Smart Manufacturing

Effizienzsteigerung, Prozessoptimierung, höhere Produktivität und ein verbessertes Energiemanagement – die Vorteile von Smart Manufacturing sind vielschichtig und in aller Munde. Doch was steht hinter dem Buzzword und wie steht es im Zusammenhang mit Industrie 4.0?

In diesem Ratgeber beleuchten wir, was hinter dem Begriff Smart Manufacturing steckt, welche Vorteile eine intelligente Fertigung bietet und welche Use Cases sich für Unternehmen anbieten.

Definition: Smart Manufacturing

“Smart Manufacturing ermöglicht vollständig integrierte, kollaborative Fertigungssysteme, die in Echtzeit auf veränderte Anforderungen und Bedingungen in der Fabrik, im Liefernetzwerk und bei Kundenbedürfnissen reagieren.”

So definiert zumindest das National Institute of Standards and Technology den Begriff Smart Manufacturing. Dabei entdecken wir ein altbekanntes Phänomen bei Definitionen: Sie klingen oft fürchterlich kompliziert.

Also wie könnte man das leichter erklären? Probieren wir es mal so:

Damit ist die Sache hoffentlich schon etwas klarer! Wer sich etwas in der Materie auskennt, hat an dieser Stelle alles Wichtige über Smart Manufacturing im Schnelldurchlauf erfahren. Und für alle anderen? Keine Sorge, dieser Ratgeber hilft, alle Fragezeichen zu beseitigen. Also, los geht’s!

Smart Manufacturing: Die Grundlagen

Wie könnte man Smart Manufacturing jetzt also noch verständlicher machen? Die Antwort darauf ist gar nicht so leicht, denn es spielen viele verwandte Begriffe mit hinein, wie IIoT, KI, Industrie 4.0 und die digitale Transformation.

Falls Ihnen jetzt der Kopf schwirrt, keine Sorge – wir nehmen uns die Zeit und erklären es Schritt für Schritt. Fangen wir mit den Hintergründen an.

Obwohl einige dieser Technologien bereits jetzt ihren Einsatz in Unternehmen finden, geschieht dies meist nur in begrenztem Rahmen und ohne die Möglichkeit zur Skalierung. Die volle Ausschöpfung des Potenzials kann jedoch nur durch eine systematische Implementierung mittels präziser Machine Learning Operations und die Anwendung von KI-Plattformen erreicht werden. 

Deshalb liegt unser Kerngeschäft auch genau dort. Wir unterstützen Sie nicht nur beim Aufbau der notwendigen Systeme, sondern auch bei der Vermittlung des notwendigen Fachwissens, um dauerhaft von KI zu profitieren.

Wie funktioniert künstliche Intelligenz?

Smart Manufacturing ist kein isoliertes Konzept, sondern das Ergebnis umfassender Entwicklungen. Und um die wahren Potenziale von Smart Manufacturing zu erkennen, ist es wichtig, diese Entwicklungen und ihre Zusammenhänge zu verstehen: 

Digitale Transformation

Die Digitale Transformation ist der übergeordnete Prozess, den ein Unternehmen durchläuft, während es sich zu einem Industrie-4.0-Unternehmen entwickelt. Sie ist das strategische Vorhaben, die digitale Technologie in alle Bereiche einer Organisation zu integrieren.

Industrie 4.0

Industrie 4.0 beschreibt die vierte industrielle Revolution und steht für den Einsatz smarter, digitaler Technologien in Produktionsunternehmen, um Produktivität, Effizienz und Flexibilität zu steigern.

Industrie 4.0 ist also ein kontinuierlicher Prozess der digitalen Transformation in der Produktion. Smart Manufacturing hingegen ist das, was ein Unternehmen in der Produktion umsetzt, um diese Entwicklungsstufe zu erreichen.

Smart Manufacturing vs. Smart Factory

Auf den ersten Blick scheinen diese beiden Begriffe synonym zu sein – doch tatsächlich gibt es wichtige Unterschiede. Smart Manufacturing und Smart Factory sind zwar eng miteinander verbunden, unterscheiden sich jedoch deutlich in ihrem Fokus und ihrer Reichweite:

• Smart Manufacturing beschreibt die Gesamtheit der Produktionsprozesse und Technologien, die durch den intelligenten Einsatz von Daten, Automatisierung, Maschinen und Menschen optimiert werden. Es bezieht sich auf die Verbesserung der gesamten Wertschöpfungskette – von der Materialbeschaffung bis hin zur Auslieferung des fertigen Produkts. 
• Die Smart Factory ist ein Teilbereich von Smart Manufacturing. Es bezeichnet eine automatisierte und vernetzte Fabrik. Maschinen und Systeme arbeiten autonom und kommunizieren miteinander, um Abläufe effizienter und flexibler zu gestalten, mit Fokus auf Echtzeit-Datenverarbeitung, Selbstoptimierung und vorausschauende Wartung.

IIoT, KI und Big Data – die Technologien hinter Smart Manufacturing

Smart Manufacturing stützt sich auf ein komplexes Zusammenspiel moderner Technologien, die eng miteinander verzahnt sind, um eine intelligente, vernetzte und flexible Produktion zu ermöglichen. Hier sind einige der zentralen Technologien, die die Basis von Smart Manufacturing bilden:

Industrial Internet of Things (IIoT)

Das Industrielle Internet der Dinge (IIoT) bildet die Grundlage für Industrie 4.0. Es vernetzt Sensoren, Instrumente und Geräte in industriellen Anwendungen wie Fertigung und Energiemanagement. 

Diese Vernetzung ermöglicht die automatische Datenerfassung und -analyse, was zu höherer Produktivität und Effizienz führt. IIoT ist entscheidend für die Automatisierung und Selbstüberwachung industrieller Maschinen.

Der Zusammenhang zwischen IIoT und Smart Manufacturing ist somit glasklar: Smart Manufacturing nutzt die Technologien des IIoT, um Produktionsprozesse zu optimieren. Zusammen ermöglichen sie eine smarte, effiziente und flexible Fertigung und bilden somit das Herzstück von Industrie 4.0.

Cyber-physische Systeme (CPS)

Cyber-physische Systeme (CPS) sind integrierte Systeme, die physische Prozesse mit digitalen Technologien verknüpfen, um eine nahtlose Vernetzung und Interaktion zu ermöglichen.

Dabei verbinden sie mechanische und elektronische Komponenten mit digitalen Steuerungs- und Überwachungselementen, die über verschiedene Netzwerke, wie das Internet, kommunizieren. 

Die Vernetzung erfolgt sowohl drahtgebunden als auch drahtlos und ermöglicht die Echtzeit-Interaktion zwischen den verschiedenen Systembestandteilen.

CPS spielen eine zentrale Rolle im Smart Manufacturing, da sie die Überwachung und Steuerung von Produktionsprozessen in Echtzeit ermöglichen und so für mehr Flexibilität und Effizienz sorgen. Sie bilden das Rückgrat für die autonome Steuerung und Selbstoptimierung von Produktionssystemen.

Cloud Computing

Cloud Computing stellt IT-Dienste wie Server, Speicher und Software über das Internet bereit. Unternehmen können dadurch Rechenressourcen flexibel nutzen, ohne eine eigene Infrastruktur aufzubauen, was Kosten senkt und Effizienz steigert. Sie zahlen dadurch nämlich nur für tatsächlich genutzte Dienste, und die Ressourcen lassen sich nach Bedarf skalieren – ideal für Smart Manufacturing.

Im Zusammenspiel mit Cyber-physischen Systemen (CPS) wird Cloud Computing entscheidend: CPS erfasst Daten, die in der Cloud zentral gespeichert und verarbeitet werden. So können Unternehmen Produktionsdaten in Echtzeit analysieren und Prozesse flexibel optimieren.

Big Data, KI und Advanced Analytics

Smart Manufacturing generiert riesige Datenmengen, die durch Big-Data-Technologien erfasst und analysiert werden. Advanced Data Analytics, einschließlich prädiktive Analysen, gewinnen aus diesen Daten wertvolle Erkenntnisse, die zur Prozessoptimierung, Verbesserung der Produktqualität und Reduzierung von Ausfallzeiten beitragen. 

KI (Künstliche Intelligenz) und ML (Maschinelles Lernen) gehen noch einen Schritt weiter: Sie erkennen Muster, treffen Vorhersagen und optimieren Abläufe autonom.

Big Data dient dabei nicht nur zur Speicherung und ersten Analyse großer Datenmengen, sondern bildet auch die Grundlage für das Training von KI-Modellen, die auf umfangreiche Datensätze angewiesen sind, um präzise und leistungsfähige Vorhersagen zu treffen. Gleichzeitig wird KI genutzt, um Big Data effizienter zu analysieren und tiefere Einblicke zu gewinnen.

Diese wechselseitige Beziehung ermöglicht es, gezielt Informationen aus den Daten zu extrahieren und Muster zu erkennen, die ohne den Einsatz von KI verborgen blieben.

Robotik und Automatisierung

Roboter und automatisierte Systeme übernehmen in einer Smart-Manufacturing-Umgebung eine Vielzahl von Aufgaben, von der Montage über die Qualitätskontrolle bis hin zur Logistik. Diese Technologien ermöglichen eine höhere Präzision, eine gesteigerte Effizienz und die Fähigkeit, rund um die Uhr zu arbeiten.

Moderne Roboter sind zudem oft kollaborativ, das heißt, sie arbeiten direkt mit Menschen zusammen und unterstützen sie bei komplexen oder gefährlichen Aufgaben.

Virtual und Augmented Reality (VR/AR)

VR und AR finden in Smart Manufacturing vielfältige Anwendungen, von der Schulung von Mitarbeitern über die Wartung von Maschinen bis hin zur Simulation von Produktionsprozessen. 

AR kann beispielsweise verwendet werden, um Echtzeit-Informationen direkt in das Sichtfeld von Technikern einzublenden, was beispielsweise in Werkerassistenzsystemen Anwendung findet. Diese Systeme unterstützen bei der Produktionsüberwachung, Maschinenwartung und -reparatur sowie bei der Montage komplexer Bauteile.

VR wird genutzt, um Produktionslinien virtuell zu testen und zu optimieren, bevor sie in der realen Welt umgesetzt werden, was teure Fehler vermeidet und die Effizienz steigert.

Digitale Zwillinge

Digitale Zwillinge sind virtuelle Modelle von physischen Objekten, Produktionslinien oder sogar ganzen Fabriken. Diese digitalen Abbilder ermöglichen eine detaillierte Überwachung, Analyse und Optimierung der realen Gegenstücke. Durch die kontinuierliche Synchronisation mit der physischen Welt können Unternehmen Prozesse in Echtzeit überwachen und Anpassungen vornehmen, bevor Probleme überhaupt auftreten.

Smart Manufacturing – ein Kaleidoskop aus Innovationen

Nachdem wir uns jetzt durch den Definitionsdschungel von IIoT, KI, Industrie 4.0 und digitaler Transformation geschlagen haben, ist Smart Manufacturing greifbarer geworden. Es ist wie ein gut geöltes Uhrwerk, bei dem alle Zahnräder perfekt ineinandergreifen – nur dass diese Zahnräder aus Hightech und jeder Menge Daten bestehen. 

Das Ergebnis:  Vernetzte, intelligente Fertigungsprozesse, die flexibel, effizient und hochgradig anpassungsfähig ist.

Unternehmen, die darauf setzen, sind nicht nur fit für die Zukunft, sondern können auch blitzschnell auf Veränderungen reagieren, Kundenwünsche erfüllen und dabei noch einen eleganten Spagat zwischen Kosten und Qualität schaffen.

Vorteile von Smart Manufacturing

Kennen Sie das Problem? Alte Maschinen ohne digitale Anbindung, schwankende Qualität und starre Produktionsprozesse, die kaum auf Veränderungen reagieren können? Solche Herausforderungen erschweren es, in einer zunehmend digitalen Welt wettbewerbsfähig zu bleiben.

Genau hier setzt Smart Manufacturing an. Es bietet nicht nur Lösungen für diese bekannten Schwierigkeiten, sondern bringt darüber hinaus eine Vielzahl weiterer Vorteile mit sich:

• Effizienzsteigerung: Durch die Automatisierung und Optimierung von Produktionsprozessen können Unternehmen ihre Effizienz erheblich steigern. Maschinen und Systeme kommunizieren miteinander, um Produktionsabläufe reibungslos und fehlerfrei zu gestalten.
• Kostenreduktion: Durch die Analyse von Echtzeitdaten und den Einsatz von Predictive Maintenance werden Ausfallzeiten minimiert und die Lebensdauer von Maschinen verlängert, was zu signifikanten Kosteneinsparungen führt.
• Flexibilität und Anpassungsfähigkeit: Smart Manufacturing ermöglicht eine schnelle Reaktion auf Veränderungen in der Nachfrage oder auf Marktbedingungen. Produktionslinien können flexibel angepasst werden, um neue Produkte oder Varianten zu produzieren.
• Höhere Produktqualität: Dank präziser Überwachung und Kontrolle der Produktionsprozesse können Qualitätsprobleme frühzeitig erkannt und behoben werden, was die Produktqualität verbessert und den Ausschuss reduziert.
• Nachhaltigkeit: Durch optimierte Ressourcennutzung und verringerten Energieverbrauch trägt Smart Manufacturing zur Nachhaltigkeit bei und unterstützt Unternehmen dabei, ihre ökologischen Ziele zu erreichen.

Herausforderungen auf dem Weg zum Smart Manufacturing

Die Einführung von Smart Manufacturing bietet also zahlreiche Vorteile, doch der Weg dorthin ist mit verschiedenen Herausforderungen gepflastert. Viele Unternehmen kämpfen dabei besonders mit den folgenden Problemen:

• Fehlende Struktur und Verantwortung: Oft fehlen klare Strukturen und Verantwortlichkeiten, um Digitalisierungsprojekte effektiv umzusetzen. Dies führt dazu, dass wenige bis keine Ressourcen bereitgestellt werden, da das Verständnis für den ROI im Vergleich zu den hohen Investitionen im Management fehlt.
• Mangelnde Datengrundlage: Eine große Herausforderung besteht in der Sicherstellung einer ausreichenden Menge an qualitativ hochwertigen Daten. Ohne diese können Systeme nicht effizient arbeiten, was die Umsetzung spezifischer Anwendungsfälle erschwert.
• Individuelle Prozesse: Die spezifischen Anforderungen jedes Unternehmens erfordern maßgeschneiderte Lösungen. Ohne sorgfältige Anpassungen und Integration in bestehende Systeme bleiben Effizienzsteigerungen aus.
• Kosten und Ressourcen: Die hohen anfänglichen Investitionen in Infrastruktur und qualifiziertes Personal erfordern eine sorgfältige Kosten-Nutzen-Abwägung. Unternehmen müssen sicherstellen, dass die notwendigen Ressourcen für eine erfolgreiche Implementierung vorhanden sind.
• IT-OT-Konvergenz: Die Integration von Informationstechnologie (IT) und Betriebstechnologie (OT) ist entscheidend, jedoch auch herausfordernd. Ohne strategischen Ansatz führen isolierte Projekte oft zu ineffizienten Prozessen und Informationslücken.
• Akzeptanz und Partizipation der Mitarbeiter: Die digitale Transformation kann Unsicherheit und Widerstand bei den Mitarbeitern hervorrufen. Eine frühzeitige Einbindung und Berücksichtigung ihrer Bedenken ist entscheidend für eine erfolgreiche Anpassung an neue Lösungen.
• IT-Sicherheit und Datenschutz: Die zunehmende Vernetzung erhöht die Anfälligkeit für Cyberangriffe und stellt hohe Anforderungen an den Datenschutz. Unternehmen müssen neue Sicherheitskonzepte entwickeln, um Datenlecks zu verhindern und ihre Innovationskraft zu schützen.

Use Cases – So setzen Unternehmen Smart Manufacturing um

Smart Manufacturing entfaltet sein Potenzial durch den gezielten Einsatz von digitalen Technologien. Um zu veranschaulichen, wie diese den Produktionsalltag verbessern, stellen wir drei Use Cases vor.

Condition Monitoring

Ein idealer Einstieg in die digitalisierte Produktion ist Condition Monitoring. Hierbei werden Maschinen und Anlagen kontinuierlich überwacht, um Fehler und Materialermüdungen frühzeitig zu erkennen. Sensoren erfassen die Ist-Zustände, die dann mit den Soll-Werten verglichen werden. Weichen diese ab, können sofort entsprechende Maßnahmen eingeleitet werden. 

Durch IoT-Gateways und -Hubs werden die Maschinen vernetzt und die Daten effizient ausgewertet, sodass dem Anlagenbediener alle relevanten Informationen zur Verfügung stehen.

Das Ergebnis? Verbesserte Maschineneffizienz und erhöhte Sicherheit. Condition Monitoring bildet zudem die Basis für Predictive Maintenance, das im nächsten Abschnitt behandelt wird.

Predictive Maintenance

Predictive Maintenance – die vorausschauende Instandhaltung. Dabei handelt es sich um einen Wartungsprozess, der auf intelligenter Datenanalyse basiert und ungeplante Maschinenausfälle verhindert. Dank Echtzeit-Datenverarbeitung und regelmäßiger Analyse historischer Daten kann präzise vorhergesagt werden, wann eine Wartung nötig ist.

Das Ergebnis: Bessere Planbarkeit, höhere Maschinenverfügbarkeit, optimierte Ersatzteilbereitstellung und längere Lebensdauer der Anlagen. Auch der Ressourcenverbrauch sinkt, da Wartungen gezielt und effizient zwischen Aufträgen geplant werden können. Voraussetzung dafür ist, dass die Maschinen digital Daten bereitstellen und übermitteln.

Predictive Quality

Predictive Quality konzentriert sich auf die Vorhersage und Sicherung der Produktqualität im Produktionsprozess. Dafür zielt Predictive Quality darauf ab, potenzielle Qualitätsprobleme frühzeitig zu erkennen und zu beheben, bevor sie das Endprodukt beeinträchtigen. Durch die Analyse von Echtzeit- und historischen Daten können Produktionsmuster und Abweichungen identifiziert werden, die auf mögliche Qualitätsprobleme hinweisen.

Das Ergebnis: weniger Ausschuss, weniger Nacharbeit und eine insgesamt verbesserte Produktqualität. Predictive Quality ist ein wesentlicher Bestandteil, um die Fertigungsprozesse in Smart Manufacturing weiter zu optimieren und die Effizienz der Produktion zu steigern.

Smart Manufacturing: Bereit für die Zukunft?

Trotz der Herausforderungen, denen sich Unternehmen bei der Implementierung von Smart Manufacturing stellen müssen, überwiegen unserer Meinung nach die Vorteile. Die Technologien entwickeln sich zudem stetig weiter – und damit auch die Möglichkeiten. Jetzt ist ein guter Zeitpunkt, die Weichen für die Zukunft zu stellen und die eigene Fertigung weiterzuentwickeln. Sind Sie bereit, diesen Schritt zu gehen?

FAQs zu Smart Manufacturing

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