Wie sich Factory Intelligence entwickelt

Intelligente Fabriken haben existiert seit den historischen Anfängen der Fertigung, aber Intelligenz – definiert als der Erwerb und die Anwendung von Fertigungswissen – lag nur bei den Mitarbeitern der Fabrik.

Mit dem Aufkommen der Numerical Control (NC) und dann der Computer Numerical Control (CNC)-Technologien erhielten Fabrikmaschinen digitale I/O-Fähigkeiten, waren aber immer noch nicht intelligent. Digital aktivierte Maschinen waren zwar zunehmend produktiver, hatten aber kein Bewusstsein für sich selbst, ihre Umgebung oder die Aufgaben, die ausgeführt wurden oder ausgeführt werden sollten.

Trotz dieser Einschränkungen wurde eine zentralisierte Fabrikintelligenz in bescheidenem Maßstab durch einen deterministischen Satz digitaler Befehle und Antworten auf niedriger Ebene erreicht. Ein Experiment in groß angelegter zentralisierter Fabrikintelligenz war das Manufacturing Automation Protocol (MAP) von General Motor aus dem Jahr 1982, das über das Token-Bus-Netzwerkprotokoll (IEE 802.4) betrieben wird. Das MAP-fähige Factory-Intelligence-Experiment endete 2004, da es schwierig war, die Betriebszuverlässigkeit aufrechtzuerhalten.

Einer der wichtigsten Gründe war die mangelnde Ausfallsicherheit des Systems, ein Nachteil der erforderlichen deterministischen Werkskommunikationsstandards und -protokolle. Ein weiterer Grund war, dass die angeschlossenen Maschinen auf keiner Ebene weiterarbeiten konnten, wenn keine Anweisungen von einem zentralen System kamen.

Eine Analogie könnte zur Mainframe-to-Terminal-Infrastruktur gezogen werden, die in den 1990er Jahren mit der Entwicklung des PCs und des verteilten Rechnens obsolet wurde. Mehrere bedeutende Änderungen haben die Entwicklung intelligenter Maschinen für die intelligente Fabrik ermöglicht. Die erste ist die Ausweitung der allgegenwärtigen Ethernet-LAN-Infrastruktur der IT auf den Fertigungsbereich, wodurch schnelle 3D-Downloads der modellbasierten Definition (MBD) und Uploads von Prozess- und Produktdaten ermöglicht werden.

Zweitens sind die heutigen digitalen Zwillinge insofern intelligent, als sie sich nicht nur ihrer Fähigkeiten und ihres Betriebsstatus bewusst sind, sondern auch der Arbeit, die an einem bestimmten MBD durchgeführt werden kann. Auf diese Weise können intelligente Maschinen ähnlich wie ihre menschlichen Partner auf Aufgaben bieten. Der digitale Zwilling einer intelligenten Maschine benötigt keine deterministischen Low-Level-Anweisungen, sondern antwortet stattdessen auf ein übermitteltes MBD und leistet, falls ausgewählt, echte Arbeit mit seinem physischen Gegenstück.

Schließlich wird anerkannt, dass drei standardisierte Kerntechnologien – HTML, CSS und JavaScript – die weit verbreitete Einführung des Internets und die Entstehung intelligenter globaler Systeme ermöglichen. Es ist vorgesehen, dass ähnliche standardisierte Kerntechnologien das industrielle Internet und Fabrikintelligenz in der diskreten Fertigung ermöglichen werden. Zu den führenden Industrial Internet-Standards gehören STEP (ISO 10360) für modellbasierte Definitionen, MTConnect für Prozessdaten und Quality Information Framework (QIF) für Produktdaten.

STEP trägt die meisten, wenn nicht alle Konstruktionsabsichten als semantisches 3D-Modell in einem nicht proprietären Format, das vom nativen Mastermodell eines CAD-Systems abgeleitet ist. MTConnect ermöglicht computergestützten Fertigungsanlagen, strukturierte, kontextualisierte Prozessdaten in einem nicht proprietären Format zu verarbeiten und zu produzieren.

QIF ermöglicht es computergestützten Messgeräten, strukturierte, kontextualisierte Daten in einem ähnlichen nicht-proprietären Format zu verarbeiten und zu produzieren. Alle drei Standards und ihre anfänglichen Implementierungen machen Fortschritte bei den Metriken der Fertigungsbereitschaft.