{"id":2615,"date":"2021-07-22T12:08:10","date_gmt":"2021-07-22T10:08:10","guid":{"rendered":"https:\/\/www.emag.com\/blog\/?p=2615"},"modified":"2021-07-22T12:08:10","modified_gmt":"2021-07-22T10:08:10","slug":"interview-industrie-4-0","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.emag.com\/blog\/interview-industrie-4-0\/","title":{"rendered":"\u201eWir f\u00fchren Maschinenbau-Know-how von EMAG und K\u00fcnstliche Intelligenz wirkungsvoll zusammen\u201c"},"content":{"rendered":"

Vorausschauende Wartung, steigende Ausbringungsmengen und sinkende Fehlerquoten\u00a0\u2013 die Leistungsversprechen der Industrie 4.0 sind gro\u00df, wobei viele Anwender immer noch an der Umsetzbarkeit zweifeln: \u201eZukunftsmusik\u201c ist hier ein oft geh\u00f6rtes Wort. An dieser Stelle wollen wir deshalb ganz praktisch auf dieses Thema schauen: Bei einem gro\u00dfen deutschen Automobilzulieferer haben IoT-Experten von EMAG sowie den Partner-Unternehmen EXXETA, intuity und anacision einen zentralen Produktionsprozess optimiert \u2013 mit erstaunlichen Ergebnissen. Zum Beispiel die Produktionskapazit\u00e4t der EMAG Linie steigt deutlich an. Ein Gespr\u00e4ch mit Andreas K\u00fchne, Lead Data Scientist bei anacision, \u00fcber die aktuellen Erfolge der dazugeh\u00f6renden EMAG EDNA Technologie, mit deren Hilfe die Maschinenbauer ihre Maschinen umfassend digitalisieren.\u00a0\u00a0\u00a0 <\/strong><\/p>\n

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Andreas K\u00fchne, Lead Data Scientist bei anacision<\/p><\/div>\n

Herr K\u00fchne, wie machen Sie eine laufende Produktion fit f\u00fcr die Industrie 4.0?<\/strong><\/p>\n

Wir arbeiten sehr partnerschaftlich mit den Kunden zusammen. Zu Beginn steht ein Workshop, in dem wir denkbare Usecases identifizierten. Hier kommen Anwendungsexperten von EMAG, die Anwender des Kunden sowie IoT-Experten zusammen. Im aktuellen Fallbeispiel startete schon im n\u00e4chsten Schritt die Installation unserer Technologie innerhalb der ersten Produktionslinie. Das Ganze besteht aus dem Industrie-PC \u201eEDNA IoT CORE\u201c, den Beschleunigungssensoren \u201eEDNA NEURON 3DG\u201c, der Visualisierungsl\u00f6sung \u201eEDNA LIFELINE DASHBOARDS\u201c und der Software \u201eEDNA CORTEX\u201c. Sie bilden unser modulares Software-\u00d6kosystems.<\/p>\n

Und dann geht es direkt los?<\/strong><\/p>\n

Der sogenannte \u201eEDNA HEALTH CHECK\u201c f\u00fcr die Maschinen kam schnell zum Einsatz. Hierbei werden nicht prozessrelevante Daten gesammelt, einmal pro Tag an EMAG versendet und mithilfe von K\u00fcnstlicher Intelligenz ausgewertet. Man kann sich das wie ein dauerhaftes Fieberthermometer vorstellen. Im Anwendungsbeispiel haben wir festgestellt, dass sich unerw\u00fcnschte St\u00f6rfrequenzen aufbauen. Ein Experte von EMAG hat sich das Ganze dann vor Ort angeschaut und konnte das Problem durch eine Spindeloptimierung beseitigen. Im Endergebnis l\u00e4uft die Maschine jetzt ruhiger und stabiler. Man kann also sagen, dass hier Maschinenbau-Know-how von EMAG sowie die Rechenergebnisse der K\u00fcnstlichen Intelligenz zusammengef\u00fchrt werden. Das ist ganz entscheidend f\u00fcr den Erfolg.<\/p>\n

Was passiert rund um den eigentlichen Prozess bei diesem Kunden?<\/strong><\/p>\n

Wir unterscheiden drei grunds\u00e4tzliche Ans\u00e4tze: automatisierte Datenanwendungen f\u00fcr die vorhandenen Produktions-Dashboards, begleitende KPI-Analysen sowie passgenaue Analytics-L\u00f6sungen, mit deren Hilfe der Kunde selbstst\u00e4ndig weiterf\u00fchrende Untersuchungen entwickelt.<\/p>\n

Wie wirken sich die Produktions-Dashboards im Arbeitsalltag aus?<\/strong><\/p>\n

Wir haben au\u00dferordentlich positive R\u00fcckmeldungen vom Kunden. Die gro\u00dfen Dashboards befinden sich in unmittelbarer N\u00e4he zu den Maschinen und werden von den Bedienern sehr gut angenommen, weil sie die Arbeitsplanung mit \u00fcbersichtlichen Informationen zum Maschinenstatus vereinfachen. Dazu muss man wissen, dass wir laufende Maschinendaten auswerten und auf dieser Basis diverse Vorhersagen machen \u2013 etwa zu den Fragen, wie lange die durchschnittliche Taktzeit ist und wann ein Werkzeugwechsel ansteht. In der Folge k\u00f6nnen die Mitarbeiter ihre Pausen besser steuern. Es kommt also viel seltener vor, dass eine Maschine w\u00e4hrend der Schichtpause in den Werkzeugwechsel hineinl\u00e4uft.<\/p>\n

\"Industrie
Der EDNA IoT-Core l\u00e4sst sich einfach im Schaltschrank der Maschine platzieren.<\/div><\/a>\"Industrie
Typische Anomalien die das KPI beeinflussen. <\/div><\/a>\"Der
Der Einsatz des EDNA IoT-Core l\u00e4sst sich flexibel skalieren<\/div><\/a><\/div>\n

Welche Ergebnisse erbrachten die begleitenden KPI-Analysen?<\/strong><\/p>\n

Wir haben die Maschinendaten von mehreren Monaten umfassend analysiert. Die Ergebnisse beinhalten detaillierte Informationen zu OEE, Takt- und Standzeiten, der Dauer von Werkzeugwechseln, der Auswirkung von Schichtwechseln auf die produzierten St\u00fcckzahlen und einiges mehr. Man konnte hier zum Beispiel erkennen, dass die Schichtwechsel nicht immer reibungslos verlaufen und die Maschinen unterschiedlich lange stillstehen. Im weiteren Verlauf war es dann nat\u00fcrlich auch m\u00f6glich, die daraus folgenden Optimierungsma\u00dfnahmen zu bewerten.<\/p>\n

Was kann man sich unter den erw\u00e4hnten Analytics-L\u00f6sungen vorstellen, die Sie f\u00fcr den Kunden entwickelt haben?<\/strong><\/p>\n

Im Grunde geht es darum, dass die Entscheider beim Kunden selbstst\u00e4ndig ihre Maschinendaten auswerten und visualisieren \u2013 und zwar mithilfe einer besonders einfachen Programmierumgebung, die auch von Menschen ohne weiterf\u00fchrendes Wissen genutzt werden kann. Im aktuellen Fall haben die Verantwortlichen beim Kunden zum Beispiel \u00fcberpr\u00fcft, welche Auswirkungen es hat, wenn man die Zahl von bestimmten Messvorg\u00e4ngen in den Maschinen reduziert und somit ihre Taktzeiten verk\u00fcrzt. Es zeigte sich sehr schnell, dass ein solches Vorgehen kein Problem darstellt und die Bauteilqualit\u00e4t unver\u00e4ndert hoch bleibt.<\/p>\n

Wie geht es jetzt weiter?<\/strong><\/p>\n

Aktuell arbeiten wir gemeinsam mit den beteiligten Partnern an einem proaktiven Benachrichtigungssystem. Konkret hei\u00dft das: Die Produktionslinien informieren laufend \u2013 etwa per Push-Nachricht auf das Smartphone \u2013 \u00fcber diverse Ereignisse wie drohende Stillst\u00e4nde oder parallel anstehende Werkzeugwechsel an verschiedenen Maschinen. Die Botschaft an den Service lautet dann beispielsweise: Ziehe einen Werkzeugwechsel vor, damit es nicht zur Arbeits\u00fcberlastung und unn\u00f6tigen Stillst\u00e4nden kommt! Au\u00dferdem wollen wir zuk\u00fcnftig unerw\u00fcnschte Anomalien wie ein drohender Bruch von Schneidplatten fr\u00fchzeitig erkennen. Wichtig ist dabei: Alle Ma\u00dfnahmen werden aufeinander abgestimmt und erg\u00e4nzen sich. Im Endergebnis steigt die Produktivit\u00e4t der Maschinenlinien kontinuierlich an.<\/p>\n

->Weitere Informationen EMAG EDNA<\/strong><\/a><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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