Was hat Albert Einstein mit Ihrer Entwicklungsabteilung zu tun?

Der geniale Physiker Albert Einstein besuchte mit seiner Frau eine Sternwarte in Kalifornien, die über ein Teleskop mit fünf Metern Durchmesser verfügte. Frau Einstein fragte einen Mitarbeiter: “Wozu benötigen Sie eigentlich dieses Fernrohr?” Der Mitarbeiter antwortete: “Das brauchen wir, um die Größe des Weltraums auszumessen.” Frau Einstein antwortete überrascht: “Seltsam. Mein Mann macht das auf der Rückseite gebrauchter Briefumschläge.”

Wir vergleichen uns nicht mit dem Genie Albert Einstein, denn wir glauben, dass es bei der technischen Entwicklung auf beides ankommt: einen nüchternen Blick auf alle zur Verfügung stehenden Fakten und Informationen und gleichzeitig auf einen großen Erfahrungsschatz samt der Bereitschaft, neu zu rechnen und neu zu denken. Erst dadurch wird ein Prozess wirklich effizient, weil er die Entwicklung zügig voranbringt, ohne kritische Punkte zu übersehen.

Ihr sechsfacher Nutzen

Welchen Nutzen hat eine Entwicklungsabteilung von der Zusammenarbeit mit uns?

• Proaktivität: Wir sprechen von uns aus Herausforderungen an, die nicht zum Pflichtenheft gehören.
• Entlastung: Wir benennen nicht nur Probleme, sondern bieten meistens schon eine Lösung an. Dabei haben wir über die einzelne Komponente hinaus das Gesamtsystem im Blick.
• Zuverlässigkeit: Wir halten uns an exakte Zeitpläne und informieren frühzeitig, wenn unerwartete Hindernisse im Prozess auftauchen.
• Qualität: Wir verfügen über einen internen Qualitätszirkel, weil mehrere Menschen an den Themen dran sind und mitdenken.
• Transparenz: Wir decken auch Dinge auf, die unbequem für alle Beteiligten sein können, für den Erfolg aber zwingend angepackt werden müssen.
• Expertise: Wir haben bereits zahlreiche anspruchsvolle Projekte erfolgreich gestemmt und sind dabei selbst immer besser geworden.

Am Ende knallen die Sektkorken

In welchem Ausmaß wir Verantwortung bei einer Entwicklung übernehmen, bestimmen selbstverständlich Sie als Auftraggeber. Von der Beratung bis hin zur kompletten Projektleitung mit einem Bauteilverantwortlichen ist alles möglich.

Wir unterstützen Sie dabei, eine sinnvolle Testreihenfolge für das zu entwickelnde Produkt aufzubauen, um in verschiedenen Umgebungen den Prototypen zu erproben. Den Einbau in Entwicklungssysteme begleiten wir ebenso wie die Diagnose von Fehlermöglichkeiten und ihre möglichen Folgen für spätere Reparaturanforderungen.

Eine Entwicklungsabteilung ist in der Regel stolz, wenn sie etwas zur Produktionsreife gebracht hat. Nach Wochen und Monaten harter Arbeit, nicht selten mit Rückschlägen und bösen Überraschungen verbunden, ist eine Technik oder Vorrichtung endlich so weit, dass sie in Serie gehen kann.

Viel zu selten lassen wir dann die Sektkorken knallen — hängt doch genau von solchen innovativen Entwicklungen die Zukunftsfähigkeit von Unternehmen, ja am Ende von unserer Wirtschaft ab.

Maschinenkommunikation: Sprichst Du meine Sprache?

Wir lieben die Vielfalt, aber im Internet of Things ist sie auch ein Problem. Es gibt zu viele Systeme, zu viele Programmiersprachen, zu viele Datenformate. Um das Netz in einem Produktionsbetrieb optimal nutzen zu können, muss man die Vielfalt wieder zusammenführen. Auch wenn das komplex ist – es funktioniert. 

Höchste Transparenz mit dem DataSErver

Der DataSErver hebt die babylonische Sprachverwirrung im Maschinenpark auf. Das ist IoT at its best, weil damit all die Vorteile ausgespielt werden können, die sich Unternehmer, Manager, aber auch technische Mitarbeiter wünschen. Es führt zur vollkommenen Transparenz des Produktionsprozesses.

Konkret bedeutet das: Der Zustand der Produktion steht auf Knopfdruck visualisiert zur Verfügung – über eine geschützte Website sogar weltweit. Wie viele Teile hat Maschine A in der letzten Stunde ausgespuckt? Stimmt der Druck in der Hydraulikpresse? Welcher Mitarbeiter ist momentan für das Förderband D zuständig? Welche Aufträge haben wir für die nächsten drei Wochen in der Pipeline – und was müssen wir dafür noch beschaffen?

Einen derart präzisen Überblick hat es vor dem IoT nicht gegeben. Techniker haben gerätselt, warum eine Maschine häufiger ausfiel als die andere; Vorgesetzte konnten nicht erkennen, ob ein Fehler von einem Menschen oder einem Gerät produziert wurde; Mitarbeiter haben relevante Daten auf Post-its geschmiert, anstatt sie gleich an der richtigen Stelle digital im System zu erfassen.

Wie gesagt: Dazu muss man viele Sprachen sprechen. Daran scheitern die meisten Anbindungssysteme, weil sie in der Regel zwar die moderneren Anlagen ganz gut vernetzen können, aber mit älteren Maschinen nicht zurechtkommen. Unser DataSErver hört indessen auch bei betagteren System genau hin und macht die Informationen für die Gesamtheit verständlich.

Antworten in Echtzeit

Sprachenvielfalt ist aber nicht nur technisch gemeint. Denn am Ende hat der Arbeiter an der Stanzmaschine andere Informationsbedürfnisse als der technische Leiter im ersten Stock oder der Logistikchef im Nebenzimmer. Eine über den DataSErver verwirklichte Anbindung von Produktionsmaschinen lässt sich individuell und intuitiv anpassen. Sie antwortet in Echtzeit auf die Fragen, die der User stellt.

Die Datenaufbereitung geht so weit, dass bei kritischen Ereignissen verantwortliche Mitarbeiter auch am Wochenende oder in der Nacht Meldungen aus der Produktion auf ihr Handy oder auf die Smart Watch bekommen, um sofort reagieren zu können. Auch das wäre ohne Internettechnologie kaum möglich.

Durch die DataSErver Technologie wird das Sprachgewirr aufgelöst. Der DataSErver lässt sich in den verschiedensten Produktionen effizient einsetzen – sei es in einer Fabrik, die im großen Stil Leimholz verarbeitet, sei es in einer Werft, die Kreuzfahrtschiffe herstellt, oder in einem Druckguss-Unternehmen.

Die Maschinen bringen Daten hervor – und wir sorgen dafür, dass diese Daten richtig aufbereitet und von Menschen wie von anderen Maschinen verstanden werden. Zugegeben, diese Zusammenführung ist hochkomplex – aber wenn sie erstmal läuft, macht es richtig Spaß, das Zusammenwirken des Geräteparks sozusagen aus der Vogelperspektive zu betrachten. Maschinenkommunikation: Mehr Transparenz war nie.

Was ist Digital Shopfloor Management?

Das Digital Shopfloor Management bezieht sich auf den Einsatz digitaler Technologien und Softwarelösungen zur Überwachung, Steuerung und Verbesserung der Betriebsabläufe auf der Fertigungsebene.

Es ermöglicht Echtzeit-Datenvisualisierung, Kommunikation zwischen Mitarbeitern und Maschinen sowie die effektive Planung und Koordination von Fertigungsprozessen.

Die Vorteile des Digital Shopfloor Management in der Industrie 4.0

1. Echtzeit-Überwachung und ‑Steuerung: Durch die Integration von Sensoren und IoT-Geräten in den Produktionsprozess können Unternehmen den Fortschritt, die Qualität und den Zustand von Maschinen und Anlagen in Echtzeit überwachen und bei Bedarf sofort reagieren.
2. Effiziente Ressourcenplanung: Das Digital Shopfloor Management ermöglicht eine genaue Ressourcenplanung auf Grundlage von Echtzeitdaten. Dadurch können Unternehmen ihre Produktion optimieren, Engpässe identifizieren und Produktionsausfälle minimieren.
3. Mitarbeiterbeteiligung und Zusammenarbeit: Die digitale Plattform des Shopfloor Managements fördert die Interaktion und Zusammenarbeit zwischen Mitarbeitern. Sie können mithilfe von Tablets oder mobilen Endgeräten Informationen austauschen, Probleme besprechen und Lösungen in Echtzeit finden.
4. Kontinuierliche Verbesserung: Durch die Analyse der gesammelten Daten können Unternehmen Muster und Trends erkennen, Verbesserungspotenziale identifizieren und kontinuierliche Optimierungsmaßnahmen durchführen, um die Gesamteffizienz und Qualität ihrer Produktion zu steigern.
5. Echtzeit-Datenvisualisierung: Digitale Dashboards und visuelle Darstellungen liefern den Mitarbeitern und Führungskräften einen umfassenden Überblick über den aktuellen Status der Produktion, sodass sie fundierte Entscheidungen treffen können.
6. Predictive Maintenance (vorausschauende Wartung): Durch die Analyse von Maschinendaten können Unternehmen vorbeugende Wartungsmaßnahmen durchführen und ungeplante Ausfallzeiten reduzieren.
7. Qualitätsmanagement: Mithilfe von Datenanalysen können Qualitätsprobleme frühzeitig erkannt und behoben werden, um Ausschuss zu reduzieren und die Produktqualität zu verbessern.

Was sind typische KPIs im Digital Shopfloor Management?

Im digitalen Shopfloor Management werden zusätzlich zu den allgemeinen KPIs im traditionellen Shopfloor Management spezifische KPIs verwendet, die auf den Einsatz digitaler Technologien und Datenanalyse abzielen. Hier sind einige typische KPIs im digitalen Shopfloor Management:

• Echtzeit-Monitoring: Dieser KPI misst die Fähigkeit, Echtzeitdaten von Maschinen und Anlagen zu erfassen und zu überwachen. Er zeigt, wie gut das digitale Shopfloor Management in der Lage ist, aktuelle Informationen über Produktionsprozesse, Auslastung, Leistung und Qualität zu liefern.
• Datenqualität: Dieser KPI bewertet die Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz der erfassten Produktionsdaten. Eine hohe Datenqualität ist entscheidend, um zuverlässige Analysen und Entscheidungen zu treffen.
• Analysegeschwindigkeit: Dieser KPI misst die Zeit, die benötigt wird, um Daten zu analysieren und Erkenntnisse daraus zu gewinnen. Eine schnelle Analyse ermöglicht eine zeitnahe Reaktion auf Probleme oder Chancen im Produktionsprozess.
• Predictive Maintenance: Dieser KPI misst die Wirksamkeit der vorbeugenden Instandhaltung basierend auf vorausschauenden Analysen. Er zeigt, wie gut das digitale Shopfloor Management in der Lage ist, vorherzusagen, wann Maschinenwartung erforderlich ist, um ungeplante Ausfallzeiten zu minimieren.
• Prozessautomatisierung: Dieser KPI bewertet den Grad der Automatisierung von Produktionsprozessen. Er zeigt, wie viele manuelle Schritte durch automatisierte Systeme ersetzt wurden, um Effizienz und Qualität zu verbessern.
• Mitarbeiterengagement: Dieser KPI misst die Beteiligung und Zufriedenheit der Mitarbeiter im digitalen Shopfloor Management. Er kann beispielsweise anhand von Umfragen, Feedback-Systemen oder anderen Indikatoren gemessen werden und ist wichtig, um sicherzustellen, dass die Mitarbeiter die digitalen Tools und Technologien effektiv nutzen und sich aktiv am kontinuierlichen Verbesserungsprozess beteiligen.

Was ist eine klassische Softwareentwicklung?

In der Industrie- und Automobilbranche wird oft auf die klassische Softwareentwicklung zurückgegriffen, da sie sich bewährt hat und eine solide Grundlage für erfolgreiche Projekte bietet. Bei der klassischen Softwareentwicklung wird in verschiedenen Phasen vorgegangen, die nacheinander abgearbeitet werden.

Was sind die Phasen der klassischen Softwareentwicklung?

Die wichtigsten Phasen sind die Anforderungsanalyse, das Design, die Implementierung, das Testen und die Wartung. Jede Phase hat ihre eigenen Ziele und Aktivitäten, die eng miteinander verknüpft sind.

Klassische vs. agile Methoden der Softwareentwicklung

Die klassische Softwareentwicklung in der Industrie- und Automobilbranche folgt einem sequenziellen und phasenbasierten Ansatz. Dabei werden Anforderungen umfassend definiert, ein detaillierter Plan erstellt und dann in einer linearen Abfolge entwickelt, getestet und implementiert. Änderungen sind während des Prozesses oft schwer umzusetzen.

Die agile Softwareentwicklung hingegen ist ein flexiblerer Ansatz, der sich auf iterative und inkrementelle Entwicklung konzentriert. Anforderungen werden in kleinere Aufgaben aufgeteilt, die in kurzen Zeitintervallen, sogenannten Sprints, entwickelt, getestet und implementiert werden. Es gibt regelmäßige Rückkopplungen und Anpassungen, basierend auf dem Kundenfeedback.

Der Hauptunterschied besteht darin, dass die klassische Softwareentwicklung auf vordefinierten Plänen und Prozessen basiert, während die agile Softwareentwicklung auf kontinuierlicher Zusammenarbeit, Flexibilität und Kundenorientierung aufbaut. Agile Methoden ermöglichen es Unternehmen, sich schneller auf sich ändernde Anforderungen und Marktbedingungen einzustellen und den Entwicklungsprozess kontinuierlich zu verbessern.

Die unverzichtbaren Skills eines Softwareentwicklers: Der Schlüssel zum Erfolg in der digitalen Welt

In einer Welt, die von Technologie und Innovation vorangetrieben wird, spielt die Rolle des Softwareentwicklers eine entscheidende Rolle. Als Bindeglied zwischen Vision und Umsetzung sind sie die kreativen Köpfe, die komplexe Codes in intuitive und bahnbrechende Softwarelösungen verwandeln. Doch welche Fähigkeiten sind für einen Softwareentwickler wirklich unverzichtbar?

Bewirb Dich bei uns

Ein talentierter Softwareentwickler zu sein, erfordert eine Kombination aus technischem Fachwissen, analytischem Denken und kreativem Flair. Es ist eine Welt voller Herausforderungen, aber auch voller Chancen, um die digitale Landschaft zu prägen.

Wenn Du von Codes fasziniert bist und eine Leidenschaft für Innovation hast, könnte die Softwareentwicklung der perfekte Weg für Dich sein. Tauche ein in diese aufregende Welt, erlerne die unverzichtbaren Fähigkeiten und entfessele Dein Potenzial als Softwareentwickler — denn die Möglichkeiten sind grenzenlos!

Optimierung im Maschinenbau

In der heutigen schnelllebigen und wettbewerbsintensiven Welt des Maschinenbaus ist die Optimierung bestehender Maschinen und Anlagen von entscheidender Bedeutung. Die Antwort auf diese Herausforderung lautet “Modernisierung im Maschinenbau”.

Durch eine Nachrüstung können ältere Maschinen und Anlagen mit neuen Technologien und modernen Funktionen ausgestattet werden, um ihre Leistungsfähigkeit, Effizienz und Zuverlässigkeit zu steigern. In diesem Artikel werden wir einen Blick darauf werfen, warum Retrofit im Maschinenbau eine strategische Entscheidung ist, um konkurrenzfähig zu bleiben und die Produktivität zu maximieren.

Was ist Retrofitting in der Industrie 4.0 und warum ist es wichtig?

Im Maschinenbau bezieht sich Retrofit auf den Prozess der Modernisierung oder Aktualisierung einer bestehenden Maschine oder Anlage, um ihre Leistung, Effizienz, Zuverlässigkeit oder Funktionen zu verbessern. Anstatt eine alte Maschine durch eine neue zu ersetzen, wird Retrofit als wirtschaftlichere Alternative betrachtet.

Bei einem Retrofit werden in der Regel veraltete Komponenten, Steuerungen oder Systeme durch modernere ersetzt. Dies kann beispielsweise die Installation neuer Sensoren, Aktuatoren, Steuerungssysteme, Antriebe oder Software umfassen. Durch diese Aktualisierungen kann die Maschine mit den neuesten Technologien ausgestattet werden, um ihre Leistung zu optimieren oder neue Funktionen hinzuzufügen.

Was ist die Bedeutung von OPC-UA in Bezug auf Retrofit?

OPC-UA (Open Platform Communications — Unified Architecture) ist ein Industriestandard für die Kommunikation und Interoperabilität zwischen verschiedenen Geräten und Systemen in der industriellen Automatisierung und dem IIoT (Industrial Internet of Things). Es definiert ein Protokoll und eine Datenmodellierungsmethodik für den Austausch von Echtzeitdaten, Ereignissen und Diensten zwischen verschiedenen Anwendungen und Systemen.

Retrofit hingegen bezieht sich auf die Aktualisierung oder Modernisierung bestehender Anlagen, Maschinen oder Systeme, um sie mit neuen Technologien, Funktionen oder Schnittstellen kompatibel zu machen. Dies wird häufig durchgeführt, um den Lebenszyklus älterer Anlagen zu verlängern, Kosten zu reduzieren oder die Effizienz und Leistung zu verbessern, ohne das gesamte System zu ersetzen.

Die Verbindung zwischen OPC-UA und Retrofit besteht darin, dass OPC-UA als ein gängiges Kommunikationsprotokoll für die Integration und den Datenaustausch in Retrofit-Projekten verwendet werden kann. Durch die Implementierung von OPC-UA in vorhandenen Anlagen oder Maschinen können diese mit anderen Geräten, Systemen oder übergeordneten Kontrollsystemen kommunizieren, unabhängig von den ursprünglichen proprietären Protokollen oder Schnittstellen, die möglicherweise verwendet wurden.

Durch die Verwendung von OPC-UA in Retrofit-Anwendungen können Hersteller und Systemintegratoren eine nahtlose Integration von bestehenden Anlagen in moderne IIoT- oder Industrie 4.0‑Umgebungen erreichen. OPC-UA ermöglicht eine standardisierte Kommunikation, die die Interoperabilität zwischen verschiedenen Geräten und Systemen gewährleistet, unabhängig von deren Hersteller oder dem verwendeten Kommunikationsprotokoll in der ursprünglichen Implementierung.

Ein Beispiel für ein Retrofit einer Spritzgussmaschine:

Angenommen, Sie haben eine ältere Spritzgussmaschine in Ihrer Produktionsanlage, die nicht mehr den aktuellen Anforderungen entspricht, und möchten diese auf den neuesten Stand bringen, um die Produktivität und Effizienz zu verbessern. Wie bekommen Sie nun diese ältere Maschine an das System?

1. Bewertung der aktuellen Maschine: Untersuchen Sie zunächst den Zustand der Maschine und identifizieren Sie die spezifischen Bereiche, die verbessert werden müssen. Dazu gehören möglicherweise veraltete Steuerungssysteme, ineffiziente Energieverbrauchsmuster, mangelnde Automatisierung oder Probleme mit der Qualität und Konsistenz der hergestellten Teile.
2. Ziele festlegen: Definieren Sie klare Ziele für den Retrofit-Prozess. Möchten Sie die Produktionsgeschwindigkeit erhöhen, den Energieverbrauch reduzieren, die Produktqualität verbessern oder die Betriebskosten senken? Die Festlegung von Zielen hilft Ihnen, den Retrofit-Prozess gezielt anzugehen.
3. Aktualisierung der Steuerungstechnik: Eine der wichtigsten Komponenten beim Retrofit einer Spritzgussmaschine ist die Aktualisierung der Steuerungstechnik. Installieren Sie ein modernes Steuerungssystem, das fortschrittliche Funktionen und Bedienelemente bietet. Dies kann die Produktivität steigern, die Bedienung vereinfachen und die Qualitätssicherung verbessern.
4. Energieeffizienz verbessern: Prüfen Sie, ob Ihre Maschine energieeffizienter gestaltet werden kann. Dazu können Sie energieeffiziente Motoren und Pumpen installieren, die den Energieverbrauch reduzieren. Außerdem können Sie den Heiz- und Kühlprozess optimieren, um den Energiebedarf zu senken.
5. Automatisierung hinzufügen: Wenn Ihre aktuelle Maschine manuelle Eingriffe erfordert, können Sie den Retrofit nutzen, um Automatisierungstechnologien einzuführen. Automatische Materialzuführungssysteme, Roboter für das Teilehandling oder integrierte Prüfsysteme können die Produktionsgeschwindigkeit erhöhen und menschliche Fehler minimieren.
6. Überwachung und Analyse implementieren: Fügen Sie Sensoren und Überwachungssysteme hinzu, um den Produktionsprozess in Echtzeit zu überwachen und wertvolle Daten zu sammeln. Mit fortschrittlicher Analytik können Sie Probleme frühzeitig erkennen, Prozesse optimieren und die Produktqualität kontinuierlich verbessern.
7. Schulung und Wartung: Stellen Sie sicher, dass Ihre Mitarbeiter über das nötige Know-how verfügen, um die retrofittierte Maschine effektiv zu bedienen und zu warten. Schulungen und Schulungsunterlagen sind entscheidend, um das volle Potenzial der aktualisierten Spritzgussmaschine auszuschöpfen und Ausfallzeiten zu minimieren.

In der heutigen digitalen Ära, in der Technologie und Automatisierung eine zentrale Rolle spielen, hat die Maschinendatenerfassung eine enorme Bedeutung erlangt. Doch warum ist die Erfassung von Maschinendaten so entscheidend?

In diesem Tech-Blog werden wir diese Frage beantworten. Und wir zeigen in 3 Schritten, wie Sie Ihre Maschinendaten erfassen.

Warum braucht es eine Maschinendatenerfassung in der Industrie 4.0?

Die Maschinendatenerfassung in der Industrie 4.0 umfasst die Erfassung und Analyse von Daten, die von verschiedenen Maschinen und Geräten in einer industriellen Umgebung generiert werden. Diese Daten werden genutzt, um Informationen über den Zustand der Maschinen, den Produktionsprozess und andere relevante Parameter zu gewinnen.

Neben den offensichtlichen Vorteilen wie der Überwachung von Maschinenleistung und Produktionsabläufen gibt es auch weniger offensichtliche Anwendungen der Maschinendatenerfassung, die oft übersehen werden. Einige dieser Aspekte sind:

1. Steigerung der Effizienz: Durch die Erfassung von Maschinendaten werden Betriebsprozesse effizienter gestaltet, indem beispielsweise Engpässe erkannt und behoben werden.
2. Verbesserung der Produktivität: Eine bessere Überwachung von Maschinen und Anlagen trägt dazu bei, dass Produktionsprozesse schneller und effektiver ablaufen.
3. Reduktion von Ausfallzeiten: Mithilfe der MDE können Wartungsarbeiten und Reparaturen rechtzeitig geplant werden, um ungeplante Ausfallzeiten zu minimieren.
4. Qualitätsverbesserung: Durch die Überwachung von Maschinendaten können mögliche Fehlerquellen frühzeitig erkannt und beseitigt werden, was zu einer höheren Produktqualität führt.
5. Sicherheit: Eine bessere Überwachung von Maschinen und Anlagen kann dazu beitragen, Unfälle zu vermeiden und die Sicherheit am Arbeitsplatz zu erhöhen.

Was ist der Unterschied zwischen Betriebsdatenerfassung und Maschinendatenerfassung?

Betriebsdatenerfassung (BDE): Die Betriebsdatenerfassung bezieht sich auf die Erfassung und Verarbeitung von Daten über betriebliche Abläufe in einem Unternehmen. Sie umfasst eine breitere Palette von Informationen und kann neben den reinen Maschinendaten auch Daten über den Arbeitsfortschritt, die Mitarbeiterproduktivität, den Materialverbrauch, die Auftragsverwaltung, die Qualitätssicherung usw. umfassen. BDE konzentriert sich auf die Verwaltung und Steuerung der gesamten betrieblichen Prozesse, wobei auch nicht-maschinenspezifische Aspekte berücksichtigt werden.

Maschinendatenerfassung (MDE): Die Maschinendatenerfassung bezieht sich speziell auf die Erfassung von Daten, die direkt von Maschinen und Produktionsanlagen generiert werden. Sie konzentriert sich auf Informationen wie Produktionszähler, Stillstandszeiten, Auslastung, Produktionsgeschwindigkeit, Qualitätsdaten und ähnliches. MDE ist enger auf die Überwachung, Analyse und Optimierung der maschinenbezogenen Aspekte des Produktionsprozesses ausgerichtet.

In diesem Fachbeitrag sprechen wir im Wesentlichen über die Maschinendatenerfassung.

In 3 Schritten die Maschinendaten erfassen

Im Folgenden zeigen wir Ihnen einen praktischen und erprobten 3‑Schritte-Plan, wie Sie die Ziele Ihres MDE Projektes erfolgreich erreichen können.

Wie werden Maschinendaten erfasst?

Maschinendaten werden in der Regel mithilfe verschiedener Sensoren und Instrumente erfasst, die an den Maschinen angebracht sind. Diese Sensoren können verschiedene physikalische Größen wie Temperatur, Druck, Geschwindigkeit, Vibrationen, Durchfluss usw. messen, je nach den spezifischen Parametern, die überwacht werden sollen. 

Welche Produktionsdaten gibt es?

Produktionsdaten beziehen sich auf Informationen, die während des Produktionsprozesses erfasst werden. Diese Daten umfassen typischerweise verschiedene Parameter, die den Fortschritt, die Qualität und die Effizienz der Produktion überwachen und steuern. Produktionsdaten werden somit verwendet, um die Leistung der Produktionsanlagen zu analysieren, Engpässe zu identifizieren, Verbesserungspotenziale aufzudecken und die Produktionsabläufe zu optimieren.

Diese Produktionsdaten werden häufig in Echtzeit erfasst und in einem Leitrechner oder einem Manufacturing Execution System (MES) oder einem Manufacturing Operations Management (MOM) System gespeichert und analysiert.

Lassen Sie sich von den folgenden Aufzählungslisten inspirieren. Zu den typischen Parametern gehören:

• Stückzahl
• Durchlaufzeiten
• Störgrunderfassung
• Produktionssignal
• Maschinenstatus
• Temperatur
• Druck
• Geschwindigkeit
• Vibration
• Stromverbrauch
• Fehlercodes
• Durchfluss
• Zustandsüberwachung

Weitere Parameter, die für eine Maschinendatenerfassung wichtig sind:

• Ölstand: Der Ölstand wird gemessen, um sicherzustellen, dass er innerhalb des vorgesehenen Bereichs bleibt und um den Schmierölbedarf zu ermitteln.
• Luftfeuchtigkeit: Die Luftfeuchtigkeit wird gemessen, um Korrosion und Schimmelbildung zu vermeiden.
• Luftdruck: Der Luftdruck wird gemessen, um sicherzustellen, dass er innerhalb des vorgesehenen Bereichs bleibt und um den Luftbedarf zu ermitteln.
• Geräuschpegel: Der Geräuschpegel wird gemessen, um sicherzustellen, dass er innerhalb des vorgesehenen Bereichs bleibt und um die Lärmbelastung für Mitarbeiter zu minimieren.
• CO2-Konzentration: Die CO2-Konzentration wird gemessen, um sicherzustellen, dass sie innerhalb des vorgesehenen Bereichs bleibt und um die Luftqualität zu überwachen.
• Abgasemissionen: Abgasemissionen werden gemessen, um sicherzustellen, dass sie innerhalb der gesetzlichen Vorschriften bleiben und um die Umweltbelastung zu minimieren.
• Spannung: Die Spannung wird gemessen, um sicherzustellen, dass sie innerhalb des vorgesehenen Bereichs bleibt und um den Strombedarf zu ermitteln.
• Leistung: Die Leistung wird gemessen, um sicherzustellen, dass sie innerhalb des vorgesehenen Bereichs bleibt und um die Effizienz zu optimieren.
• Position: Die Position von Maschinenteilen wird gemessen, um Bewegungen zu überwachen und um Fehler zu erkennen.
• Drehmoment: Das Drehmoment wird gemessen, um sicherzustellen, dass es innerhalb des vorgesehenen Bereichs bleibt und um die Belastung der Maschine zu überwachen.
• Beschleunigung: Die Beschleunigung wird gemessen, um sicherzustellen, dass sie innerhalb des vorgesehenen Bereichs bleibt und um Schwingungen zu minimieren.
• Frequenz: Die Frequenz wird gemessen, um sicherzustellen, dass sie innerhalb des vorgesehenen Bereichs bleibt und um die Steuerung von elektronischen Komponenten zu optimieren.
• Lichteinfall: Der Lichteinfall wird gemessen, um sicherzustellen, dass er innerhalb des vorgesehenen Bereichs bleibt und um die Beleuchtung von Arbeitsbereichen zu optimieren.
• Phasenverschiebung: Die Phasenverschiebung wird gemessen, um sicherzustellen, dass sie innerhalb des vorgesehenen Bereichs bleibt und um die Steuerung von elektrischen Komponenten zu optimieren.
• Magnetfeldstärke: Die Magnetfeldstärke wird gemessen, um sicherzustellen, dass sie innerhalb des vorgesehenen Bereichs bleibt und um elektromagnetische Interferenzen zu minimieren.

Wollen wir wirklich hundertprozentig ehrliche Maschinen?

Je komplexer und autonomer Maschinen werden, desto mehr lösen sie sich vom Einfluss des Menschen und regulieren ihr Verhalten selbst. Doch je komplexer ihr Einsatzbereich, desto anspruchsvoller werden die moralischen Entscheidungen, die autonome Systeme treffen müssen.

Soll ein Pflege-Roboter beispielsweise schonungslos die Wahrheit sagen, oder aus Rücksicht auf die Gefühle der Patienten bestimmte Informationen zurückhalten? Menschen neigen dazu, Maschinen zu glauben, aber manchmal wünschen wir uns alle eine humane „white lie“.

Das brauchen wir nicht, wir haben Excel

Eine Excel-Datei ist und bleibt eine Tabelle – das gilt auch für alle in Excel entwickelten Programme. Excel-Daten müssen erfasst werden. Um aus ihnen aussagekräftige Informationen über die Produktion abzuleiten, müssten Fertigungsdaten im Stundentakt händisch von den Mitarbeitern erfasst werden.

Mit einer Maschinendatenerfassung und einem visuellen Shopfloor-Management passiert das automatisch und Sie werden live mit den wesentlichen Informationen versorgt. Das ermöglicht Ihnen bessere, auf Fakten und Kennzahlen basierende Entscheidungen sowie Effizienzsteigerungen.

Zukunftsgestaltung durch digital Leadership ist Chefsache

Digital Leadership beginnt ganz oben. Da heißt es, selbst mit gutem Beispiel voranzugehen und sein eigenes technologisches Wissen auszubauen.

Zu den wesentlichen Führungsaufgaben im Zuge der digitalen Transformation zählt auch die Beseitigung von Stolpersteinen wie fehlende Budgets und Ansprechpartner oder eine mangelnde Infrastruktur.

Wichtig ist ebenfalls, alle Entscheider & Beteiligten wie z.B. den Betriebsrat oder die IT-Sicherheit einzubinden und ins Boot zu holen. Damit werden auch die Führungsrollen komplexer und HR-Manager wandeln sich beispielsweise zu Entscheidern in Sachen Personal-Transformation oder Chief Information Officers von IT-Experten zu Strategen.

Go Digital

Deutlich unterdurchschnittlich digitalisiert sind u. a. der Handel, das verarbeitende und produzierende Gewerbe sowie die Bereiche Verkehr und Logistik.