Next-Level Automation: Buzzwords in echte Fertigungsgewinne verwandeln

Realitäten verstehen, Fallstricke vermeiden

Edge. Cloud. Digital Twin. KI. AR. VR. Cobots. Einst waren es Buzzwords. Jetzt werden sie zu technischen Realitäten in mittelständischen bis großen Fertigungsanlagen in Nordamerika. Zeitpläne für die Einführung variieren je nach Industriezweig, aber eine aktuelle Studie zeigte, dass 76 % der Hersteller eine Smart-Factory-Initiative in Arbeit haben.

Richtig implementiert, werden diese Initiativen unsere Werke transformieren – die Produktion von allem, von Fertiggerichten bis zu Verkehrsflugzeugen, effizienter, konsistenter und vernetzter machen. Automatisierung ermöglicht ein Maß an Genauigkeit und Produktivität jenseits menschlicher Fähigkeiten – selbst in Umgebungen, die für Menschen als unsicher gelten würden.

Der Schlüsselbegriff oben ist „richtig implementiert“. Es gibt Herausforderungen und potenzielle Fallstricke. Manufacturing Engineering sprach mit mehreren Branchenexperten, um ihre Sicht darauf zu erhalten, wo wir heute stehen, wie morgen aussehen könnte und was uns stolpern lassen könnte.

Fortschritte sind branchenspezifisch

Auf die Frage nach dem aktuellen Automatisierungsgrad in Fertigungsanlagen zögerten unsere Experten, über die Fertigung als Ganzes zu verallgemeinern, und boten stattdessen Beobachtungen zu spezifischen Industriezweigen an.

So sind Automobil und Luftfahrt stark automatisiert, laut Claude Dinsmoor, General Manager Product Development bei FANUC America Corp., Rochester Hills, Michigan. „Es gibt viele Produktionsschritte in der Fertigung eines Automobils oder SUV, die so komplex automatisiert und straff organisiert sind, dass es für Menschen unmöglich wäre, heute einzusteigen und sie zu machen“, sagte Dinsmoor.

David Suica, Präsident von Fastems LLC, West Chester Township, Ohio, sieht beträchtliche Implementierung von Automatisierungstools auf Maschinen- oder Zellenebene. „Automatisierung spezifischer Maschinen, oder sogar Zellen oder Linien, ist weit verbreitet“, sagte Suica. „Aber die meisten davon sind Inseln der Automatisierung. Die Fähigkeit, eine Fabrik in digitalem Format zu sehen, damit wahre Produktivität visualisiert werden kann, liegt noch in der Zukunft.“

Laut Andy Joseph, Director of Product Development, und John Lytle, Application Engineering Manager bei Promess Inc., Brighton, Michigan, ist der Automatisierungsgrad in Montageprozessen geringer als auf der Bearbeitungsseite. „Wir machen viel Arbeit in der Automobilindustrie, und die Automatisierung der Teilemontage ist ein gemischtes Bild“, sagte Lytle. „Auf der anderen Seite“, fügte Joseph hinzu, „schauen sich kleinere Hersteller Automatisierungstechnologien an, die die Automobilindustrie seit Jahren einsetzt. Wir sehen eine große Bewegung weg von Hydraulik hin zu servogesteuerten Aktuatoren, die Teil der Automatisierungsstrategie der Zukunft sein können.“

Bei Praemo, Kitchener, Ontario, sehen die Verantwortlichen zwei Automatisierungsbereiche mit sehr unterschiedlichen Entwicklungspfaden. Andy Henderson, Chief Technology Officer, sagte, dass physische Automatisierung (Automatisierung physischer und repetitiver Aufgaben) in den letzten 30–40 Jahren stattgefunden hat und es Beispiele in praktisch jedem Fertigungswerk gibt. Entscheidungsautomatisierung (Automatisierung menschlicher Denkprozesse und Erkenntnisse) hingegen ist sehr neu. „Spezifische Maschinen können heute banale und repetitive Entscheidungen treffen“, sagte Alex Kelly, Director of Solutions Architecture, „aber ihre Fähigkeit, aus vorangegangenen Ereignissen zu lernen, um sich neuen Umständen anzupassen, ist noch nicht da. Das ist das nächste Level – Aktionen auf Basis automatisiert erfasster Daten auszuführen.“

Enabler für Automatisierungsinnovation

Was sind einige der neueren Technologien, die die Bühne für Next-Level-Automatisierung bereiten?

„Die Akzeptanz von Konnektivitäts- und Datenaustauschstandards, die innerhalb von Industry 4.0 und Industrial Internet of Things (IIoT) Initiativen funktionieren, sind fundamental und notwendig“, sagte Artur Gugulski, Midwest Regional CNC Manager, Fagor Automation Corp., Elk Grove Village, Illinois. „Dies hilft Herstellern und Lieferanten gleichermaßen bei der Nutzung offener Kommunikationsprotokolle und Standards.“

„In der Formen- und Werkzeugbauindustrie sehen wir beispielsweise flexible Fertigungssysteme, die die Zeit von sieben Wochen auf sieben Tage reduzieren“, sagte Dan Zeman, Automation Manager für MC Machinery Systems, Elk Grove Village, Illinois, eine Mitsubishi-Tochter. „Eine Schlüsseltechnologie dafür ist Work Management Software, die Roboter und Maschinen koordiniert, indem sie Programme, Daten verarbeitet und die Maschine ferngestartet, um lange, unbeaufsichtigte Operationen zu ermöglichen. Das andere, was für Next-Level-Automatisierung kritisch ist, sind die Technologien rund um palettierte Werkzeuge, Vorrichtungen und Spanntechnik. Mit Palettierung kann ein Roboter eingesetzt werden, um ein Werkzeug aufzunehmen und in das Spannfutter zu legen – sehr einfach und präzise. Sie können von Fräsen zu Inspektion zum Senkerodieren in einem kontinuierlichen Prozess gehen, wobei der Roboter das Werkstück von Maschine zu Maschine überträgt. Der Betrieb kann geplant, priorisiert und von Management-Software überwacht werden, um mehrere Schritte effizient zu sequenzieren.“

Robotikhersteller FANUC betrachtet mehrere Schlüsseltechnologien, die menschliche Leistung ergänzen, statt sie zu ersetzen. Laut Dinsmoor: „Einige der spannenden Technologien umfassen Maschinenvision (3D-Vision), taktiles und Kraftfühlen sowie Kraft-und-Kraft-Regelung, die für Cobots (kollaborative Roboter, die in enger Nähe zu Menschen arbeiten) essenziell sind. Ebenfalls von hohem Wert ist Simulationstechnologie im Designstadium, die hilft, eine virtuelle Lösung zu bauen, bevor man sie in Stahl umsetzt. Mit Simulation können Hersteller ihre Designzeit reduzieren und bis zu ein Dutzend ‚Design-Kandidaten‘ sicher evaluieren, um die beste Automatisierungslösung zu finden.“

Laut Paul Boris, Executive Vice President bei Praemo, wenn wir Next-Level-Automatisierung als Ausstatten von Maschinen betrachten, um eigene Entscheidungen zu treffen, erfordert das ein Maß an Intelligenz in der Maschine selbst. „Um die verschiedenen Algorithmen und Methoden für deren Deployment zu nutzen, verlassen wir uns stark auf Künstliche Intelligenz (KI)“, sagte er. „KI ist das Fundament, das über viele andere für uns wichtige Technologien läuft.“

Eine der interessanteren Technologien, die Promess sieht, ist LiDAR (Light Detection and Ranging). „Seine primäre Charakteristik ist seine hohe räumliche Auflösung bei der Vermessung 3D-Objekte“, sagte Joseph. „LiDAR kann in einer Vielzahl von Fertigungsszenarien eingesetzt werden – Bediener-Sicherheit, robotergestütztes Teilehandling, Führungs-systeme und Machine Learning zur Optimierung von Montageprozessen.“

Zeman sagte, der nächste Fortschritt, den MC Machinery sucht, liegt im Designbereich. „Manuelles Zeichnen wich dem Alles-am-PC-Machen und Plotten auf Papier. Plotter sind jetzt verschwunden, da alles elektronisch geht. Irgendwann drücken wir statt des ‚Drucken‘-Buttons den ‚Bauen‘-Button und das Design geht direkt in die Fertigung.“

Edge Computing und mehr

Weitere neue Technologien, die von unseren Experten genannt wurden, umfassen Edge Computing (Verarbeitung an der Quelle zur Beschleunigung von Übertragungsraten und Reaktionszeiten bei Reduzierung der Last auf die Fabrikbandbreite); native Cloud-Integration; Technologien zur Vorhersage/Verhinderung von Anlagenausfällen; Augmented Reality (AR) für Montage und Wartung; und Virtual Reality (VR) für Training und Simulation.

„Um Next-Level-Automatisierung zu erreichen, müssen mehrere Dinge gleichzeitig passieren“, sagte Suica von Fastems. „VR-Technologie wird ein großer Vorteil sein, da sie einen vielseitigen Blick auf Ihre Fabrik in digitaler Form ermöglicht. Tatsächlich wird das Sehen einer Fabrik im digitalen Format (Digital Twin) Produktivitätsverbesserungen bringen. Digitale Transparenz erlaubt Managern und Ingenieuren, sofort zu sehen, welche Maschinen nicht nur an sind, sondern welche schneiden – was das wahre Maß an operativer Effizienz ist. Es zeigt auch die Flüsse zwischen Maschinen – wo Störungen oder Probleme sind.“

Bei Software ist die Tendenz, Fähigkeiten hinzuzufügen. „Das ist in Ordnung“, merkte Dinsmoor von FANUC an, „solange es keine Schichten zur Gesamtarchitektur hinzufügt. Indem wir mehr Funktionalität in unseren Roboter integrieren, reduzieren wir tatsächlich die Schichten an Software und Hardware, die erforderlich sind. Offene Protokolle sind essenziell, damit das in großem Maßstab passiert.“

Laut MC Machinery's Zeman kommen die Vorteile der Automatisierung aus der Kombination mehrerer Prozessschritte up- und downstream. „Diese Information muss nahtlos fließen“, sagte er. Er sprach die kollaborative Anstrengung zwischen Herstellern an, die offene Standards für Datenerfassung und Dateiübertragung annehmen. „Das Nettoergebnis ist, dass ein Kunde CAD/CAM, Messsystem, Fräsen und EDM-Maschine einfach integrieren und exzellente Ergebnisse erzielen kann“, sagte Zeman.

Lytle von Promess zitierte Fortschritte in der Maschine-zu-Maschine-Kommunikation via Open Platform Communications mit Unified Architecture (OPC UA) und Fieldbus-Technologien für Echtzeit-verteilte Steuerung. „Unsere Kunden wollen Lösungen, die es ihnen erlauben, Integration und Re-Programmierung intern durchzuführen“, sagte er. „Maschinenbibliotheken, die Bausteine mit wenig Programmierkenntnissen bereitstellen, und Dinge wie Open PLC machen dies zur Realität. Allerdings sollte ich hinzufügen, dass wir uns in ganz frühen Stadien befinden.“

Suicas Bewertung des Problems mit Inseln der Automatisierung ist die Existenz von „kleinen Software-Stücken, die nicht miteinander sprechen“. Er vergleicht es damit, sich abends hinzusetzen, um fernzusehen, und vier verschiedene Fernbedienungen vor sich zu haben – eine für den Receiver, eine für den DVR, eine für den Fernseher und eine für das Streaming-Gerät. „Genau wie Sie zu Hause eine Universalfernbedienung brauchen, braucht Ihre Fabrik einen universellen Weg, Daten zu sammeln und sie zu nutzen, um eine Aufgabe zu erfüllen“, sagte er. „Das wird durch offene Plattformen, Architekturen und Datenbanken täglich einfacher, aber es muss trotzdem geplant werden.“

Hersteller, die hoffen, in Zukunft eine KI-gesteuerte Analytik-Engine zu implementieren, können heute damit beginnen, wertvolle Erkenntnisse freizuschalten, ohne alle bestehenden Daten speziell vorzubereiten. Henderson von Praemo erklärte, dass bei traditionellen Ansätzen die Anforderung besteht, dass Schlüsseldaten lokalisiert, bereinigt, kategorisiert und harmonisiert werden müssen, um das Fundament für Entscheidungsfindung zu werden.

„Leider werden Sie sogar innerhalb desselben Unternehmens jedes Fertigungsstandort sein eigenes Ding machen finden – verschiedene Datenbanken, verschiedene ERP-Systeme, verschiedene Tags, verschiedene Namen“, sagte er. „Statt auf Datastandardisierung zu warten, verbinden wir uns mit den Daten so, wie sie existieren, und wo sie heute existieren. Schnell starten und kleine Siege erringen. Nicht nur startet das Dinge schneller, es hilft Unternehmen, die Menschen- und Kulturprobleme anzugehen, die oft große Automatisierungsprojekte begleiten, ohne die inhärenten Risiken oder Ängste.“

Fortgeschrittene Robotik einfach gemacht

Next-Generation-Roboter sind nicht nur viel einfacher zu programmieren, sondern auch einfacher zu bedienen – mit Fähigkeiten wie Sprach- und Bilderkennung, um komplexe menschliche Aufgaben nachzubilden. Kollaborative Roboter haben sich als neue, schnell wachsende Technologie etabliert, die die Nachfrage nach Automatisierung und Flexibilität in der Fertigung befriedigen kann. Sie haben das Potenzial, Arbeiter bei mühsamen Aufgaben zu unterstützen und die Arbeitssicherheit zu verbessern.

Laut Dinsmoor von FANUC zentriert sich die fortschrittliche Robotik-Entwicklungsarbeit seines Unternehmens auf die Frage: „Wie kann morgen aussehen?“ Neue Technologien wie Vision, Kraft-und-Kraft-Regelung, KI und Machine Learning sind alle Teil der Design-Palette. „Unsere Absicht ist es, einen Roboter einfacher anzuwenden und einfacher zu programmieren oder zu bedienen, ohne spezialisierte Skills“, sagte er. „Ganz wie das Bedienen eines Smartphones, das erstaunliche Fähigkeiten hat, die für den Nutzermostly transparent sind, sind Verbesserungen in Reichweite, Geschwindigkeit und Traglast eine kontinuierliche Priorität.“

FANUC hat in den letzten fünf bis sieben Jahren IIoT-konforme Geräte in seine Roboter eingebettet, um Remote-Monitoring in Richtung Zero-Downtime-Ziel zu ermöglichen. „Wir haben Shops, die 24/7 ohne menschliches Eingreifen laufen“, sagte Dinsmoor, „also sehen wir die Realität.“

Licht aus auf Lights-Out

Unsere Experten haben unterschiedliche Ansichten zur Notwendigkeit, Lights-Out-Betrieb zu erreichen. Wie Boris von Praemo es ausdrückte: „Lights-Out ist eine gute Vision für alle Hersteller, nach der sie streben sollten, aber sie muss in der Realität verankert bleiben. Sie ist am vorteilhaftesten für ein Werk, das Standard-, wiederholbare Produkte fertigt. Wann immer Sie Variabilität in die Gleichung bringen – durch Individualisierung oder andere Faktoren – ist Lights-Out viel schwerer erreichbar. Wir denken, es ist wichtig, Intelligenz einzuschichten, Daten von Maschinen und Prozessen zu analysieren, sobald Komplexitäten auftreten, und Teams zu alarmieren, bevor entstehende Probleme zu Performance- oder Qualitätsverlusten führen. Also vielleicht sollte das Ziel intelligente Assistenz sein statt vollständiger operativer Autonomie.“

Suica sagte, Fastems habe mehrere Kunden, die konsistent Lights-Out (90 Stunden oder mehr pro Woche) fahren. „Das erfordert mehrere Dinge. Erstens müssen Maschinen und Ausrüstung robust sein“, sagte er. „Dann ist es ein Prozess, die schwächsten Glieder zu identifizieren und zu eliminieren. In manchen Fabriken ist das schwache Glied das Werkzeug, in einem anderen die Späneabfuhr. Was auch immer die Maschine blockiert, muss eliminiert werden. Aber ob Sie Lights-Out erreichen oder nicht – das Identifizieren und Eliminieren der schwachen Glieder führt immer zu Produktivitätsgewinnen.“

Gugulski von Fagor nannte eine Liste „typischer“ Anfragen von Kunden, die nach Lights-Out streben. „Dinge wie Dual-Channel, 10-Achs-Systeme; Kollisionserkennung; Maschinensicherheit; Glaskalen-Absolutmesssysteme; Thermoelemente für dynamische Temperaturkompensation; Tangentialsteuerung; anspruchsvolles Tasten; Rundlauffehler-Transformation; Bewegungserkennung; und Funktionen zur On-the-fly-Programmänderung sind alles Anforderungen für Lights-Out-CNC-Bearbeitung“, sagte er. „Das ist machbar, aber komplex. Wir haben die Fähigkeit demonstriert, mit verschiedenen Komponenten des Automatisierungsprozesses zu interagieren – einschließlich Barcode-Reader, Thermoelemente für Temperaturmessungen, Sicherheitssysteme mit Kameras, funkgesteuerte Taster und Top-of-the-Line-CAM-Systeme für 5-Achs-Teileprogrammierung.“

Die Herren bei Promess hören weniger über Lights-Out von ihren Montagekunden. „Menschliche Interaktion ist fast immer erforderlich“, sagte Joseph. „Tatsächlich wurden Cobots entwickelt, um mit Menschen zu interagieren.“ Laut Lytle: „Der Bedarf unserer Kunden ist nach flexiblen Montagesystemen – mehr an einer Station zu machen. Viele Werke suchen nach unserer Presse, die zur sechsten Achse für einen Roboter wird, eine weitere End-of-Arm-Applikation.“

Zeman von MC Machinery fügte hinzu: „Für Lights-Out-Operationen an qualifizierten Prozessen – zum Beispiel in der Luftfahrt- und Medizintechnik – versuchen wir aktiv, früh im Entwicklungsprozess mit unseren Kunden zusammenzuarbeiten, um sicherzustellen, dass die Vorteile der Automatisierung in den Prozess integriert werden können. Der Erstmusterlauf muss Automatisierung beinhalten, da sie später nicht einfach hinzugefügt werden kann.“

Die nächsten Schritte gehen

Die Industry-4.0-Initiative erfordert grundlegende Digitalisierung. Ohne Digitalisierung jedes Schritts wird operative Effizienz auf der Strecke gelassen.

„Eines der ersten Dinge, die wir empfehlen, ist ein Automatisierungsaudit, um alle Prozessbereiche im Werk anzuschauen“, sagte FANUCs Dinsmoor. „Es kann einen Kunden mit sehr spezifischen Ideen geben, was automatisiert werden sollte, und während eines Rundgangs finden wir zusätzliche Chancen, die hochwertig und leicht erreichbar sind. Für ein Werk, das gerade anfängt zu automatisieren, sind diese frühen und einfachen Siege am besten. Die Erfolge nähren sich gegenseitig, und die wirtschaftliche Amortisation kann oft die nächste Chance finanzieren.“

Eine Möglichkeit, wie Praemo das Wasser mit potenziellen Kunden testet, ist, schnell mit einem statischen Satz historischer Daten zu starten, laut Henderson. „Mit statischen Daten kann unsere Razor-Engine analysieren und Einblicke für das Werksmanagement liefern, ohne die bestehende Produktion zu stören. Wir kommen alle aus operativen Hintergründen, daher liegt unser Schwerpunkt auf dem Praktischen. Wir wissen aus Erfahrung, dass KI und Machine Learning die Fertigung vereinfachen, beschleunigen und kostengünstiger machen.“

Technische Machbarkeit und wirtschaftliche Rentabilität sind notwendige Vorbedingungen für die Automatisierung einer Maschine oder Linie. Doch sie sind bei weitem nicht die einzigen Faktoren, laut Joseph von Promess. „Abseits der offensichtlichen technischen Fragen bleibt der Schlüsselpunkt: Wenn Sie heute Automatisierung betrachten und Fragen haben – mit wem wollen Sie zusammenarbeiten? Wer wird da sein, um Sie auf der Reise zu unterstützen?“