Industrie 4.0: Schlüsselfähigkeiten für die Smart Factory Belegschaft

Was passiert, wenn die Welten von IT und OT enger denn je aufeinander abgestimmt werden müssen? Wir sprechen mit Herstellern auf beiden Seiten der Gleichung über die Fähigkeiten, die für „Smart Factory“-Arbeiter nötig sind, und die kulturellen Barrieren, die die breite Einführung bisher limitiert haben.

Industrie-Vermarkter nennen die Smart Factory oder Smart Manufacturing die „Konvergenz“ zwischen Informationstechnologie und Operational Technology. Analysten und Berater prognostizieren die Zukunft der Fertigung – und sie ist downright digital.

„Vierzig Prozent der Belegschaft geht in den nächsten drei bis fünf Jahren in Rente oder nähert sich dem Rentenstatus, was enorm ist“, sagt Dr. Irene Petrick, Senior Director of Industrial Innovation in der Internet-of-Things-Gruppe bei Intel, in einem Interview mit Better MRO. „Automatisierung wird eine Notwendigkeit sein.“

Die meisten Unternehmen heute, trotz Investitionen in neue Technologien, sind noch nicht nah am Versprechen von Industrie 4.0, wo es eine vollständige Integration einer optimierten Lieferkette gibt, verheiratet mit dem Werksboden und Just-in-Time-Lieferung, sagt Mike Yost, Outreach Advisor für das Clean Energy Smart Manufacturing Innovation Institute (CESMII), in einem Interview mit Better MRO.

„Die Realität ist, dass viele Unternehmen heute schon viel ‚Smart‘ machen und das schon länger tun“, sagt Yost. „Es treibt mich in den Wahnsinn, wie fragmentiert wir in der Branche in der Sprache sind, die wir benutzen … Es gibt eine Gefahr darin, diese Begriffe zu definieren und zu denken, sie seien ein finales Ziel … Wir entwickeln uns jetzt in jeder Dimension weiter, aber niemand macht alles.“

Warum? Es ist wirklich kompliziert.

„Bottom line: Die Vorsicht der Hersteller beim Digitalisieren geht nicht um mangelnde interne strategische Ausrichtung und Kurzfristfokus. Die Welt der Fertigung ist komplex“, sagt Stephen Gold, Präsident und CEO der Manufacturers Alliance for Productivity and Innovation (MAPI) im 2018er Artikel „Manufacturers are Behind in Industry 4.0—and for Good Reason.“

Passiert präzisere und genauere vorausschauende Wartung? Ja. Automatisierte Systeme wie fahrerlose Transportsysteme und künstliche Intelligenz finden ihren Weg in die Maschinenzelle und auf den Lagerboden.

Software wird auf Maschinen intelligenter. Mazak hat beispielsweise jetzt eine Spindelgesundheits-Überwachungsoption für seine Horizontalbearbeitungszentren. Makino hat Spracherkennungstechnologie für Maschinenoperationen vorgestellt, entwickelt vom Startup iT SpeeX.

„Es gibt unzählige Teile an diesem Puzzle, und der Technologieteil ist wahrscheinlich nicht der härteste zu lösen“, sagt Gold. „Während Fertigungsunternehmen dramatisch unterschiedlich sein können … teilen sie alle bestimmte Charakteristika, wie zunehmend komplexe Lieferketten, Nutzung von Produktionsanlagen über Jahrzehnte vor Austausch, und das sehr reale Bedürfnis, Produktionsausfallzeiten um jeden Preis zu vermeiden.“

Führungsverantwortliche in der Fertigung hören seit 25 Jahren oder mehr über „die richtigen Daten zur richtigen Zeit“, sagt Yost.

Was ist heute anders? Es gibt viel mehr digitale Software- und Intelligenz-Tools, Sonden und smarte Sensoren im Werkzeugkasten, die Hersteller nutzen können, um ihre Wettbewerbs- und Effizienzziele zu erreichen als je zuvor. Neue Materialien sind angekommen – und neue Fertigungswege durch 3D-Druck oder „additive“ Techniken.

Damit sind neue hybride Fähigkeiten nötig, die operatives und Zerspanungstechnologie-Know-how mit digitalen und Datenfähigkeiten kombinieren.

Welche Fähigkeiten werden für Smart Manufacturing gebraucht?

„Sie werden Daten verstehen müssen, sie analysieren können und statistisches Denken darauf anwenden“, sagt Petrick. „Daten müssen Aktionen antreiben, um nützlich zu sein.“

Petrick leitet Forschung bei Intel, fokussiert auf die OT-IT-Kluft – und kann Intel als Hersteller und Technologieunternehmen studieren. Letztes Jahr veröffentlichte das Unternehmen Forschung, „Industry 4.0 Demands the Co-Evolution of Workers and Manufacturing Operations“, die 145 Teilnehmer befragte.

„Aber sie werden auch dem wahren Bild der Daten vertrauen müssen, das sie auf einem Dashboard sehen … Misstrauen ist ein Hauptergebnis unserer Forschung“, sagt sie.

Petrick glaubt, dass die Fähigkeiten eines Data Scientists gefragt sein werden, aber sie werden schwer zu finden sein. Das sind sie schon heute. Zusätzliche Fähigkeiten umfassen: technisches Robotik- und Automatisierungs-Know-how, Virtualisierung, fortgeschrittene Programmierung, fortgeschrittene Bildverarbeitung (Kameras), kollaborative Robotik-Simulation und Augmented-Reality-Anwendungen.

Lassen Sie uns „Daten verstehen“ in mehr Kontext setzen: Wenn Sie die Fähigkeit haben, ein großes Volumen an smarten Signalen zu überwachen, wie trennen Sie die Anomalien heraus?

Ohne Frage werden Industrie-4.0-Smart-Factories stark auf Daten angewiesen sein. Arbeiter werden die Fähigkeiten brauchen, um Anomalien zu finden, zu definieren, was die „richtigen“ Daten sind, die überwacht werden sollen – und die entsprechenden Failover zu erstellen, die alternative Produktionspfade und Notfallpläne auslösen.

„Arbeiter werden kritische Problemlösungsfähigkeiten brauchen und in der Lage sein, die Probleme zu identifizieren, bevor sie sie lösen“, sagt Yost.

Wohin geht es auf Maschinenebene? Lesen Sie „Ask An Expert: Georgia Tech Professor on the Future of Machining.“

Das ist keine leichte Aufgabe angesichts des Skills Gap. Das soll nicht heißen, dass erfahrene Werkstattarbeiter diese Fähigkeiten heute nicht haben. Noch bedeutet es, dass neue Talente frühere Technologien und Techniken nicht verstehen werden.

Aber was passiert, wenn die mit der meisten OT-Erfahrung nicht mehr arbeiten?

„Die zukünftigen Arbeiter, die in die Fertigungsumgebung eintreten, sind Digital Natives, die sich mit Daten wohlfühlen – und diese erwarten –, um Transparenz zu treiben. Diese Digital Natives fehlt jedoch Produktionsexperience“, schreibt Petrick in einem Artikel für IndustryWeek. „Die aktuelle Belegschaft besitzt Produktionsexperience, aber fehlt Datenwissen. Wir brauchen Ausbildungsprogramme, die diese beiden Populationen und ihre Glaubenssysteme verknüpfen, um die zukünftige intelligente Fabrik zu implementieren.“

Weitere Smart Manufacturing Skills: Kollaboration

Basierend auf Intels Forschung entdeckte Petrick, dass die kulturellen Herausforderungen zwischen IT und OT die größten Hürden für Hersteller sind.

„Es gibt tief verwurzelte Philosophien auf beiden Seiten, und sie sind schwer zu kombinieren“, sagt sie. „Unternehmen müssen alle Stakeholder in diese Transformation einbeziehen – und Experten von allen Seiten am Tisch haben.“

Das bedeutet Kollaboration, Partnerschaft und Mentoring über Peer-Gruppen hinweg – und ständige Kommunikation und Koordination. Prozessingenieure müssen Seite an Seite mit IT-Teams arbeiten.

Brauchen Sie eine technische Frage beantwortet? Fragen Sie das MSC Metalworking Tech Team im Forum.

„Wenn Sie nur an Prozesseffizienz denken, fokussieren Sie wahrscheinlich nicht auf die Sicherheit der Systeme“, sagt Petrick. Daher geben Sie IT einen Platz am Tisch.

Es erfordert auch etwas mehr Systemplanungs- und Integrationswissen. Es kann die Einstellung externer Expertise erfordern, wie Systemintegratoren, die Petrick sagt, in der Branche hoch bewertet werden, da sie technologie- und herstelleragnostisch sind.

„Technologie wird heute oft ohne Plan adoptiert, sie aktuell zu halten. Mehrere Fabriken landeten mit neuen Maschinen und alten Computer-Interfaces, neuen Datenströmen und alten Servern …“ sagt Intel in seiner Co-Evolution-Forschung.

Weitere Soft Skills umfassen Kommunikation und Engagement für lebenslanges Lernen und Bildung. Es erscheint jedoch, dass viele Hersteller bei der Ausbildung hinter der Kurve sind.

„In Programmierung, Einrichten, Betreiben und Warten von Smart Manufacturing Tools und Prozessen müssen Sie sehen, welche zusätzlichen Aspekte sie [Arbeiter] an Training brauchen“, sagt Jeannine Kunz, Vice President von Tooling U-SME, in einem Artikel zum Skills Gap. „Leider war die Fertigung im Investieren in Ausbildung pro Mitarbeiter unterdurchschnittlich.“

Was funktioniert heute in Smart Manufacturing?

Vorwiegend werden vorausschauende Wartungsaufgaben durch smarte Technologien unterstützt – was die Flexibilität eines Werks unterstützt. Wenn Sie den Status all Ihrer Maschinen kennen und wissen, wann Ausfall eintreten wird, „können Sie Ausfallzeiten dramatisch reduzieren“, sagt Petrick.

Einfach gesagt: Es gibt mehr Durchsatz zu realisieren aus der Tiefe der verfügbaren Informationen.

„Wenn Sie mehr Einblick haben, was Sie anpassen können, vervielfachen sich die Möglichkeiten für Kosteneinsparungen und Effizienz“, sagt Petrick.

Aber es passiert nicht unbedingt in jedem Sektor. Die Automobil- und Lebensmittel- und Getränkesektoren sehen bemerkenswerte Aufwärtstrends – und werden „smarter“ jedes Jahr, laut Petrick.

Automotive dealt mit Mass Customization von Fahrzeugen durch Verbraucher sowie Druck aus globalen Dynamiken und autonomen Fahrzeugen.

Die Lebensmittelindustrie hat viele neue Produkte, die scheitern, also wollen Lebensmittelhersteller schnell scheitern und anpassen. Sie haben auch den zusätzlichen Verbraucherdruck für frische Zutaten, also suchen sie engere Fertigungskontrollen und wollen mehr Flexibilität, Zeit aus Prozessen herauszunehmen. Smart über Prozesse und Technologien zu sein, hilft.

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