Wie eine vernetzte Fabrik aussieht: Die Zukunft der smarten Fertigung

Wenn Hersteller den Begriff „vernetzte Fabrik“ hören, stellen sich viele automatisierte Linien und Robotik vor, die bereits vorhanden sind. Doch im Kontext des Internet of Things (IoT) geht eine vernetzte Fabrik weiter – sie fügt eine zweite Konnektivitätsebene hinzu, die jeden Aspekt der Produktion erfasst, überwacht und optimiert.

In IoT-Begriffen ist eine vernetzte Fabrik eine, in der mehr Elemente des Produktionsprozesses gemessen und getrackt werden. Diese Daten fließen in Prozessverbesserungen, überwachen Assets für Standort und vorbeugende Wartung, lokalisieren Rohmaterialien und bewerten andere kritische Produktionszyklus-Metriken.

Work-in-Progress Tracking

Viele Werke verlassen sich auf manuelles Barcode-Scannen für Work-in-Progress-Tracking. Mitarbeiter scannen ein „Reisedokument“, wenn Komponenten zwischen Stationen wechseln, und dokumentieren jeden Schritt. Zwar meist effektiv, versagt diese Methode, wenn Scans vergessen werden – Items gehen verloren und erfordern aufwendige physische Suchen.

High-Tech-Sektoren wie die Luft- und Raumfahrt setzen „Expediteure“ ein, die fehlende Teile jagen – eine teure Lösung, die ein Echtzeit-Lokalisierungssystem (RTLS) wie AirFinder ersetzen kann. AirFinder eliminiert verlorene Items und den Bedarf an einem dedizierten Expediting-Team, indem es den Standort jedes Components augenblicklich bestimmt.

Wenn ein Teil oder eine Baugruppe für Nacharbeit entnommen wird und den normalen Workflow verlässt, benachrichtigen AirFinders automatisierte Alerts Techniker im Moment der Ankunft im Nacharbeitszentrum, wodurch Stunden unbeachteter Verzögerung verhindert werden.

Rohmaterial-Tracking und -Monitoring

Für nicht-verderbliche Materialien reicht Barcode-Scannen typischerweise aus, doch es teilt dieselbe Verwundbarkeit – Materialien können „verloren“ gehen, wenn ein Scan vergessen wird. Verderbliche Rohstoffe wie Lebensmittel- oder Pharma-Zutaten verlangen strengere Kontrolle. Barcode-Daten allein können Bestandsrotation oder Lagerbedingungen nicht managen.

AirFinders Standort-Tags ermöglichen Mitarbeitern, den ältesten Bestand schnell zu finden und Verschwendung zu reduzieren, indem sichergestellt wird, dass Materialien vor Ablauf verwendet werden. Das System überwacht auch Temperatur, Licht, Schock und Feuchtigkeit und sendet Alerts, wenn Bedingungen außerhalb vorgeschriebener Bereiche fallen – kritisch für temperatursensitive Produkte wie Impfstoffe.

End-to-End-Tracking ist ebenso wertvoll beim Bezug von Komponenten von externen Lieferanten. Durch Tracking von Teilen im Transit können Hersteller Ankunftszeiten besser schätzen und Workflow entsprechend anpassen. Vor Ort helfen Standort-Tags, Komponenten im Lager zu finden und durch die Fabrik zu verfolgen.

Mitarbeiter-Tracking in der vernetzten Fabrik

Menschen wehren sich oft gegen Tracking, aber es gibt legitime Gründe – Sicherheit, Security, Flächennutzung und Performance –, die Worker-Tracking in der Fertigung rechtfertigen.

• Sicherheit: AirFinder kann Verkehr in Gefahrenbereichen überwachen und alerten, wenn ein ungeschulter Arbeiter eine Zone mit gefährlichen Materialien betritt.
• Security: In regulierten Branchen wie Verteidigung können Tags ITAR-Compliance erzwingen, indem sie Zugang zu sensiblen Arbeitsbereichen beschränken und bei unbefugtem Zutritt alarmieren.
• Flächennutzung: Anonymes Tracking von Körpern (nicht Identitäten) zeigt, welche Bereiche über- oder unterausgelastet sind, und leitet effizientere Layout-Entscheidungen.
• Performance: Zwar am invasivsten, aber Tracking von Arbeiterstandort und -zeit kann Prozessengpässe und Schulungsbedarf aufdecken. Viele HR-Abteilungen sehen diese Daten als Werkzeug zur Produktivitätssteigerung, sofern Datenschutz transparent adressiert wird.

Geräte-Monitoring für vorausschauende Wartung

Die meisten Fabrikautomatisierungssysteme operieren auf geschlossenen OT (Operational Technology) Netzen, die riesige Datenmengen generieren. Wenn diese Daten gesammelt und analysiert werden, eröffnen sie signifikante Einblicke in Gerätegesundheit.

Predictive Maintenance (PdM) nutzt diese Einblicke, um drohende Ausfälle vor ihrem Eintreten zu erkennen. Der PdM-Markt wird bis 2022 auf 11 Milliarden $ projiziert, da Hersteller die Kosteneinsparungen durch Vermeidung ungeplanter Ausfallzeiten realisieren.

Beispielsweise: Wenn der Stromverbrauch einer Maschine in einem Monat um 20 % steigt, flaggen PdM-Algorithmen ein potenzielles Problem und fordern präventive Wartung an. Dieser gezielte Ansatz eliminiert Raten, reduziert Reparaturkosten und hält die Produktion am Laufen.

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