Automobilproduktion revolutionieren: Fertigungsherausforderungen mit IoT-Lösungen meistern

Komplexe Automobilfertigungsprobleme mit IIoT lösen

Die Automobilfertigung muss agil bleiben, um die Anforderungen eines dynamischen Marktes zu befriedigen. Operative Herausforderungen werden in einem komplexen, global wettbewerbsintensiven Umfeld weiterhin bestehen, und Fabriken, die mehrere Automodelle mit individuellen optionalen Features unterstützen, benötigen einen agilen Workflow.

Das bedeutet, dass Produktionsprozesse weniger linear und modularer werden. Einzweck-feste Maschinen müssen nun Aufgabenflexibilität für verschiedene Batch-Jobs in der Produktionsumgebung bieten, und Rüst- und Abbauzeiten werden begrenzt und schnell sein. Darüber hinaus müssen kollaborative Roboter intelligent genug sein, um sicher mit Menschen in verschiedenen Produktionsphasen zu interagieren, und Linienstillstände, bei denen Geräte unerwartet repariert werden müssen, können die Produktionseffizienz einer gesamten Fabrik negativ beeinflussen.

Automobilhersteller wenden sich dem Industrial IoT sowie anderen Industrie-4.0-Lösungen zu, um diese komplexen Probleme zu lösen.

IoT und Digital Twins

Die Implementierung einer automobilen IoT-Strategie zur Steigerung der Fabrikautomatisierungseffizienz sollte ganzheitlich angegangen werden. Sie sollte im Kontext der bestehenden Infrastruktur, menschlicher Ressourcen, Qualität, Prozessverbesserungen und operativer Entscheidungsfindung betrachtet werden. Ein gezielter Ansatz kann auf die Bereiche der Fertigung angewendet werden, die die größten Effizienzverbesserungen benötigen. Um ein IoT-System für die Automobilfertigung ordnungsgemäß zu architektieren, müssen wir zunächst mit dem Ende im Blick beginnen, indem wir zwei fundamentale Fragen beantworten: Erstens, welches Problem oder welche Reaktion muss gelöst werden? Zweitens, welche Prädiktoren benötigen wir, um es zu lösen? Dies wird die Designarchitektur top-down steuern.

Die Integration eines IoT-Systems kann in Schichten eingeführt werden, soweit für ROI-Initiativen nötig. Ein komplettes Design zu Beginn wird jedoch die Sensor-Hardware, Software und analytischen Modelle entdecken, die zur Maximierung der Produktivität benötigt werden. Dashboard-Evidenz von Fabrik-Analytik kann Lücken zwischen Ausführung und einem idealen Fabrikmodell aufzeigen.

Auf Maschinenebene umfasst ein Asset Digital Twin detaillierte Engineering-Daten zur Simulation der Funktion eines Equipment-Assets. Aus dieser Simulation kann Analyse durchgeführt werden, um Einblicke in das reale Verhalten zu extrahieren. Seine Fähigkeit kann Leistungsdaten über viele Betriebskontexte innerhalb der eigenen Fertigungsumgebung liefern. Einer der besten Use-Case-Beispiele für einen Asset Digital Twin ist die Nutzung zur Erfassung von Zuverlässigkeitsdaten für besseres Verständnis potenzieller Ausfälle, sodass diese vorhergesagt und planbar gemanagt werden können.

Die digitale Replikation einer gesamten Automobilfabrik kann Verbesserungsbereiche identifizieren, um die ideale optimale Leistung vieler komplexer Systeme aufzuzeigen. Der gesamte Prozess kann durch eine Enterprise-Digital-Twin-Simulation unterstützt werden, die in Near-Real-Time mit gemessenen Ergebnissen verglichen werden kann. Nicht nur liefern die Daten dieser Simulation Einblicke in Logistikeffizienzen, sondern Maschinenoptimierung durch flexible Anpassungen kann für Feintuning des Betriebs überwacht werden.

Automobilqualität

Qualitätsarbeit in der Automobilindustrie ist unübertroffen. Sie kann kein Nachgedanke sein, sondern muss inhärent im Design der Automobilproduktion verankert sein. Mit einer Ultra-Low-Defect-Rate-Anforderung, wo 1 ppm noch verbessert werden kann, ist Qualität über den gesamten Fertigungsprozess hinweg paramount. Dies treibt nicht nur Materialinput-Qualität an, sondern auch Optimierung von Maschinen und Prozessen während der Montage. Durch Monitoring der Maschinenleistungsaktivität innerhalb einer IoT-Infrastruktur können Echtzeit-Prozessverbesserungen mit Workflows realisiert werden, die Insights für actionable Qualitätsverbesserungen liefern. Dies wird wiederum qualitativ hochwertigere Produkte über die Fertigungsplattform hinweg antreiben.

Entscheidungs-Insights

Automobilhersteller können Schwierigkeiten haben, qualifiziertes Talent für zunehmend komplexe Maschinen zu finden. Wartung kann nicht mehr auf einem Run-to-Break-Modell basieren, sondern auf kontinuierlicher Optimierung. Obwohl Wartungslehrlingsprogramme erweitert werden, können vernetzte Sensoren über Maschinen hinweg ihre eigene Wartung vorhersagen und Lösungen für operative Verbesserungen anbieten. Vorausschauende Wartung und zukunftsgerichtete präskriptive Optimierung können mit analytischen Modellen gezielt werden, die tatsächliche Aktivität mit digitaler Simulation vergleichen. Eine Strategie, die reaktiv auf das reagiert, was am Vortag passiert ist, kann nicht mehr optimal sein. Proaktive Entscheidungen aus einem IoT-Deployment zur Verbesserung der morgigen Aktivität werden von einer Infrastruktur getrieben, die aufschlussreiche Informationen aus Maschinen- und Betriebsdaten generiert.

Wireless für Legacy-Equipment

Praktische Automatisierung innerhalb einer Fabrik muss sinnvollen Return on Investment liefern, der für das Unternehmen Geschäftslogik ergibt. Für bestehende Legacy-Equipment ist eine neue IoT-Implementierung nicht immer der beste Kurs in allen Geschäftsbereichen. Das IoT-Ziel muss sein, einen besseren Weg zu arbeiten zu erreichen, nicht bloß neue Enterprise-Systeme zu deployen. Bestehendes Automobil-Equipment muss jedoch kein Hindernis für das Deployen einer neuen IoT-Strategie sein. Wireless-Infrastrukturen für neue Equipment können nun auf Legacy-Enterprise-Systeme gelegt werden, ohne robuste verkabelte Kommunikationssysteme zu stören. Nahtlose Interaktion zwischen Alt und Neu kann mit der richtigen IoT-Hardware und Netzwerkstrategie erreicht werden.

IoT-Lösungen für die Automobilfertigung

Eine automobile IoT-Strategie braucht eine Plattform, die die bereits im Werk vorhandene Expertise nutzt. Mitarbeiter mit Hands-on-Wissen wissen bereits, wie schlechte Maschinenleistung aussieht, wenn sie sie sehen. Die Insights aus einer IoT-Lösung sollten diese Erfahrung für das Personal erweitern, um das beste Expertenteam zur Extraktion der besten Insights zu nutzen. Die MachineMetrics Industrial IoT Plattform integriert Analysetools, die rohe Maschinensensordaten mit Zeitreihen-Analysemodellen transformieren. Dieses Wissen kann verdaut werden, um diese Insights in Systeme zu transformieren, die von Daten getrieben werden, nicht nur von Menschen, die First-Person-Erfahrungen erhalten haben.

MachineMetrics Dashboards sind intuitiv für Drag-and-Drop-Platzierung in der Umgebung. Training stellt logische Verbindungen her von dem, was bereits auf dem Shopfloor erfahren wurde. Alert-Triggers an Management, Schichtleiter und Fabrikarbeiter ermöglichen Entscheidungen über die organisatorische Hierarchie hinweg. Datenmodell-Algorithmen werden mit neuen Inputs weiter trainiert, um schneller auf Lösungen zu konvergieren. Die Datenmodelle können zu den Experten des Betriebs werden, sobald zusätzliche Intelligenz über reale Verhaltensweisen gewonnen wird. MachineMetrics integriert eine vollständige Industrial IoT Plattform für Maschinenmonitoring, Zustandsmonitoring, vorausschauende Wartung und Prozessoptimierung für actionable Insights in der Automobilfertigung.

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