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Jul 21, 2023

Daten

In der Fertigungsindustrie entstehen Innovationen im Sensor- und Steuerungsbereich aus neu entdeckten Fähigkeiten zur Implementierung von Funktionen bestehender Sensoren und nicht aus erstaunlichen Vibranium-basierten Sensoren

In der Fertigungsindustrie entstehen Innovationen im Sensor- und Steuerungsbereich aus neu entdeckten Fähigkeiten, Funktionen bestehender Sensoren zu implementieren, und nicht aus erstaunlichen Vibranium-basierten Entwicklungen in der Sensortechnologie.

Derzeit nutzen nur wenige produzierende Unternehmen die Fortschritte, die Industrie 4.0 mit sich gebracht hat. Oftmals werden Daten weder erfasst noch genutzt, was dazu führt, dass Unternehmen weder die optimale Qualität noch die Rentabilität maximieren.

Allerdings herrscht in der gesamten Branche Respekt vor dem, was im wahrsten Sinne des Wortes an der Spitze des Speers geschieht. Sensorische Daten fließen in unzählige Kanäle: Hyperlokal, Fabriknetz und Cloud. Hier entsteht das Dilemma der Daten. Kann und soll es verwendet werden? Wie soll es verwendet werden? Was bedeutet das?

Die Herstellung von Dingen beginnt mit Rohstoffen, und die Umwandlung von Materialien in Produkte erfordert in der Regel die enge Bindung an einen uralten Prozess, der bis zum Aufkommen der numerischen Steuerung relativ unverändert blieb. „Als ich anfing, gingen wir von der einfachen numerischen Steuerung zu dem über, was CNC heute ist. Die Leute wollten schneller mehr Informationen erhalten, um das Ergebnis zukünftiger Produktions- und Herstellungsprozesse vorherzusagen“, erinnert sich Larry Robbins, Präsident der Handelsabteilung von Wheeling, Illinois -basierte SMW Autoblok Corp.

Mittlerweile, so stellte er fest, können Sensoren sofortiges Feedback liefern und die Möglichkeit bieten, in Echtzeit unter präziser Einhaltung der Parameter genaue Entscheidungen zu treffen. „Die Tatsache, dass man von der reinen Backen- und Teileposition im Spannfutter selbst bis hin zu Temperaturen und individueller Spannkraft alles durchgehen kann, liegt in der Vorstellungskraft des Kunden.“

Mit der Möglichkeit zu überwachen, was John Cosic, Vertriebs- und Marketingleiter in Nordamerika beim französischen Anbieter Digital Way Inc., als geringere Kosten für die Datenerfassung bezeichnet, stellt sich die Frage nach dem Wert dieser Daten. „Wir sehen, dass mehr Informationen über den Prozess und den Zustand des Teils, an der Maschine auftretende Vibrationen, den Energieverbrauch, die Schnittkräfte, die Temperatur und Gott weiß, was auf dem Werkzeugmaschinenbus verfügbar ist, gesammelt werden.“ Eine sehr wichtige Frage ist also: Sind all diese Informationen nützlich? Und selbst wenn ja, wer wird es analysieren?“

Solange diese beiden Fragen nicht beantwortet sind, werden die wahren Vorteile der Industrie 4.0-Technologie laut Cosic nicht voll zum Tragen kommen.

Die Produkte von SMW Autoblok haben sich zu Geräten entwickelt, mit denen Drücke an jedem Kontaktpunkt und Coriolis-Kräfte gemessen werden können. Hierbei handelt es sich nicht mehr um die Dreibacken-Geräte von früher, die mit einem Pedal oder einem Riemen verbunden sind, sondern um berührungslose Geräte, die bis zu 1,5 kW Energie sowie Daten übertragen und dabei mit großer Kraft klemmen können. Laut Robbins baute und baut das Unternehmen mechanische, hydraulisch-pneumatische und manuelle Werkstückhalter – und jetzt auch digitale oder mechatronische und vollständig elektrische Werkstückhalter –, die eine „kontaktlose Kraftübertragung bei gleichzeitiger Übermittlung von Daten hin und her“ durchführen. ”

Während der Lebensdauer einer Gussform konnten frühere Guss- oder Schmiedeteile um 0,18–0,20 mm (0,007–0,008 Zoll) schwanken. „Jetzt kann ich ohne echten mechanischen Eingriff mein Teil (bewerten) und, da jede Backe über ein eigenes Antriebssystem verfügt, dieses Teil zurücksetzen und das, was ein schlechtes Teil gewesen wäre, vom ersten Arbeitsgang an in Ordnung bringen.“ sagte Cosic.

„Früher stellte ein Kunde ein Teil her, prüfte es und die Prüfung bestand entweder die Prüfung oder bestand sie nicht. Abhängig von der Komplexität dieses Teils und den durchgeführten Vorgängen hätte er möglicherweise mehr in den Prozess des Teils (Kosten) investieren können, als er es tat bei Materialkosten und Werkzeugen“, fuhr er fort. „Jetzt habe ich also ein Teil hergestellt, das 10.000 US-Dollar wert ist, und es ist nicht gut. Mit der Elektronik kann ich Ihnen Vorhersehbarkeit bieten und flexibel genug sein, um frühere schlechte Guss- oder Schmiedeteile auszugleichen und ein gutes Teil herzustellen.“

SMW Autoblok verwendet eine ähnliche berührungslose Technologie, um sicherzustellen, dass Off-Highway-Maschinen an das richtige Werkzeug (Eimer, Schaber usw.) gekoppelt werden und sogar die Temperaturen zum Verpacken von frisch gebackenem Brot präzise misst – indem es in Plastikhüllen gleitet, ohne dass die Hülle schmilzt.

Digital Way entwickelt berührungslose Messprodukte, die eine Werkzeugzustandsüberwachung oder Maschinenzustandsüberwachung ermöglichen. „Über die Datenerfassung hinaus verarbeiten und treffen wir intelligente Entscheidungen darüber, was diese Daten auf der Maschine oder in der Zelle aussagen, basierend auf dem Werkzeugmaschinenbus“, erklärt Cosic, wie die „Cyber ​​Machine“ des Unternehmens Daten lokal aggregiert.

Die Daten seien nach Wahl der Kunden verfügbar, fügte er hinzu. „Unsere Kunden haben entdeckt, dass man diese Tools auch als Tools zur Prozessoptimierung nutzen kann; Sie sind Fenster in den Prozess und das ist am Ende der wirklich große Knall für das Geld. Wenn sie die Zykluszeit um Sekunden verkürzen oder die Werkzeuglebensdauer verlängern und eine verbesserte Teilequalität liefern können, lässt sich viel Geld sparen.“

Für Digital Way lag der Schwerpunkt auf der Sensorqualität, um Prozessgrenzen festzulegen. „(Unsere Sensoren) sind relativ einfach einzurichten und zu warten, da sich ein guter Prozess deutlich von einem schlechten unterscheidet“, sagte Cosic. Mit der zunehmenden Datenmenge, sowohl bei niedriger als auch bei hoher Geschwindigkeit, die einen Prozess umfasst, wird es schwierig, die bereitgestellten Daten zu verstehen, wenn Hunderte von Maschinen an ein Fabriknetzwerk angeschlossen sind.

„Wir können Daten innerhalb einer Zelle mit sehr hoher Geschwindigkeit sammeln und über Wochen oder Monate speichern, ohne das Netzwerk zu belasten“, bemerkte Cosic. „Es bleibt in einem Open-Source-Format verfügbar und ein externes Gerät kann genau angeben, welche Daten es benötigt, gefiltert nach Typ, Zeit oder einer bestimmten Maschine. Unserer Meinung nach müssen Sie sich auf lokale Speicherung festlegen, wenn Sie Ihre Daten wirklich vollständig charakterisieren möchten, und das tun nicht viele Leute.“

Obwohl die Änderungen in der Fabrikhalle erheblich sind, geschieht tatsächlich viel am Rande – an Knotenpunkten auf der Maschine. Unternehmen entdecken und innovieren Wege, um Daten, die zuvor verfügbar waren, zu nutzen und zu nutzen. Solche hochmodernen Lösungen können zu einer besseren Produktion, einer verbesserten Qualität, einem geringeren Teileausschuss, einer Arbeitsplatzsicherheit für die Arbeitnehmer und letztendlich zu einer höheren Rentabilität führen.

„In den letzten Jahren haben wir innovative Softwarelösungen entwickelt, um einen besseren Zugriff auf die nativen Diagnosefunktionen der heutigen intelligenten Instrumentierung zu ermöglichen“, sagte Jack Roushey, Manager für Field Product Marketing bei der Siemens AG. Seine Kommentare unterstreichen die Ansicht, dass sich die Hardware im letzten Jahrzehnt nur minimal weiterentwickelt hat, wobei Instrumentierungs-Firmware/-Software und Fernüberwachungs-Apps den Informationszugriff unabhängig vom Standort flexibler machen und Benutzeroberflächen (UI) keine Kenntnisse der Maschinensprache mehr erfordern.

„Bandbreite und Speicher haben zugenommen, (und) die Geschwindigkeit der übertragenen Informationen hat zugenommen und liefert Daten in Echtzeit“, bemerkte Roushey, ein bekennender „Instrumenten-Typ“. „Früher konzentrierte sich Ihr Kontrollraum möglicherweise auf die Prozesskontrolle und nicht auf den Zustand der Instrumente. Aber mit diesem zusätzlichen Speicher und dieser zusätzlichen Bandbreite verfügen Sie im Kontrollraum über die nötigen Mittel, um mit der Überwachung für eine vorausschauende Wartung zu beginnen.“

Solche Informationen, die oft ungenutzt bleiben, erfordern eine Schnittstelle, die sie erfassen und interpretieren kann. Vielen, wenn nicht den meisten Einrichtungen, fehlt das Kapital für massive Infrastrukturänderungen und sie suchen nach wirtschaftlichen Optionen zur Nutzung ihrer nativen Daten, sagte Roushey.

„Mit der Entwicklung der SITRANS Store IQ- und Serve IQ-Überwachungs-Apps von Siemens sind wir in der Lage, diese Informationen zu erfassen, sie über IP-Netzwerke oder in Cloud-basierte Netzwerke zu übersetzen und unseren Kunden die Möglichkeit zu geben, entweder zu überwachen, was sie benötigen „Wir tun oder wollen sogar einige grundlegende Steuerungsfunktionen hinzufügen, die die Lücke schließen können, bis Ressourcen für die Hinzufügung von SPS (speicherprogrammierbare Steuerungen) verfügbar werden.“

Beispielsweise wurde eine Smartphone-App entwickelt, die die Überwachung und Übermittlung von Warnungen basierend auf Zustands- und Parameteränderungen ermöglicht und das Telefon bei solchen benutzerdefinierten kritischen Änderungen klingelt.

Die Prozessinstrumentierung hat einen langen Weg zurückgelegt, seit Drucktransmitter dem Kraftausgleich mit Chips und Dehnungsmessstreifen Platz gemacht haben. Laut Roushey war die größte Veränderung in jüngster Zeit der Einsatz von mehr Speicher und Diagnosemöglichkeiten in der Instrumentenelektronik, die relativ einfache Vorhersagesoftware und weitaus leistungsfähigere KI-basierte Tools ermöglichen.

Die Ultraschall-Füllstandmessung ist beispielsweise ein großartiges Werkzeug, aber die Betriebstemperaturen könnten sich auf die Leistungskennzahlen auswirken. Interne Mikroprozessoren könnten selten verwendete historische Daten kompensieren und sammeln. Die Kenntnis der Hitzetoleranz eines Sensors könnte vorausschauend einen Austausch basierend auf der Anzahl der Überhitzungsfälle oder deren Dauer vorschlagen.

„Im Streben nach höherer Produktivität wird die Fertigung durch eine neue Welt datenzentrierter digitaler Fabriken transformiert“, fügte Fiona Treacy, Senior Director, Industrial Automation Marketing bei Analog Devices Inc. mit Sitz in Wilmington, Massachusetts, hinzu. „Für uns und unsere Kunden.“ Dabei ist es eine große Priorität und Designherausforderung, sicherzustellen, dass Daten von den in der Fabrikhalle eingesetzten Sensoren zuverlässig in einer rauen Umgebung und in Echtzeit übertragen werden, ebenso wie das Gleichgewicht zwischen Strom und Platz in winzigen Sensorgehäusen.“

Francis Richt, Manager des digitalen Bearbeitungsgeschäfts von Sandvik Coromant US, vertritt eine ähnliche Ansicht und weist darauf hin, dass Kunden digitale Lösungen als Herausforderung empfinden.

„Sie nutzen digitale Lösungen wie CAM (Computer Aided Manufacturing) und so weiter. Kunden kaufen Maschinen, aber Softwarelösungen und sensorgesteuerte Schneidwerkzeuge sind etwas ganz Neues.“

Hersteller müssen den Wert digitaler Lösungen und einen neuen Go-to-Market-Ansatz für die Hardware-Seite verstehen, betonte Richt. „Wir müssen unsere Geschäfte anders machen als bisher; Die Art und Weise, wie wir Elektronik und Batterien transportieren, unterscheidet sich stark von der Art und Weise, wie wir Hartmetall-Schneidwerkzeuge transportieren.“

Auch die Nachfrage nach Prozesssicherheit und Bauteilqualität wird durch einen wachsenden Fachkräftemangel beeinträchtigt. „Bediener, Techniker und Ingenieure, die das Aussehen, die Haptik, den Geruch des Metallschneidens sowie die Spanbildung, hochwertige Oberflächen und Oberflächenbeschaffenheit – all diese Elemente der Fertigung – kennen, sind jetzt schwer zu finden“, sagte Richt. Seiner Meinung nach sollte in Gesprächen der Begriff „Automatisierung“ vermieden werden, der als Kündigung missverstanden werden könnte. Er bevorzugt Diskussionen darüber, wie Entscheidungen zur digitalen Unterstützung die Fertigung unterstützen können.

Sandvik bietet Innendrehwerkzeuge an, die in einer Bohrung, einem Fahrwerk oder einer Triebwerkswelle eines Strahltriebwerks eingesetzt werden können, möglicherweise verdeckt durch fließendes Kühlmittel und im Inneren einer Maschine. „Sensoren liefern Ihnen wertvolle Informationen, die für Prozesssicherheit sorgen sollen (z. B. Stabilität und eine gute Oberflächenbeschaffenheit).“

Während Werkzeugmaschinenbauer die Daten beherrschen, entwickelt Sandvik Software, um diese Daten zu visualisieren und einige Aktionen zu automatisieren. „Coroplus, das Softwarealgorithmen und die SPS integriert, kann den Maschinenbetrieb ändern, um eine Beschädigung der Komponente zu verhindern“, sagte Richt. „Zum Beispiel ein Fahrwerk, eine Triebwerkswelle in der Luft- und Raumfahrt, alles extrem teure Komponenten. Durch diese sogenannte Stopp- und Rückzugsfunktion stellen wir sicher, dass unsere Kunden die Komponente retten und möglicherweise verhindern, dass die Maschine nicht ausreichend ausgelastet, angehalten und gewartet wird.“

Konstantin Schmidt, ein europäischer Siemens-Datenwissenschaftler und Dateningenieur, lebt in der Welt der KI-gesteuerten Daten. Sandvik hat eine „Lighthouse“-Initiative ins Leben gerufen, um Kunden dabei zu helfen, verschiedene voneinander unabhängige Technologien wie Messtechnik, Robotik und digitales Werkzeugmanagement zusammenzuführen. Laut Schmidt, der sich mit Digitalisierung, KI und anderen datengesteuerten Themen auskennt, „tauchen auch kleine und mittelständische Unternehmen tief in die Automatisierung ein.“

Somit sind nun alle Kontroll- oder Produktionsschritte nicht nur mit dem Prozess verbunden – die Daten werden protokolliert, was die Kontrolle über jedes Produkt ermöglicht. Beachten Sie, dass es im Gegensatz zu Big Data auch Smart Data gibt, da auch die Speicherkosten wichtig sind.

Unternehmen wie Siemens bieten eine Reihe von SPSen an, und Kunden wählen Produkte aufgrund von Zuverlässigkeit, Konnektivität, Dateneigentum und Cybersicherheit aus. Frühanwender können tiefer in ihre Daten eintauchen, ihre eigenen Apps erstellen und verfügen möglicherweise über mehr Flexibilität bei der Konnektivität. Neben der horizontalen Kommunikation innerhalb von Produktionslinien bestehe laut Schmidt „ein wachsendes Interesse an vertikaler Kommunikation, sodass man auf private oder sogar öffentliche Cloud-Ebenen gehen und diese dort nutzen kann.“ Wenn man es auf ein Wort zusammenfassen möchte, wäre es ‚Interoperabilität‘.“

Andere betonten Datenschutz und Sicherheit, die mit der Interoperabilität zwischen verschiedenen Anwendungsprogrammierschnittstellen (API) in Einklang gebracht werden müssen, um eine Bindung an einen einzigen Anbieter zu verhindern, sei es in der Cloud oder sogar in der Werkstatt. Obwohl die Fertigung tendenziell konservativ ist, treiben die Wettbewerbsvorteile der Digitalisierung die Akzeptanz voran.

Industrie 4.0 ist eine Fortsetzung der digitalen Revolution, die durch frühe Post-Mainframe-Mikrocomputer mit Programmiersprachen wie CP/M (Steuerungsprogramm für Mikrocomputer) ausgelöst wurde. Moderne Daten werden heute über grafische Oberflächen bereitgestellt, die häufig auf Tablets ausgeführt werden.

„Das Einzige, was Sie brauchen, ist die Fähigkeit, sich an die Maschinensteuerung zu binden, denn Sie müssen in der Lage sein, etwas vorherzusagen und dann eine Aktion zu haben, die aus dieser Vorhersage hervorgeht“, erklärte Robbins von Autoblok. „Daher ist die Möglichkeit der Anbindung an eine bestehende Maschinensteuerung unsere größte Einschränkung.

„Als wir diese Technologie entwickelten, war ursprünglich nur die Integration in neue Werkzeugmaschinen vorgesehen“, fuhr er fort. „Innerhalb unserer Organisation sagten wir jedoch: ‚Moment mal, alles, was wir brauchen, ist ein Chip aus der Kontrolle (des bestehenden Anbieters) und wir können ihn in jede beliebige Maschine integrieren.‘ Solange wir über den Chip der richtigen Generation verfügen, können wir dieser Maschinensteuerung in einer Sprache Rückmeldung geben, die sie versteht, verdaut und entsprechend reagiert.“

Nach Ansicht von Robbins spiegelt Industrie 4.0 das Internet der Dinge und die Konnektivität zwischen der Steuerung einer Maschine und allen von ihr verwendeten Komponenten wider. Solche Systeme können Cloud-basiert oder zentral an einem anderen Ort mit Edge-Computing installiert sein – die Richtung, in die sich seiner Meinung nach die meisten Werkzeugmaschinen und Fertigungsprozesse entwickeln werden. Das Ziel besteht darin, die verfügbaren Informationen sofort zu nutzen. „Sie müssen nicht warten, bis es verarbeitet und offline nachbearbeitet wird, und dann herausfinden, welche Verbesserung oder Negativität dieses Ergebnis mit sich bringen könnte. Sie können dieses Urteil spontan fällen und weitermachen.“

ADI hilft bei der Integration von Sensoren und Aktoren mit IO-Link-Konnektivität, die laut Treacy eine geringere Hürde für den Einsatz wichtiger Sensortechnologie für digitale Fabriken darstellt. „Aus Sicht der Konnektivität besteht eine der größten Herausforderungen bei der Sensorintegration darin, sicherzustellen, dass die Sensoren verbunden sind und effektiv mit den übrigen Systemen der Fabrik kommunizieren, was eine sorgfältige Prüfung der Kommunikationsprotokolle, der Netzwerkinfrastruktur und der Datenspeicheranforderungen erfordert.“

Cosic fügte hinzu: „Verdammt, vielleicht steht nicht einmal regelmäßig jemand vor einer Reihe von Maschinen. Wenn die Maschine oder die Steuerung nicht in der Lage ist, die Qualität der Teile oder der Maschine in Echtzeit zu beurteilen, ist das eine gefährliche Situation, da man Gefahr läuft, viele schlechte Teile herzustellen – und es erst zu wissen, wenn sie die Zelle verlassen.“

Sandviks Richt stimmte zu. „Bei Industrie 4.0 geht es darum, ein Ökosystem zwischen verschiedenen Partnern und verschiedenen Lösungen aufzubauen, und die Möglichkeit, Daten auszutauschen, ist von entscheidender Bedeutung. Werkzeugmaschinenbauer sehen darin eine Chance, erkennen aber auch, dass sie nicht alles selbst machen können, da diese Art der Technologieentwicklung teuer ist.“

Ein tiefer Einblick in die Daten kann zu einem besseren Verständnis der Qualitätsverbesserung und Prozessstabilisierung führen. „Wir können die Maschinenauslastung optimieren, so dass wir das Beste aus unseren High-End-Maschinen herausholen, vorausschauende Wartung anwenden und ungeplante Ausfallzeiten in geplante Ausfallzeiten umwandeln. Also Prozessverständnis und Prozessüberwachung bzw. -beobachtung“, so Schmidt.

Solche riesigen Datenmengen erfordern eine strikte Liebe zum Detail, was laut Schmidt am besten durch Modellbildung und KI-Algorithmen erreicht werden kann. Die Kombination von Edge Computing und der Cloud ermöglicht ein besseres und umfassenderes Verständnis der Daten und der Mathematik der Algorithmen, die Sandvik auf seine eigene Software anwenden kann.

Mithilfe der Modellierung, so Schmidt, sei seine Geschäftseinheit in der Lage zu ermitteln, welcher Test an welcher Stelle und in welchem ​​Umfang angewendet werden sollte, um optimale Qualität und minimalen Teileausschuss zu erzielen.

Treacy meinte: „Die Reduzierung von Ausfallzeiten ist ein zweites Schlüsselelement. Durch die Kombination von Daten aus mehreren Quellen, einschließlich eingesetzter Sensoren mit eingebetteten KI-Engines, können individuelle Vorhersagemodelle für Produktionsgeräte (oder sogar ganze Anlagen) erstellt und genutzt werden, um Abweichungen bei Leistungsdaten und anderen Metriken proaktiv zu identifizieren. Ziel ist die Konvergenz aller digitalen Netzwerke zu einem einheitlichen Fabriknetzwerk. Dies ermöglicht die Verbindung von Datenquellen mit modernsten digitalen Tools, um durch flexiblere Produktionssysteme, optimiertere Herstellungsprozesse, höhere Energieeffizienz sowie reduzierten Rohstoffverbrauch und -abfall eine höhere Effizienz und Produktivität zu erzielen und so eine nachhaltigere Entwicklung voranzutreiben Produktionsprozess und potenziell höhere Rentabilität.“

Die Nutzung von Daten, sei es am Edge, im Geschäft, in der Einrichtung oder in der Cloud, und die Auswertung durch ausgefeilte Modelle durch KI scheint unvermeidlich, wenn auch teuer. Und alle im gesamten Unternehmen müssen sich einig sein.

„Man muss eine Zustimmung haben, die vom Sitzungssaal bis in die Werkstatt reicht“, sagte Robbins und wies darauf hin, dass die Mitarbeiter am Fließband möglicherweise am kritischsten seien – andernfalls könnten sie befürchten, dass ihr Job ersetzt wird. „Es ist eine Notwendigkeit, den Menschen klar zu machen, dass dies ihre Position festigen und ihnen die Möglichkeit geben wird, für ihre Organisation wertvoller zu sein.“

Die Menschen müssten verstehen, dass sich die Technologie täglich weiterentwickelt, fügte er hinzu. Dies wird dazu beitragen, fortschrittliche Sensoren und Steuerungen optimal zu nutzen und gleichzeitig die kontinuierliche Verbesserung im gesamten Unternehmen voranzutreiben.

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