zusammen bilden sie den primären Zugang zu den Informationen eines Produkts, die textuell oder grafisch dargestellt werden können. Denn die Komplexität des Nutzerkreises hat zugenommen.

„Unsere Benutzer stellen einige der kompliziertesten Produkte der Welt her, egal ob es sich um Autos, Flugzeuge oder Unterhaltungselektronik handelt“, sagte er. „Was auch immer es sein mag, es erfordert ein immer breiteres Publikum.

„Sie können sich vorstellen, dass es Sie über die traditionelle Desktop-Umgebung hinaus für den Zugriff von mobilen Geräten öffnet“, sagte er. „Es öffnet es für andere Teile des Betriebs, einschließlich Beschaffung, Fertigung und der Konstruktionsabteilung. Die Idee dabei ist, die Benutzererfahrung zu vereinfachen und zu vereinheitlichen, sodass Benutzer sehr schnell eine Suche durchführen, die Informationen abrufen können, an denen sie interessiert sind, und mit dem nächsten Schritt fortfahren können.“

Wo macht Blockchain Sinn?

Ein weiterer Teil von PLM ist Track &Trace, das System, um jeden Standort eines Artikels und andere Informationen zu lokalisieren.

Oracle hat dieses Jahr damit begonnen, Blockchain-Anwendungen für intelligente Sendungsverfolgung, Chargenabstammung und -herkunft (was bei der Einhaltung eindeutiger Gerätekennungen hilft), intelligente Kühlkette (Dokumentation der ordnungsgemäßen Kühlung verderblicher Waren) sowie Garantie- und Nutzungsverfolgung anzubieten.

„Wir betrachten IoT und die Fähigkeit, Blockchain als Teil unserer Gesamtpräsenz zu integrieren“, sagte Kelley.

Oracle evaluiert Blockchain für zukünftige Stücklisten und die Zusammenarbeit beim Änderungsmanagement mit ausgelagerten Design- und Fertigungspartnern.

Kelley sagte, dass der OEM traditionell eine Zusammenarbeit mit Lieferanten verwaltet, indem er die Stücklisten (Stücklisten) und Konstruktionsänderungen in seinem PLM-System verwaltet und die Informationen dann an die Lieferanten verschickt, die sie dann in ihr System ziehen würden. Aber für sein Unternehmen macht die Zusammenarbeit Blockchain-Apps zu einer guten Lösung für Stücklisten und technische Änderungsaufträge, und Oracle erstellt Pläne für sie.

„Das ist also ein Bereich, auf den wir für Blockchain abzielen werden“, sagte Kelley. „Wir haben noch kein Datum oder keine Uhrzeit dafür, aber es ist definitiv ein Bereich, den wir mit Blockchain nutzen werden, um die Zusammenarbeit zwischen Partnern und der Lieferkette und Wertschöpfungskette des Produkts zu verbessern.“

Blockchain ist ein „Explorationsgebiet“ für Autodesk, sagte Vedantham.

„Wir betrachten es auch unter dem Aspekt einer strategischen Partnerschaft, um herauszufinden, wie wir es am besten integrieren können“, fügte er hinzu.

Und bei Siemens gibt es keinen Zeitrahmen für die Implementierung von Blockchain, obwohl es ein „aktives Interessengebiet“ für das Unternehmen ist, sagte Rusk.

„Es gibt Bedenken hinsichtlich gefälschter Informationen, die möglicherweise irgendwo im digitalen Raum aufgegriffen, dann gesammelt und an den OEM zurückgesendet wurden“, sagte er. „Die Blockchain hat das Potenzial, sich selbst einzufügen und zu verhindern, dass dies in solchen Szenarien geschieht.

„Also denke ich, dass dieser Ansatz, bestimmte Bedenken in Bezug auf ordnungsgemäße Validierung, Fälschungen, Lieferantenvalidierung und andere Arten von Bedenken, denen Sie im Cyberspace begegnen könnten, zu verfolgen, einer der wichtigsten Vorteile ist, die Sie von Blockchain erhalten.“