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Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA

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Proalpha Schweiz AG

1. Die Daten sind das Fundament für Industrie 4.0

Die Datenerfassung und -verarbeitung bilden die Grundlage für Industrie 4.0. Bei Ersterer werden im Mittelstand bereits viele Daten erfasst und in ERP-Systemen verwaltet. Dabei bleibt die Datenerfassung in der Regel weitgehend auf die Auftragsebene beschränkt, sodass eine explizite Datenerhebung bezogen auf den gesamten Produktlebenszyklus bisher nicht erfolgt [BIS 2015, MÜL 2016].

Auf dem Weg zu einer fortschreitenden Digitalisierung muss die Datenerfassung aber systematisiert und bis auf Produktebene vorgenommen werden. Den Ausgangspunkt dafür bilden Sensorsysteme in Maschine und Zerspanungswerkzeug, die es ermöglichen, die Maschinen- und Prozessdaten sowie die Produktinformationen in Echtzeit durchgängig zu erheben und bereitzustellen.

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Eine Erhöhung der Prozesssicherheit durch produktionsbegleitende Datenerfassung in Echtzeit bietet etwa der sensorische Werkzeughalter Spike der Firma pro-micron. Hierbei handelt es sich um einen drahtlosen Kraftaufnehmer, mit dem während des Bearbeitungsprozesses Messungen von Temperatur, Zerspankraft sowie Dreh- und Biegemomenten erfolgen. Durch die Erhebung und Auswertung dieser Daten können Rückschlüsse auf Bauteilqualität und Verschleißzustände des Werkzeugs gezogen und ein dynamischer Werkzeugwechsel veranlasst werden, noch bevor Ausschuss produziert wird [MAP 2016, RIE 2017].

Trotz bereits vorliegender Sensoriken zur Datenerfassung gibt es Nachholbedarf im Bereich intelligenter Zerspanwerkzeuge, die die notwendigen Prozessparameter mittels integrierter miniaturisierter Sensorsysteme prozessnah, das heißt in unmittelbarer Nähe der Wirkzone (Werkstück, Maschine) erfassen, bearbeiten und Regelungssystemen zur Verfügung stellen. Durch die integrierte Sensorik darf es aber nicht zu Einschränkungen im Bearbeitungsraum kommen [BAU o.J., BIS 2015, BOS 2017, ZÄH 2017].

Die wachsende Verbreitung von Sensoren in Werkzeug und Maschine zeigt, dass im Bereich der Datenerfassung im Mittelstand bereits ein vielversprechender Umsetzungsgrad vorhanden ist, der aber zunehmend zu einer enormen Datenflut und Datenvielfalt führen wird. Allerdings bestehen hinsichtlich der Datenverarbeitung noch große Handlungsbedarfe, um das Potenzial, das in den erfassten Prozess- und Maschinendaten liegt, für die digitale Transformation maximal ausschöpfen zu können. Dazu sind IT-Infrastrukturen (Cloud-Konzepte für Smart Services, 5G-Netz) nötig und geeignete Big Data Algorithmen, mit denen große Datenmengen in Echtzeit übertragen, ausgewertet und im Sinne künstlicher Intelligenz (KI) für einen kontinuierlichen Verbesserungsprozesses effizient genutzt werden können [BAU o.J.]. Doch in der Praxis wird das Thema Big Data von vielen Mittelständlern vernachlässigt. So werden viele Chancen in Sachen Digitalisierung vertan. Vorbehalte gegen Big-Data-Anwendungen gibt es bezüglich der Gewährleistung von Datenqualität und –sicherheit, des Schutzes persönlicher Daten und des geistigen Eigentums [BIS 2015, KRO 2019, BAU o.J.]. Zusätzlich fehlt vielen Mittelständlern eine Vorstellung davon, wie Daten für datengetriebene Geschäftsmodelle monetarisiert werden können.

2. Assistenzsysteme bekämpfen den Fachkräftemangel

Unter dem Begriff Assistenzsystem wir alles zusammengefasst, was die Beschäftigten bei der Ausführung ihrer Arbeitsaufgaben entlastet und es ihnen damit erleichtert, sich auf ihre Kernkompetenzen zu fokussieren.

Die momentan auf dem Markt befindlichen Assistenzsysteme unterstützen die Benutzer im Wesentlichen durch punktuelle Informationen. Doch stellen diese Lösungen mehrheitlich reine Expertensysteme dar, die weder mobil noch auf die Anwender zugeschnitten sind. Zukünftig müssen diese Systeme einfacher, günstiger und nutzerfreundlicher sowie dem Anforderungsniveau der Arbeitsaufgaben angepasst werden [BIS 2015, KLA 2018]. Wo digitale Assistenzsysteme genutzt werden, erhalten die Mitarbeiter Unterstützung über optische, akustische oder haptische Systeme, wie etwa Datenbrillen, Headsets, RFID-Handschuhe oder Sensorarmbänder. Diese interaktiven Assistenzsysteme (IAS) liefern wichtige Informationen wie Zustands- (Standzeit der Werkzeuge) und Prozessdaten in Echtzeit. Sie ermöglichen es dem Mitarbeiter schnell und entsprechend Entscheidungen zu treffen, um effizientere Arbeitsabläufe trotz steigender Komplexität der Produktionsprozesse zu erreichen. Der Vorteil von IAS liegt neben einer geringeren Fehlerquote auch in erhöhten Durchlaufzeiten [KAS 2016].

Gegenwärtig richtet sich der Fokus speziell auf die Entwicklung einfacher, mobiler und bedarfsgerechter Softwareplattformen und Engineering Apps (eApps), die es gestatten, reale Zustands- und Prozessdaten aus der Produktion zu jeder Zeit, an jedem Ort und auf beliebigen Endgeräten anwendungsspezifisch darzustellen und nutzbar zu machen. Diese Anwendungen ermöglichen vor allem den KMU des zerspanenden Gewerbes Zugang zu mehr IT bei geringen Investitionskosten. In diese Kategorie fallen Anwendungen für die Auslastungsüberwachung von Maschinen, für die Prozessoptimierung und –kontrolle, für die Erkennung kritischer Betriebszustände sowie für das Qualitätsmanagement [BIN 2017].

Im Bereich der Zerspanung kommen Assistenzsysteme zum Einsatz, die den Werker mithilfe kleiner Apps bei der Auswahl geeigneter Zerspanwerkzeuge (Gührung QuickFinder) oder geeigneter Schnittdaten (Walter Zerspanungs- und Schnittdatenrechner) unterstützen oder ihm Hilfestellung bei der automatischen Generierung des CNC Codes bieten (Gühring Mill Thread).

Solche Assistenzsysteme bieten vor allem KMU die Möglichkeit, Personal flexibel einzusetzen und auch geringer qualifizierte Mitarbeiter schneller einzuarbeiten und stellen damit ein Mittel zur Bekämpfung des Fachkräftemangels dar. Komplexere Anwendungen wie beispielsweise virtuelle Arbeitsanleitungen zum Rüsten der Bearbeitungsmaschine mittels Augmented Reality werden von Mittelständlern bisher noch nicht eingesetzt [BAU o.J., BIS 2015].

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