AUF DEM WEG ZU INDUSTRIE 4.0: LÖSUNGEN AUS

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AUF DEM WEG ZU INDUSTRIE 4.0: LÖSUNGEN AUS
INDUSTRIE 4.0
AUF DEM WEG ZU INDUSTRIE 4.0:
LÖSUNGEN AUS DEM
SPITZENCLUSTER IT’S OWL
Mehr Infos finden Sie auf:
www.its-owl.de
VORWORT
|3
AUF DEM WEG
ZU INDUSTRIE 4.0
SPITZENCLUSTER IT’S OWL LIEFERT LÖSUNGEN
Im Technologie-Netzwerk it’s OWL – Intelligente Technische Systeme OstWestfalenLippe –
bündeln Weltmarkt- und Technologieführer im Maschinenbau, in der Elektro- und Elektronik­
industrie sowie in der Automobilzulieferindustrie ihre Kräfte. Gemeinsam mit regionalen
Forschungseinrichtungen erarbeiten sie in 47 Projekten neue Technologien für intelligente
Produkte und Produktionssysteme.
Ausgezeichnet im Spitzencluster-Wettbewerb des Bundesministeriums für Bildung und Forschung – dem Flaggschiff der Hightech-Strategie der Bundesregierung –, gilt it’s OWL bundesweit als eine der größten Initiativen zu Industrie 4.0 und leistet einen wichtigen Beitrag,
Produktion am Standort Deutschland zu sichern.
Auf Empfehlung des wissenschaftlichen Beirats beleuchtet it’s OWL in Kooperation mit verschiedenen Clusterpartnern das Thema Industrie 4.0 aus unterschiedlichen Blickwinkeln und
veröffentlicht wesentliche Ergebnisse in Form von Broschüren unter dem Titel »Auf dem Weg
zu Industrie 4.0«. Diese erste Broschüre beschreibt die konkreten Technologien und Lösungen
des Spitzenclusters.
Ziel ist es, den Nutzen und die Potenziale von Industrie 4.0 anhand von Best-Practice-Bei­spielen
aufzuzeigen. Auf dem Technologiekonzept basierend, werden die Bausteine der innovativen
it’s OWL Technologieplattform (Selbstoptimierung, Mensch-Maschine-Interaktion, Intelligente
Vernetzung, Energieeffizienz und Systems Engineering) erläutert. Reale Anwendungsfälle aus
dem Maschinen- und Anlagenbau sowie aus der Elektroindustrie zeigen den Einsatz der Bausteine in der Praxis.
WISSENSCHAFTLICHER
BEIRAT VON IT’S OWL
Prof. em. Dr. Otthein Herzog
Jacobs University
Bremen
Prof. Dr. Edgar Körner
Honda Research Institute
Europe GmbH
Prof. Dr.-Ing. Dr. h. c. Manfred Nagl
Software Engineering,
RWTH Aachen
Prof. Dr. Ir. Fred J. A. M. van Houten
Professor for Design Engineering,
University of Twente
LÖSUNGEN AUS DEM SPITZENCLUSTER IT’S OWL
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INHALT
INHALTSVERZEICHNIS
VORWORT
3
Auf dem Weg zu Industrie 4.0
Spitzencluster it’s OWL liefert Lösungen
5
Industrie 4.0 – Die vierte industrielle Revolution
Reale und virtuelle Welt wachsen weiter zusammen
7
Der Spitzencluster im Kontext Industrie 4.0
Intelligente Produkte und Produktionssysteme aus OWL
11
Technologieplattform für intelligente technische Systeme
Forschungsergebnisse nutzbar machen
13Selbstoptimierung
Die Maschine denkt mit, lernt und passt sich an
15Mensch-Maschine-Interaktion
Intelligente Maschinen verstehen den Menschen
17
Intelligente Vernetzung
Anschließen und Betreiben
20Energieeffizienz
Weniger Energieverbrauch, höhere Leistung
22
Systems Engineering
Intelligente Entwicklung für intelligente Produkte
24
Resümee und Ausblick
Bereit für die vierte industrielle Revolution
25
Literatur
26
Clusterpartner
27
Impressum
AUF DEM WEG ZU INDUSTRIE 4.0
INDUSTRIE 4.0 – DIE VIERTE INDUSTRIELLE REVOLUTION
|5
INDUSTRIE 4.0 – DIE VIERTE
INDUSTRIELLE REVOLUTION
REALE UND VIRTUELLE WELT WACHSEN WEITER ZUSAMMEN
Von jeher war die industrielle Produktion einem Wandel
unterworfen (Bild 1). Häufig war dieser so stark, dass im
Nachhinein der Begriff Revolution verwendet wurde. Heute
steht die Wirtschaft an der Schwelle zur vierten Revolution
(Industrie 4.0).
Die erste industrielle Revolution vollzog den Übergang
von der reinen Handarbeit zur maschinellen Produktion und
ereignete sich ab 1770 zunächst in den Baumwollspinnereien und Webereien Mittelenglands. Den großen Durchbruch brachte 1782 die Vollendung der Dampfmaschine
durch James Watt. Sie ermöglichte die Bereitstellung von
Energie an beliebigen Orten und machte die Menschheit
von den Kräften der Natur unabhängig [Geo08].
Die zweite industrielle Revolution charakterisierte eine
starke Mechanisierung und Elektrifizierung kombiniert mit
einer ausgeprägten Rationalisierung. Dies ermöglichte ein
erhebliches Wachstum und damit die Versorgung der entstehenden Massenmärkte. Wesentliche Merkmale der
durch Frederick Winslow Taylor geprägten Rationalisierung dieser Epoche waren die Arbeitsteilung, die Standardisierung, die Präzisionsfertigung sowie die Fließfertigung.
Henry Ford wandte diese neue Methodik auf die Produk­
BILD 1
Historische Entwicklung der industriellen Produktion (nach DFKI)
Henry Ford,
Produktion T-Modell
Spinn- und Webmaschinen
4. INDUSTRIELLE REVOLUTION
auf Basis cyber-physischer Systeme
3. INDUSTRIELLE REVOLUTION
Einsatz von IT zur Automatisierung der industriellen Fertigung (NC-Maschine,
Industrieroboter, SPS), Paradigma der flexiblen Automatisierung
2. INDUSTRIELLE REVOLUTION
Rationalisierung, Betriebswissenschaft nach Taylor: Arbeitsteilung, Fließprinzip,
Standardisierung, Präzisionsfertigung, Bedienung von Massenmärkten
GRAD DER KOMPLEXITÄT
Speicherprogrammierbare
Steuerung (SPS)
1. INDUSTRIELLE REVOLUTION
Nutzung der Dampfmaschine:
Aufschwung Textilindustrie, Kohleförderung, Stahlerzeugung
Ende 18. Jahrhundert
Beginn 20. Jahrhundert
1960er Jahre
heute
LÖSUNGEN AUS DEM SPITZENCLUSTER IT’S OWL
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INDUSTRIE 4.0 – DIE VIERTE INDUSTRIELLE REVOLUTION
BILD 2
Vier-Ebenen-Modell zur zukunftsorientierten Unternehmensgestaltung [GP14]
SYSTEME
PROZESSE
STRATEGIEN
VORAUSSCHAU
Antizipieren der Entwicklungen von
Märkten, Technologien etc., um Chancen
und Bedrohungen für das etablierte
Geschäft frühzeitig zu erkennen.
Entwicklungen von Geschäfts-,
Produkt- und Technologiestrategien,
um Chancen rechtzeitig zu nutzen.
Gestaltung von strategiekonformen
Geschäftsprozessen, »Structure
follows Strategy«.
tion des T-Modells an und erzielte damit einen bahnbrechenden Erfolg in der Automobilherstellung. Die Elektrizität förderte die Dezentralisierung der mechanischen Systeme.
Die dritte industrielle Revolution basierte auf der Ent­
wicklung und Verbreitung des Computers bzw. Mikroprozessors. Dies führte zu numerisch gesteuerten Arbeits­
maschinen (NC-Maschinen, Industrieroboter), die wesent­
lich schneller umgerüstet werden können als konventionell
automatisierte mechanische Systeme. Es entstand das
Paradigma der flexiblen Automatisierung; die entsprechenden Systeme zeichnen sich durch eine hohe Produktivität
und Flexibilität aus.
Seit einiger Zeit beobachten wir den Wandel von natio­
nalen Industriegesellschaften zur globalen Informationsgesellschaft. Informations- und Kommunikationstechnik
wachsen zusammen und durchdringen alle Lebensbereiche.
Produktion wird als komplexes informationsverarbeitendes System verstanden, in dem bereichs- und unternehmensübergreifende Leistungserstellungsprozesse und
deren durchgängige Unterstützung durch Informations- und
Kommunikationstechnik eine herausragende Rolle spielen.
Vor diesem Hintergrund werden Geräte und Systeme unserer realen Umgebung, die durch eingebettete Software
gesteuert werden, zunehmend in das weltumspannende
AUF DEM WEG ZU INDUSTRIE 4.0
Einführung von IT-Systemen
zur Unterstützung wohlstrukturierter Prozesse.
Kommunikationsnetz integriert, wofür der Begriff Internet
der Dinge steht. Reale Welt und virtuelle Welt wachsen
zusammen, was durch den Begriff Cyber-Physical Systems
zum Ausdruck kommt.
Im Kontext der industriellen Produktion eröffnet sich nun
eine neue Perspektive, die von vielen als die vierte industrielle Revolution (Industrie 4.0) gesehen wird [KLW11],
[FA13].
Der Weg zum neuen Leitbild Industrie 4.0 wird evolu­tionär
verlaufen. Die Auswirkungen auf die industrielle Produktion
werden rückblickend den Charakter einer Revo­lution haben.
Bei aller Euphorie für Industrie 4.0 darf nicht übersehen
werden, dass die Einführung und Nutzung von IT-Systemen
am Ende einer gut überlegten Handlungskette steht und
nicht am Anfang – »das Pferd darf nicht von hinten aufgezäumt werden«.
Bild 2 soll diese Botschaft anschaulich und plausibel vermitteln: Wirkungsvolle IT-Systeme benötigen wohlstruk­
turierte Geschäftsprozesse; diese wiederum folgen einer
Geschäftsstrategie, die darauf abzielt, Erfolgspotenziale
der Zukunft zu erschließen. Soll Industrie 4.0 nicht das
gleiche Schicksal erleiden wie Computer Integrated
Manufacturing (CIM), muss dementsprechend unternehmerisch gehandelt werden [GP14], [Jas12].
DER SPITZENCLUSTER IM KONTEXT INDUSTRIE 4.0
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DER SPITZENCLUSTER
IM KONTEXT INDUSTRIE 4.0
INTELLIGENTE PRODUKTE UND PRODUKTIONSSYSTEME AUS OWL­
Im Technologie-Netzwerk it’s OWL – Intelligente Tech­
nische Systeme OstWestfalenLippe – haben sich 180
Unternehmen, Hochschulen, Forschungseinrichtungen und
Organisationen zusammengeschlossen, um gemeinsam
den Innovationssprung von der Mechatronik zu intelligenten technischen Systemen zu gestalten.
position der Region OstWestfalenLippe im globalen Wettbewerb für intelligente technische Systeme. Hierzu werden
47 anwendungsorientierte Forschungsprojekte im Gesamt­
umfang von ca. 100 Mio. Euro in einem Zeitraum von fünf
Jahren durchgeführt.
DAS IT’S OWL TECHNOLOGIEKONZEPT
Weltmarktführer im Maschinenbau und in der Elektro-,
Elektronik- und Automobilzulieferindustrie sowie inter­
national renommierte Forschungseinrichtungen bündeln
hierzu ihre Kräfte. Das gemeinsame Ziel: eine Spitzen­
Intelligente technische Systeme basieren auf dem Zusammenspiel von Informatik und Ingenieurwissenschaften. Das
Technologiekonzept beschreibt den Aufbau und die Funk-
BILD 3
Technologiekonzept: Von intelligenten Teilsystemen hin zum vernetzten, cyber-physischen System
VERNETZTES
SYSTEM
KOMMUNIKATIONSSYSTEME
KOMMUNIKATIONSSYSTEM
LEISTUNGSVERSORGUNG
AKTORIK
INFORMATIONSVERARBEITUNG
Kognitive
Regulierung
Assoziative
Regulierung
Nicht-kognitive
Regulierung
TEILSYSTEM
MENSCH-MASCHINE-SCHNITTSTELLE
MENSCH
KOMMUNIKATIONSSYSTEM
SENSORIK
UMGEBUNG
Information
Energie
GRUNDSYSTEM
Stoff
LÖSUNGEN AUS DEM SPITZENCLUSTER IT’S OWL
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DER SPITZENCLUSTER IM KONTEXT INDUSTRIE 4.0
tion intelligenter technischer Systeme und durch welche
Eigenschaften sich diese auszeichnen.
physische Systemaktion ausführt. Beim Grundsystem handelt es sich in der Regel um mechanische Strukturen.
Die Realisierung der vier Eigenschaften adaptiv, robust,
vorausschauend und benutzungsfreundlich beruht auf
der Grundlagenforschung der drei führenden Hochschulen
auf den Gebieten Selbstoptimierung, Kognition, MenschMaschine-Interaktion und Intelligente Vernetzung. Dabei
orientiert sich das Technologiekonzept des Spitzenclusters
an den Konzepten von Cyber-Physical Systems und Industrie 4.0. In fünf Querschnittsprojekten erarbeiten die
regionalen Hochschulen Grundlagen, die den Unternehmen in einer Technologieplattform zur Verfügung gestellt
werden.
Eine Zusammenstellung aus den vier genannten Einheiten
wird als Teilsystem bezeichnet. Beispiele für Teilsysteme
sind Antriebe, Automatisierungskomponenten, intelligente
Energiespeicher etc. Systeme wie eine Werkzeugmaschine
bestehen in der Regel aus mehreren Teilsystemen, die als
interagierender Verbund zu betrachten sind [GTD13].
Das Technologiekonzept strukturiert ein intelligentes technisches System in vier Einheiten: Grundsystem, Sensorik,
Aktorik und Informationsverarbeitung (Bild 3). Der Informationsverarbeitung kommt dabei eine zentrale Rolle zu.
Sie schaltet sich via Kommunikationssystem zwischen die
Sensorik, durch die die notwendigen Informationen über
die Betriebssituation wahrgenommen werden, und die
Aktorik, die im Zusammenspiel mit dem Grundsystem die
In erster Linie prägt die Art der Informationsverarbeitung
den beabsichtigten Wandel von mechatronischen zu intelli­
genten technischen Systemen. So verfügen mechatronische Systeme nur über eine reaktive und starre Kopplung
zwischen Sensorik und Aktorik. Intelligente technische
Systeme hingegen können diese gezielt anpassen. Reaktive Wirkungsabläufe werden dabei nicht vollständig ersetzt, da die meisten grundlegenden Systemmechanismen
schon aus Sicherheitsgründen reaktiv und reflexartig ablaufen müssen.
Das aus der Kognitionswissenschaft stammende Dreischichtenmodell für die Verhaltenssteuerung [Str98]
BILD 4
Zwei konvergierende Entwicklungsstränge als Innovationstreiber (nach Forschungsunion 2013)
viele Benutzer, 1 Computer
Zentralrechner
1 Benutzer, 1 Computer
Data Warehouses,
Internet, PC
Eingebettete
Systeme
Physikalische
Objekte, Geräte, ...
AUF DEM WEG ZU INDUSTRIE 4.0
A Sensorik,
Aktorik
hochleistungsfähiger
Kleinstcomputer
A Integration
1 Benutzer, viele Computer
Big Data,
Cloud Computing,
Smart Devices
INTERNET DER
DATEN UND DIENSTE
Cyber-Physical
Systems (CPS)
INTERNET DER
DINGE
A Semantische
Beschreibung
Internet (M2M)
A Drahtlose Kommunikation
A Vernetzung,
A IP-Fähigkeit
DER SPITZENCLUSTER IM KONTEXT INDUSTRIE 4.0
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BILD 5
Anwendungsfelder von intelligenten vernetzten Systemen (nach Forschungsunion 2012)
Smart Building
Smart Mobility
Smart Products
INTERNET DER
DATEN UND DIENSTE
INTERNET DER
DINGE
Smart Grids
Smart Health
(Bild 3) veranschaulicht die abstrakte Sichtweise auf die
Informationsverarbeitung intelligenter Systeme:
Die nicht-kognitive Regulierung enthält die Steuerung und
Regelung (motorischer Regelkreis) sowie Reflexe. Übertragen auf ein mechatronisches System wäre das beispielsweise die Sicherstellung des kontrollierten Bewegungsverhaltens eines Mehrkörpersystems, z. B. das Fahrwerk
eines Pkws.
Die assoziative Regulierung beinhaltet u. a. Reiz-ReaktionsMechanismen und Konditionierung. In einem technischen
System würde die Reglerumschaltung – z. B. von einer Geschwindigkeits- auf eine Abstandsregelung – auf dieser
Schicht veranlasst.
Die kognitive Regulierung weist typische Funktionen der
künstlichen Intelligenz, wie Zielmanagement, Planung und
Handlungssteuerung, auf. Ein Beispiel auf dieser Schicht
wäre die Selbstoptimierung, wonach ein System aufgrund
geänderter Betriebsbedingungen automatisch seine Ziele
modifiziert und dann sein Verhalten selbstständig an die
veränderten Ziele anpasst [GRS14].
Intelligente technische Systeme sind häufig geografisch
verteilt. Ein weiterer zentraler Punkt des Technologie­
Smart Factory
Smart Logistics
konzepts ist daher, dass intelligente technische Systeme
kommunizieren und kooperieren können. Die Funktiona­lität
des daraus entstehenden vernetzten Systems erschließt
sich erst durch das Zusammenspiel der Einzelsysteme.
Weder die Vernetzung noch die Rolle der Einzelsysteme
ist statisch. Vielmehr kann sich beides im Sinne der geforderten Gesamtfunktionalität verändern.
Die Vernetzung erfolgt zunehmend in globaler Dimension.
Dabei werden Ansätze im Sinne von Cyber-Physical Systems
integriert, die in der Vergangenheit völlig separat betrachtet wurden, wie beispielsweise Cloud-Computing und eingebettete Systeme. Das vernetzte System wird nicht mehr
ausschließlich durch eine globale Steuerung beherrschbar
sein, vielmehr muss auch durch lokale Strategien ein global gutes Verhalten erreicht werden [GTD13].
INNOVATIONSTREIBER »INTERNET DER DINGE«
UND »INTERNET DER DATEN UND DIENSTE«
Wie in Bild 4 dargestellt, handelt es sich beim Internet der
Dinge und dem Internet der Daten und Dienste um zwei
konvergierende Entwicklungsstränge, die neue Perspek­
tiven in vielen Lebens- und Wirtschaftsbereichen eröffnen.
Diese neuen Anwendungsfelder sind in Bild 5 beispielhaft
aufgeführt.
LÖSUNGEN AUS DEM SPITZENCLUSTER IT’S OWL
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DER SPITZENCLUSTER IM KONTEXT INDUSTRIE 4.0
Das Internet der Dinge ist das Resultat aus dem oben beschriebenen Technologiekonzept. In diesem kommunizieren physische intelligente Objekte, wie z. B. Werk­stücke,
Maschinen, Betriebsmittel, Lager- und Transportsysteme
und Fertigungsleitstand, über das Internet oder andere Netze.
wie Big Data, Cloud-Computing und Smart Devices, ermöglichen ein Internet der Daten und Dienste. Daraus erge­ben
sich vielfältige Möglichkeiten für innovative Dienstleistungen – oft durch Kombination von Sachleistungen –
und attraktive Geschäftsmodelle [ASSW14].
Der Wandel zu einer virtuellen Geschäftswelt basiert hingegen auf einem zunehmenden Angebot von internet­
basierten Dienstleistungen und der Verfügbarkeit von großen Datenmengen, die immer schneller verarbeitet werden
können. Globale Datennetze, basierend auf Technologien
Vor dem Hintergrund dieser Entwicklung sind die 33 Innovationsprojekte des Spitzenclusters zu sehen, die zu innovativen Marktleistungen führen. Tabelle 1 ordnet eine Auswahl der Innovationsprojekte des Spitzenclusters den in
Bild 5 dargestellten Anwendungsbereichen zu.
TABELLE 1
it’s OWL Innovationsprojekte (Auswahl) im Kontext von Industrie 4.0
1
Zahlreiche
Anwendungen aus dem Bereich
Logistik im Kontext
Industrie 4.0 erarbeitet
das EffizienzCluster
LogistikRuhr, das ebenfalls als Spitzencluster
ausgezeichnet wurde.
Zwischen beiden Spitzenclustern besteht
eine strategische und
fachliche Kooperation.
SMART PRODUCTS
SMART FACTORY
SMART LOGISTICS1
Elektronische Umfelderkennung
CLAAS
Fertigungsinseln
HARTING
Energieeffiziente Intralogistik
Lenze
eXtreme Fast Control
Beckhoff
Intelligente Leistungssteller
AEG
Intelligente Vernetzung
von Landmaschinen
CLAAS
Hochintegrierter Elektronikmotor
Lenze
Intelligente Verarbeitung
von Großbauteilen
Goldbeck
Innovative Automatisierungsgeräte
Weidmüller
Intelligente Werkzeugmaschine
DMG MORI
Integrierte Steuerungstechnik
KEB
Interaktive Robotik im
Fertigungsprozess
HARTING
Intelligenter Systembaukasten
Wittenstein
Scientific Automation
Beckhoff
Intelligentes Gefahrstofflager
DENIOS
Selbstoptimierende Wäscherei
Kannegiesser
Selbstoptimierender Bonder
Hesse
Self-X-Fertigungsprozesse
Weidmüller, Hettich
Selbstoptimierender Kneter
WP Kemper
Virtuelle Arbeitsvorbereitung
DMG MORI
Separator i4.0
GEA
Wandlungsfähige
Produktionstechnik
Phoenix Contact
Software Defined Industrial Ethernet
WAGO
AUF DEM WEG ZU INDUSTRIE 4.0
TECHNOLOGIEPLATTFORM FÜR INTELLIGENTE TECHNISCHE SYSTEME
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TECHNOLOGIEPLATTFORM
FÜR INTELLIGENTE
TECHNISCHE SYSTEME
FORSCHUNGSERGEBNISSE NUTZBAR MACHEN
Das Management von 47 Forschungsprojekten mit einem
Gesamtvolumen von ca. 100 Mio. Euro erfordert eine geeig­
nete Projektstruktur. Die Projektstruktur des Clusters (Bild 6)
weist 33 Innovationsprojekte, fünf Querschnitts­projekte
und neun Nachhaltigkeitsmaßnahmen auf. Innovationsprojekte und Querschnittsprojekte sind in einer Matrix orga-
nisiert. Bild 7 zeigt die Einordnung der Querschnittspro­
jekte in das Technologiekonzept und verdeutlicht deren
Wirkungsumfeld.
Die von der Industrie vorangetriebenen Innovationsprojekte
verwenden die durch die Hochschulen im Rahmen der
BILD 6
Projektstruktur des Spitzenclusters
Globale Zielmärkte Maschinenbau, Fahrzeugtechnik und Energietechnik
Teilsysteme
Systeme
Vernetzte Systeme
Selbstoptimierung
Beispiele:
A Intelligente Sensoren
A Antriebe
A Automatisierungskomponenten
Sie bilden die Basis für
Systeme.
Beispiele:
A Produktionsmaschinen
A Hausgeräte
A Geldautomaten
Beispiele:
A Smart Grids
A Produktionsanlagen
A Cash Management Systeme
Sie bilden die Basis für
teils geografisch verteilte,
vernetzte Systeme.
Zur Laufzeit veränderlich,
neue Funktionalität durch
Zusammenspiel von
Systemen.
33 INNOVATIONSPROJEKTE
der Kernunternehmen führen zu überlegenen Marktleistungen
Mensch-Maschine-Interaktion
Intelligente Vernetzung
Energieeffizienz
Systems Engineering
5 QUERSCHNITTSPROJEKTE
schaffen Technologieplattform für
Innovationsprojekte und Transfer
Vorausschau
Prävention Produktpiraterie
Marktorientierung
Internationalisierung
Technologietransfer
Unternehmensgründungen
Arbeit 4.0
Aus- und Weiterbildung
Akzeptanz
9 NACHHALTIGKEITSMASSNAHMEN
erzeugen Entwicklungsdynamik über Förderdauer hinaus
LÖSUNGEN AUS DEM SPITZENCLUSTER IT’S OWL
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TECHNOLOGIEPLATTFORM FÜR INTELLIGENTE TECHNISCHE SYSTEME
BILD 7
Die fünf Querschnittsprojekte im Technologiekonzept
Systems Engineering
Intelligente
Vernetzung
KOMMUNIKATIONSSYSTEME
KOMMUNIKATIONSSYSTEM
LEISTUNGSVERSORGUNG
AKTORIK
INFORMATIONSVERARBEITUNG
Kognitive
Regulierung
Assoziative
Regulierung
Nicht-kognitive
Regulierung
TEILSYSTEM
Mensch-MaschineInteraktion
MENSCH-MASCHINE-SCHNITTSTELLE
MENSCH
Selbstoptimierung
SENSORIK
UMGEBUNG
Energieeffizienz
GRUNDSYSTEM
Information
Energie
Stoff
Querschnittsprojekte bereitgestellte Technologieplattform.
Die Nachhaltigkeitsmaßnahmen fördern die Entwicklung
von Kompetenzen in den Clusterunternehmen und sichern
die Entwicklungsdynamik des Clusters über das Ende der
finanziellen Förderung hinaus.
Die Matrixorganisation hat sich bewährt:
 D
ie Innovationsprojekte nutzen technologische Synergien; das »Rad wird nicht jedes Mal neu erfunden«.
 D
ie Technologieplattform reift durch den Einsatz der
Leistungen und Technologien der Querschnittsprojekte
in den Innovationsprojekten.
AUF DEM WEG ZU INDUSTRIE 4.0
 D
ie Technologiebasis steht weiteren Unternehmen im
Cluster und ggf. auch außerhalb des Clusters offen. Dadurch kann eine große Anzahl von Unternehmen, insbesondere kleine und mittlere Unternehmen (KMU), von
Spitzentechnologien profitieren. Dies in der Praxis zu
realisieren, ist Zweck der etwa 170 geplanten Transferprojekte.
Auf den nächsten Seiten werden die fünf Querschnitts­
projekte erläutert, die die Technologieplattform des Clusters bilden. Anhand von Best-Practice-Beispielen wird
gezeigt, wie die Ergebnisse aus der Forschung für Unternehmen anwendbar werden.
SELBSTOPTIMIERUNG
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QUERSCHNITTSPROJEKT
SELBSTOPTIMIERUNG
DIE MASCHINE DENKT MIT, LERNT UND PASST SICH AN
Grundlage für die Umsetzung des Leitbilds Industrie 4.0 ist
die Realisierung von intelligenten Maschinen und Anlagen
in der Produktion. Hierzu gilt es, die bestehende Informationsverarbeitung mithilfe von Ansätzen der Regelungsund Automatisierungstechnik (z. B. adaptive und selbst­
optimierende Regelungen sowie Model Predictive Control),
der mathematischen Optimierung (z. B. Optimalsteuerung
oder Mehrzieloptimierung) oder der künstlichen Intelligenz
(Clusterverfahren oder neuronale Netze) zu erweitern
[GRS14].
Zukünftige Maschinen und Anlagen werden hierdurch in
der Lage sein, selbstständig und flexibel auf veränderte
Betriebsbedingungen zu reagieren und sich optimal auf
neue Situationen einzustellen. Die Ansätze der Selbstopti-
mierung lassen sich dabei dem Handlungsfeld der Vertikalen Integration im Themenbereich Industrie 4.0 zuordnen
(u. a. Optimierung der Prozesssteuerung oder Sensordatenanalyse) [Pla14].
Best-Practice-Beispiel
SELBSTOPTIMIERENDE
STANZ-BIEGE-MASCHINE
Selbstoptimierende Elemente der Stanz-Biege-Maschine
von Weidmüller (Bild 8) sind eine hochpräzise Messtechnik, eine intelligente Informationsverarbeitung sowie die
Vernetzung von Maschinen. Ein Messsystem innerhalb der
Anlage erfasst die Kennwerte der produzierten Teile und
gibt Informationen über die Maschinenleistung an die
BILD 8
Selbstoptimierende Stanz-Biege-Maschine (Weidmüller, Bihler)
Hochpräzise Messtechnik und intelligente Informationsverarbeitung
minimieren Materialverluste und
verbessern die Qualität des Bearbeitungsprozesses.
LÖSUNGEN AUS DEM SPITZENCLUSTER IT’S OWL
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SELBSTOPTIMIERUNG
BILD 9
Selbstoptimierende und ressourceneffiziente Großwäschereien (Kannegiesser)
Intelligente Automatisierung optimiert das
Zusammenspiel der
Maschinen und die
Prozesse der gesamten Wäscherei.
Steuerung weiter. Diese sorgt dafür, dass die Maschine
eigenständig auf Abweichungen reagiert und die Werkzeuge anpasst.
Ergebnis sind minimierte Materialverluste sowie eine verbesserte Qualität der Bearbeitung [Kal13]. In Zukunft kann
das Prinzip der Selbstoptimierung auf ganze Produktionslinien angewendet werden. Die vernetzten Maschinen
kommunizieren Unregelmäßigkeiten im Prozess, sodass
Ausfälle vermieden und der gesamte Produktionsverbund
optimiert wird.
Zur Umsetzung solcher selbstoptimierender Prozesse muss
eine autonome Parametrisierung der Maschine bzw. Anlage erfolgen. Die Anpassung des Verhaltens erfolgt
dabei indirekt über sogenannte Systemziele. Diese stellen
übergeordnete Ziele des Systems dar und werden hinsichtlich der aktuellen Situation eigenständig vom System prio­
risiert. Beispiele für Systemziele sind: »Minimiere Durchlaufzeit«, »Minimiere Energieverbrauch« oder »Maximiere
Qualität«.
AUF DEM WEG ZU INDUSTRIE 4.0
Best-Practice-Beispiel
RESSOURCENEFFIZIENTE GROSSWÄSCHEREI
Die Firma Kannegiesser definiert solche übergeordneten
Ziele z. B. für die Automatisierung in Großwäschereien
(Bild 9). In Abhängigkeit vom Energiepreis, dem Grad der
Verunrei­nigung sowie der Auslastung der Wäscherei werden die Ziele »Minimiere Durchlaufzeit«, »Minimiere
Energie­verbrauch« oder »Maximiere Qualität« priorisiert.
Falls nun stark verunreinigte Wäsche zur Desinfektion vorliegt, wird beispielsweise die Reinigungsleistung wesentlich erhöht, wenngleich dies in bestimmten Grenzen zu
erhöhtem Energieverbrauch oder einer höheren Durchlaufzeit führt. Dazu werden Parameter wie Temperatur, die
Dosierung von Reinigungsmitteln oder die Einwirkzeit
bedarfsgerecht und selbstständig angepasst.
MENSCH-MASCHINE-INTERAKTION
| 15
QUERSCHNITTSPROJEKT
MENSCH-MASCHINE-INTERAKTION
INTELLIGENTE MASCHINEN VERSTEHEN DEN MENSCHEN
Die zunehmende Durchdringung von Produkten und Produktionssystemen mit Informations- und Kommunikationstechnik erhöht deren Komplexität. Sie stellt neue Anforderungen an die Entwicklung bzw. Planung der Systeme
und fordert neue Wege der Interaktion der Bediener mit
den intelligenten Systemen im Betrieb.
Die rasante Entwicklung moderner Interaktionstechno­logie
in den letzten Jahren eröffnet neue Möglichkeiten bei der
Gestaltung der Mensch-Maschine-Interaktion. Neben klassischen zeichenorientierten und grafischen Schnittstellen
haben sich verschiedene fortgeschrittene Interaktions­
formen etabliert, die von sprachbasiert über haptisch bis
hin zu wahrnehmungsgesteuert (z. B. multimodal) reichen.
So ist z. B. eine robuste 3D-Erkennung von Personen durch
eine aus dem Entertainment-Bereich stammende Technologie in kurzer Zeit und zu geringen Kosten verfügbar geworden. Ähnliche Technologiesprünge sind in anderen
Bereichen zu erwarten, z. B. in der Taktilsensorik oder der
gefügigen Robotertechnologie.
Außerordentlich Erfolg versprechend ist die Übertragung
dieser Technologien in die Produktionstechnik. Für diesen
Transfer wird im Spitzencluster auf etablierte Strukturen
zurückgegriffen: Das Institut für Kognition und Robotik
(CoR-Lab) und der DFG Exzellenzcluster Kognitive Inter­
aktionstechnologie (CITEC) an der Universität Bielefeld
betreiben die Entwicklung eines Interaktions-Toolkits
[LSP+12], welches neue Methoden und Werkzeuge der
Interaktionstechnologie (bspw. [KWY+13]) bereitstellt und
damit die Entwicklung anwendungsorientierter Assistenzsysteme unterstützt [WEG+13]. Auf diesen Vorarbeiten aufbauend, werden geeignete Methoden im Spitzencluster
aufbereitet und für den Technologietransfer bereitgestellt.
Best-Practice-Beispiel
VIRTUELLE DESIGN REVIEWS
IM MASCHINENBAU
Ein Beispiel ist der Einsatz von intuitiven Interaktionstechniken in virtuellen Design Reviews. Diese erlauben es, das
entstehende Produkt im Entwicklungsprozess zu begutach-
BILD 10
Detailansicht zum virtuellen Prototypen der Fertigungsstraße für Backwaren (WP Kemper, Heinz Nixdorf Institut)
LÖSUNGEN AUS DEM SPITZENCLUSTER IT’S OWL
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MENSCH-MASCHINE-INTERAKTION
BILD 11
Flexible Fertigung durch intelligente Automatisierung und Mensch-Maschine-Interaktion (HARTING)
Intuitive Benutzerschnittstellen unterstützen die flexible
Kombination von
Fertigungslinien.
ten, kooperativ Design-Entscheidungen zu treffen und
Fehler zu identifizieren. Bei der Entwicklung intelligenter
technischer Systeme gewinnt die Analyse des Verhaltens
zunehmend an Bedeutung – die klassische Virtual-RealityDarstellung der statischen CAD-Daten reicht hier nicht
mehr aus. Aus diesem Grund werden Methoden entwickelt
und bereitgestellt, die es dem Entwickler ermöglichen, durch
direkte Interaktion mit dem virtuellen Prototyp das Verhalten des Systems (z. B. Bewegungsabläufe) zu beschreiben.
Dadurch wird der zeitliche und technische Aufwand für die
Vorbereitung eines Design Reviews deutlich reduziert, was
die Hürden für den Einsatz dieser Technik senkt.
Am Beispiel einer modernen Fertigungsstraße für Back­
waren der Firma WP Kemper wird demonstriert, wie ausgehend von den CAD-Daten einzelne kinematische Funktio­
nen bis hin zu komplexen Fertigungsabläufen am virtuellen
Prototyp umgesetzt werden können (Bild 10). Mit geringem
Aufwand lassen sich bewegliche Komponenten – wie Getriebe, Förderbänder etc. –, aber auch Interaktionsmöglichkeiten für den Entwickler – wie Serviceschritte, Bedienung
von Anlagenteilen etc. – am virtuellen Prototyp darstellen.
Best-Practice-Beispiel
ASSISTENZSYSTEME FÜR DIE
BEDIENUNG FLEXIBLER FERTIGUNGSLINIEN
Neue Assistenzsysteme unterstützen Mitarbeiter bei der
Konfiguration, Wartung und Instandhaltung intelligenter
AUF DEM WEG ZU INDUSTRIE 4.0
technischer Systeme im Produktionsumfeld. Die Firma
HARTING entwickelt beispielsweise ein integriertes Konzept für flexible Fertigungslinien (Bild 11). Dadurch lassen
sich Fertigungsmodule dynamisch kombinieren, ohne dass
eine manuelle Programmierung vor Ort erforderlich ist.
Neben der dafür notwendigen modularen Systemarchitektur werden neuartige Konzepte für prozessintegrierte
Benutzerschnittstellen benötigt. Sie bilden eine wichtige
Grundlage für eine interaktive Beschreibung und schrittweise Verbesserung der für eine Produktionsaufgabe notwendigen Prozesslogik.
Darüber hinaus werden im Projekt Strategien entwickelt,
um eine dynamische Anbindung von Prozesskomponenten
z. B. eines Roboterarms an ein Fertigungsmodul im Sinne
von »Plug and Produce« zu ermöglichen. Assistenzsysteme
unterstützen somit Mitarbeiter bei der Verknüpfung von
physischer und digitaler Welt. Der modulare Aufbau, die
flexible Steuerung und die Integration von Assistenz­
systemen verbessern die Flexibilität, Benutzerfreundlichkeit und Wirtschaftlichkeit von wandlungsfähigen Produktionssystemen, ohne die Qualität und Prozesssicherheit zu
beeinträchtigen. So wird beispielsweise erwartet, dass
die Kosten für die Inbetriebnahme der Fertigungslinien vor
Ort um bis zu 30 % reduziert werden können.
INTELLIGENTE VERNETZUNG
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QUERSCHNITTSPROJEKT
INTELLIGENTE VERNETZUNG
ANSCHLIESSEN UND BETREIBEN
Ein wichtiger Schlüssel zur Realisierung des Leitbilds
Indus­trie 4.0 ist die weitreichende Vernetzung intelligenter technischer Systeme bis hin zur ihrer Integration in das
Internet bzw. das Internet der Dinge [HJ13]. Im Mittelpunkt
stehen dabei die Unterstützung der Wandlungsfähigkeit
der Produktion durch neue selbstorganisierte System­
konfigurationen (Self-X-Eigenschaften) sowie die damit
einhergehende Realisierung eines reibungslosen Umbaus
von Maschinen und Anlagen (Plug and Produce).
Produktionsstrukturen werden durch die teilweise Selbst­
organisation der Prozesse flexibler und setzen keine zen­
trale Planung mehr voraus [NJ14]. Die Selbstkonfigura­tion
beruht auf Methoden zur automatischen Konfiguration von
Echtzeit-Kommunikationssystemen und der semantischen
Selbstbeschreibungsfähigkeit von Produktionssystemen,
-modulen und -komponenten. Beide Aspekte werden auf
Basis einer dienstorientierten Architektur bereitgestellt.
Die Komplexität der Inbetriebnahme und Anpassung von
Automatisierungssystemen kann durch Selbstkonfiguration
wesentlich redu­ziert und vereinfacht werden (Bild 12). Der
Maschinenführer wird entlastet, die Produktivität und
Effizienz gleichzeitig gestei­gert. Außerdem ermöglichen
rekonfigurierbare Kommunika­tionsschnittstellen die flexible
Integration von intel­ligenten technischen Systemen in unterschiedliche Kom­munika­tionsnetze. Dafür leisten anpassungsfähige Koordinationsprotokolle, die in Bezug auf ihre
BILD 12
Intelligente Vernetzung als Grundlage wandlungsfähiger Produktion (inIT)
Durch Plug and
Produce können
Fertigungssysteme
mit einfachen Mitteln
umgebaut werden.
LÖSUNGEN AUS DEM SPITZENCLUSTER IT’S OWL
18 |
INTELLIGENTE VERNETZUNG
BILD 13
Wandlungsfähige Produktion durch Plug and Produce (Phoenix Contact)
Produkt- und Prozess­
änderungen: Bestätigung nach Selbstkon­
figuration
Sicherheitseigenschaften überprüft werden können, einen
weiteren Beitrag zur Rea­lisierung von wandlungsfähigen
Produktionssystemen.
mit Reihenklemmen (Bild 13). Ziel ist eine vereinfachte
Planung und Inbetriebnahme sowie eine schnellere Anpassung der Anlagen an neue Anforderungen.
Die verwendeten Algorithmen zur Informationsfilterung und
zur intelligenten Verarbeitung basieren auf possibilistischen sowie evidenztheorie-basierten Ansätzen und eignen
sich zur Einbettung in standardisierte Frameworks. Durch
effizientes Design wird ein echtzeitfähiger Einsatz in ressourcenbeschränkten eingebetteten Systemen möglich.
Schwerpunkte der Arbeiten sind die Integration der Anlagenmodule in bestehende IT-Systeme sowie eine intelligente Steuerungs- und Kommunikationstechnik. Durch die
automatische Konfiguration bei Planung und Betrieb müssen
nicht alle Fertigungsvarianten bereits während des Entwurfs einer Anlage berücksichtigt werden. Der EngineeringAufwand wird verringert. Die Anlage reagiert zudem flexibel auf Änderungen. Zum Beispiel kann während der
laufenden Produktion eine Variante im Bauplan geändert,
ein neues Produktionsmittel berücksichtigt oder die Stückzahl verändert werden. Das System stellt sich unverzüglich auf die neuen Gegebenheiten ein und passt den Produktionsablauf an. Durch das intelligente Miteinander von
Mensch, Maschine und Produkt führen unerwartete Ereignisse nicht mehr zu Produktionsausfällen oder Qualitätseinbußen.
Darüber hinaus kommt der Standardisierung eine zentrale
Bedeutung zu, um die Kompatibilität von Systemen verschiedener Hersteller sicherzustellen. Für eine zuverlässige
industrielle Kommunikation bietet der Standard OPC Unified Architecture (OPC-UA) einen aussichtsreichen Ansatz
für die Integration heterogener Link-Layer-Technologien
und der Informationsmodellierung.
Best-Practice-Beispiel
AUTOMATION FÜR FLEXIBLE
PRODUKTIONSTECHNIK
Das Unternehmen Phoenix Contact realisiert eine verbesserte Wandlungsfähigkeit von Produktionsanlagen am
Beispiel einer individuellen Bestückung von Tragschienen
AUF DEM WEG ZU INDUSTRIE 4.0
Ein weiterer Aspekt sind auf einer digitalen Artikelbeschreibung basierende intelligente Produkte. Sie kennen
ihre geplante Wertschöpfungsfolge, können mit den Produktionsanlagen kommunizieren und sind jederzeit eindeutig
identifizierbar. Informationen entlang ihres Lebens­zyklus
INTELLIGENTE VERNETZUNG
werden gesammelt und bei Bedarf bereitgestellt. Basierend
auf diesen im Produkt enthaltenen Informationen, können
Fertigungs- und Montageprozesse leichter geplant, überwacht
und gesteuert werden. Dadurch erhöht sich die Qualität sig­
nifikant bei gleichzeitiger Reduzierung des Ausschusses.
Die Durchgängigkeit der Daten vom Engineering-Tool bis
zur Qualitätskontrolle, die wandlungsfähige Produktion sowie die bildgestützte Auswertung und Qualitätskontrolle
machen die Vorteile der Massenfertigung für die indivi­
duelle Produktion nutzbar – selbst bei Stückzahl eins.
Best-Practice-Beispiel
INTELLIGENTE ANPASSUNG UND
VERNETZUNG VON LANDMASCHINEN
Landmaschinen sind komplexe Produktionssysteme mit
der Zielsetzung, schnell und effizient ein optimales Ernte­
ergebnis zu erreichen. Der Maschinenführer muss dazu die
| 19
jeweiligen Bedingungen des Feldes, wie den Reifegrad der
Pflanzen und die Bodenbeschaffenheit, berücksichtigen.
Gleichzeitig müssen die einzelnen Prozesse, wie Ernten,
Transport und Einlagerung, optimal aufeinander abgestimmt werden. Ziel der Firma CLAAS ist die Entwicklung
eines softwarebasierten Dienstes, mit dem sich unterschiedliche Landmaschinen selbstständig an die Ernte­
bedingungen anpassen und die einzelnen Prozesse und
Akteure intelligent miteinander vernetzt sind (Bild 14).
Für eine optimale Auslastung der Landmaschinen müssen
alle am Ernteprozess beteiligten Akteure, wie Hersteller,
Lohnunternehmer und Landwirte, einbezogen werden. Es
wird erwartet, dass die Auslastung durch intelligente Vernetzung um mindestens 10 % gesteigert werden kann. Die
eigenständige Anpassung der Landmaschinen entlastet
zudem den Maschinenführer, da er auf Änderungen im
Ernteprozess nicht mehr manuell reagieren muss. Der softwarebasierte Dienst kann auf weitere Anwendungen, wie
die Transportlogistik, übertragen werden.
BILD 14
Prozessoptimierung durch die intelligente Vernetzung von Landmaschinen (CLAAS)
Ein softwarebasierter Dienst koordiniert und optimiert den gesamten Ernteprozess. Grundlage ist die intelligente Vernetzung der Landmaschinen.
LÖSUNGEN AUS DEM SPITZENCLUSTER IT’S OWL
20 |
ENERGIEEFFIZIENZ
QUERSCHNITTSPROJEKT
ENERGIEEFFIZIENZ
WENIGER ENERGIEVERBRAUCH, HÖHERE LEISTUNG
Der effiziente Umgang mit den vorhandenen Ressourcen
und insbesondere der benötigten Energie spielt ebenfalls
eine entscheidende Rolle im Leitbild Industrie 4.0. Übergeordnetes Ziel ist die ganzheitliche Optimierung von
Fertigungsprozessen in Bezug auf deren Produktivität,
Wirkungsgrad und Ressourceneffizienz. Die optimierte
Steuerung von Energieverbrauchern und -erzeugern sowie
der entsprechenden Leistungsflüsse ermöglicht ein Energie- und Lastmanagement in einem intelligenten technischen System.
Durch die Kombination von Prozessdaten aus der Fertigungsanlage und den dazugehörigen Energieprofilen kann
die Anlage unter Nutzung verhaltensbasierter Modelle
ganzheitlich betrachtet und optimiert werden. Vernetzte
Systeme (Smart Grids, Micro Grids etc.), die in einem ener-
getischen Austausch mit ihrer Umgebung stehen, haben
in zukünftigen Produktionsanlagen eine immer größere
Relevanz und sind für die Optimierung ebenfalls von zentraler Bedeutung.
Best-Practice-Beispiel
ENERGIEEFFIZIENTE INTRALOGISTIK
DURCH INTELLIGENTE ANTRIEBS- UND
STEUERUNGSTECHNIK
Als eine beispielhafte Anwendung wird vom Unternehmen Lenze die Intralogistik herangezogen (Bild 15). Heutige
Intralogistiksysteme bestehen aus voll automatisierten
Lager- und Verteilsystemen, deren Energieverbrauch
hauptsächlich von elektrischen Antrieben verursacht wird.
Energie­effiziente Lösungen wurden bisher aus Kosten­
BILD 15
Energieeffiziente Intralogistik durch effiziente Antriebslösungen (Lenze)
Baukastensystem mit intelligenten
Antriebslösungen und Lastmanagement
für die energieeffiziente Intralogistik
AUF DEM WEG ZU INDUSTRIE 4.0
ENERGIEEFFIZIENZ
| 21
BILD 16
Intelligente Automatisierungslösungen für nachhaltige Produktion (Beckhoff)
Energieeffiziente
Produktionssysteme
durch die Integration
intelligenter Verfahren
und Technologien in
die Automatisierungstechnik
gründen selten betrachtet. Durch steigende Energiekosten
bildet der Energieverbrauch mittlerweile jedoch einen
erheblichen Kostenfaktor.
Der Einsatz von intelligenter Antriebs- und Steuerungstechnik und ein intelligentes Lastmanagement bieten ein
erhebliches Optimierungspotenzial und ermöglichen den
energieeffizienten Betrieb von Warenlagern und die damit
einhergehende Sicherstellung der Nachhaltigkeit.
Ein Baukastensystem stellt effiziente Antriebslösungen
und die dazugehörigen Auslegungswerkzeuge zur Ver­
fügung, um für jeden Antriebsprozess im Warenlager die
ökologisch und ökonomisch optimale Lösung zu realisieren. Darüber hinaus werden weitere Energieeinsparungen
durch lastabhängig in Echtzeit angepasste Bewegungs­
profile erzielt, die durch adaptive Steuerungen, verteiltes
Energiemonitoring und eine intelligente Vernetzung der
verschiedenen Komponenten ermöglicht werden. Die
Komponenten des Baukastensystems lassen sich mit
wenig Aufwand in vorhandene Lösungen integrieren, da
sie mechanisch, elektrisch und funktional kompatibel sind.
Anhand von Demonstratoren wurde der reale Betrieb eines
Warenlagers im Modellmaßstab nachgebildet. Vergleichsmessungen zeigen beim Einsatz elektrischer Antriebstechnik im Warenlager eine Energieeinsparung von 20 bis 35 %
gegenüber konventioneller Technik. Die entwickelten
Lösungen können in etwa 50 % aller Förderantriebe in
Deutschland eingesetzt werden. Bei einer erwarteten
Marktdurchdringung von 10 % ergibt sich eine CO2-Ein­
sparung von rund 870.000 Tonnen. Das Projekt wurde als
herausragendes Beispiel für Ressourcenschonung im Rahmen der KlimaExpo.NRW ausgezeichnet.
Best-Practice-Beispiel
NACHHALTIGE PRODUKTION DURCH INTELLIGENTE AUTOMATISIERUNGSTECHNIK
Intelligente Automatisierungslösungen sind ein wesent­
licher Hebel für eine ressourcenschonende und damit energieeffiziente Produktion. Großes Potenzial verspricht die
Integration intelligenter Verfahren und Technologien, wie
z. B. Selbstoptimierung, Lernverfahren, Condition Monitoring und Bildverarbeitung, in die klassische Automatisierungstechnik (Scientific Automation). Hierzu entwickelt die
Firma Beckhoff eine Plattform, die die Entwicklung und den
Betrieb nachhaltiger Produktionssysteme unterstützt und
so maßgeblich zur Optimierung der Energieeffizienz beiträgt (Bild 16).
Kern der Plattform sind wiederverwendbare Lösungs­
elemente, die sowohl als Hardware- als auch als Software­
kom­ponenten intelligente Funktionen für die Automatisierungstechnik bereitstellen. Durch den Einsatz dieser
Lösungs­elemente kann in Zukunft der Energieverbrauch
von Produktionssystemen um mindestens 10 % reduziert
werden. Ferner können die Produktivität und Verlässlichkeit
der Produktionssysteme bei nahezu gleichbleibenden Kosten für die Automatisierungstechnik gesteigert werden.
LÖSUNGEN AUS DEM SPITZENCLUSTER IT’S OWL
22 |
SYSTEMS ENGINEERING
QUERSCHNITTSPROJEKT
SYSTEMS ENGINEERING
INTELLIGENTE ENTWICKLUNG FÜR INTELLIGENTE PRODUKTE
Durch intelligente technische Systeme werden Benutzerfreundlichkeit, Verlässlichkeit und Ressourceneffizienz von
Produkten und Produktionssystemen verbessert. Der Nutzen
ergibt sich durch das Zusammenspiel unterschiedlicher
Komponenten und Technologien. Dadurch entstehen hohe
Anforderungen an den Produktentwicklungsprozess, wie
beispielsweise ein ganzheitliches Systemverständnis und
die Betrachtung des gesamten Produktlebenszyklus. Systems
Engineering (SE) versteht sich als durchgängige, fachdisziplinübergreifende Disziplin zur Entwicklung technischer
Systeme. Es stellt das multidisziplinäre System in den Mittelpunkt und umfasst die Gesamtheit aller Entwicklungsaktivitäten.
Systems Engineering ist heute mehr eine Sammlung von
Praktiken und Einzellösungen als eine umfassende ganz-
heitliche Methodik zur Entwicklung technischer Systeme
[GDS+13]. Gleichwohl ist Systems Engineering der ge­
eignete Ansatz zur Entwicklung komplexer technischer
Systeme zur Realisierung der Vision Industrie 4.0
[Rop75].
Ziel ist es, einen ganzheitlichen fachdisziplinübergreifenden Entwurf eines komplexen Systems zu ermöglichen.
Dieser fließt im Zuge der weiteren Konkretisierung in die
etablierten Entwicklungsmethodiken und die entsprechenden Tool-Umgebungen der betroffenen Fachdisziplinen,
wie Mechanik, Elektrotechnik/Elektronik, Softwaretechnik
sowie Anlagen- und Prozesstechnik, ein. Durch diese Vorgehensweise werden Entwicklungszeiten verkürzt, Abstimmungsbedarfe und nachträgliche Änderungen minimiert
sowie die Produktqualität erhöht.
BILD 17
Modellierung zur Optimierung der Ressourceneffizienz von Großwäschereien (Kannegiesser)
Verhalten-Zustände:
Produkt Wäsche
Vorpuffer
Formteil
Waschen
Zustände Wäschestück
Wäschestück
Personalisierbar:bool
Saugfähigkeit [l/kg]:float
Verschmutzungsgrad:float
Faltmuster:enum
Farbe:enum
Sauber
Feucht
Verschmutzt
Halbtrocken
Formteile,
Volltrockenware,
Flachwäsche
[verschmutzt]
Wäschestück Zentrifuge
[sauber]
Entwässern
[feucht]
Kleine Waschstraße
Wäsche
waschen
Gefaltet
Volltrockenware
Große Waschstraße
Volltrockenware,
Flachwäsche
[verschmutzt]
Ungefaltet
Wäsche
waschen
Wäschestück
[sauber]
[feucht]
Presse
Markier- und Lagerstation
Generalisierung
Sotierstand
Sortieren
Sortierspeicher
Trocken
Legende
Objekt
Wäschestück
[sauber]
[halbtrocken]
Wäsche
puffern
Flachwäsche
Größe:enum
Form:enum
Verhalten-Aktivitäten:
Wäschereiverarbeitungsprozess
12-Kammer-Waschstraße
Wäsche
vorpuffern
Zustand
Zustandsübergang
Anfangsknoten
Wäsche
markieren
Wäsche puffern
Entwässern
Bündel markierter
Wäsche
Wäschestück Vereinzelungsstand
[sauber]
Vereinzeln
[halbtrocken]
Wasch- & Schleudermaschine [2]
Waschen
Schleudern
Wirkstruktur:
einzelne Produktionsmittel
3D-Modell der Großwäschereianlage:
A 800.000 Teile pro Woche
A 25 t Wäsche pro Tag
A 2 t Waschmittel pro Tag
AUF DEM WEG ZU INDUSTRIE 4.0
SYSTEMS ENGINEERING
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BILD 18
Optimierung von Fertigungsunterlagen durch die virtuelle Werkzeugmaschine (DMG MORI)
GEPLANTE ROLLE DER CLOUD -ANWENDUNG
INTERNET
Intelligente Maschinen­
auswahl und Einrichtung
Intelligente
Fertigungs­
steuerung
ARBEITSPLANUNG
FERTIGUNG
Virtualisierte Simulation
von Werkzeugmaschinen
HEUTE
Best-Practice-Beispiel
DISZIPLINÜBERGREIFENDE PRODUKTUND PROZESSMODELLIERUNG
Best-Practice-Beispiel
ARBEITSVORBEREITUNG DURCH
VIRTUELLE WERKZEUGMASCHINEN
Ziel der Firma Kannegiesser ist die erhebliche Verbesserung der Ressourceneffizienz industrieller Wäschereien.
Dies umfasst die bestmögliche Nutzung von Ressourcen,
wie Energie, Wasser und Waschmittel, bei einer zeit- und
kostenoptimalen sowie umweltgerechten Reinigung der
Wäsche. Die Gesamtwäscherei ist unter ökologischen und
ökonomischen Gesichtspunkten zu entwerfen, auszulegen
und zu betreiben.
Die Firma DMG MORI plant die Unterstützung der Arbeitsvorbereitung durch eine cloud-basierte Dienstleistungsplattform. Ein wichtiger Teil dieser Plattform sind virtuelle
Werkzeugmaschinen zur Simulation von Fertigungspro­
zessen. Eine virtuelle Werkzeugmaschine ist eine exakte
Abbildung einer realen Maschine. Diese verhält sich weitaus realistischer als vereinfachte Nachbildungen von
Maschinen, die üblicherweise in NC-Programmier­systemen
zum Einsatz kommen. Bei kleinen Losgrößen hängen die
Werkstückkosten maßgeblich von den Zeiten der Arbeitsvorbereitung sowie von den Rüst- und Neben­zeiten einer
Werkzeugmaschine ab. Durch den Trend hin zu sinkenden
Losgrößen bieten diese Faktoren Potenzial für weitere
Effizienzsteigerungen.
Im Rahmen des Projekts werden dazu neuartige Modellierungs- und Simulationsmodelle erarbeitet, mit deren Hilfe
sich die ganzheitliche Prozessplanung, -steuerung und -über­
wachung optimieren lässt. Wie in Bild 17 dargestellt, wird
die Wäschereianlage dazu auf verschiedenen Abstraktions­
ebenen modelliert. Die Prozess- und Systemmodelle beschreiben das systemische, informationstechnische und
physikalische Verhalten der Teilsysteme – vom Produkt
Wäsche über die einzelnen Produktionsmittel bis hin zum
gesamten Wäscheverarbeitungsprozess.
Durch die durchgängige Verwendung dieser Modelle bei
der Prozessplanung, -steuerung und ‑überwachung lassen
sich suboptimale Zustände frühzeitig erkennen und Optimierungen zielgerichtet umsetzen. Mithilfe der selbstoptimierenden Prozessplanung wird so die Bearbeitungszeit
der Wäscherei um voraussichtlich 7 bis 10 % reduziert. Die
im Rahmen dieses Projekts erarbeiteten Methoden und
Werkzeuge lassen sich auf analoge Problemstellungen
komplexer maschinenbaulicher Systeme anwenden.
Verwirklicht werden diese Effizienzsteigerungen durch die
angestrebte Dienstleistungsplattform (Bild 18). In Zukunft
werden die Fertigungsunterlagen aus der Arbeitsvorbereitung optimiert, bevor sie in die Werkstatt weitergeleitet
werden. Die Planung berücksichtigt explizit die Wechselwirkungen zwischen der Optimierung einer einzelnen
Maschine und des gesamten Maschinenparks. Diese kombinierte Planung erlaubt hinsichtlich der Rüst- und Nebenzeiten oftmals eine günstigere Prozessreihenfolge und
Maschinenauswahl. Zusätzlich werden das Erfahrungs­
wissen der Fertigungsplaner und die Ergebnisse der Optimierungen für die Wiederverwendung in eine integrierte
Wissensbasis übernommen [RIR+16].
LÖSUNGEN AUS DEM SPITZENCLUSTER IT’S OWL
24 |
RESÜMEE UND AUSBLICK
RESÜMEE UND AUSBLICK
BEREIT FÜR DIE VIERTE INDUSTRIELLE REVOLUTION
Mit einer stark durch den Maschinen- und Anlagenbau sowie die Elektroindustrie geprägten Struktur verkörpert der
Spitzencluster it’s OWL die von der nationalen Plattform
Industrie 4.0 propagierte duale Strategie, die Deutschland
als Leitmarkt wie auch als Leitanbieter sieht.
Die Clusterunternehmen Beckhoff, Harting, Phoenix Contact,
Wago und Weidmüller setzen beispielsweise Standards
im Bereich der industriellen Automatisierung und halten
in der elektrischen Verbindungstechnik einen Weltmarktanteil von 75 %. Demgegenüber steht in OstWestfalen­
Lippe ein stark mittelständisch geprägter Maschinen- und
Anlagenbau, für den der Einsatz von intelligenten tech­
nischen Systemen erhebliche Innovationspotenziale verspricht.
Ergänzt durch eine starke Forschungslandschaft, bündelt
it’s OWL Kompetenzen und Bedarfe. Mit der Umsetzung
von konkreten Projekten im Kontext intelligenter technischer Systeme bietet der Cluster ideale Voraussetzungen,
den Wandel der industriellen Produktion mitzugestalten
und wesentliche Bausteine für die Verwirklichung des Leitbilds Industrie 4.0 beizutragen.
Da die Mehrheit der produzierenden Unternehmen in OstWestfalenLippe – ähnlich wie in anderen Teilen Deutschlands – kleine und mittelständische Firmen sind, hängt die
Realisierung von Industrie 4.0 sehr stark von deren Innovationskraft ab. Aus diesem Grund betreibt it’s OWL eine
konsequente Transferstrategie mit dem Ziel der Verbreitung der beschriebenen Technologieplattform in die Breite.
Der Technologietransfer soll in erster Linie durch sogenannte fokussierte Transferprojekte erreicht werden. Dabei
handelt es sich um kleinere Projekte mit einer Dauer von
fünf bis zehn Monaten, durch die die Einführung von
Cluster­technologien gefördert wird. Bis Ende 2017 werden
rund 170 solcher Transferprojekte durchgeführt. Das Projektvolumen beträgt insgesamt ca. 10 Mio. Euro.
Der Spitzencluster it’s OWL ist gut gerüstet, den Weg zur
vierten industriellen Revolution Schritt für Schritt zu gehen.
OstWestfalenLippe gehört zu den fünf innovativsten Regio­
nen in Deutschland.* Durch eine gezielte Vernetzung von
Standorten sowie Unternehmen und Forschungseinrichtungen werden Kräfte gebündelt und Industrie 4.0 zur
Realität.
* Ergebnis eines Wettbewerbs des Bundesministeriums für Wirtschaft
und Energie (BMWi) im Januar 2014
AUF DEM WEG ZU INDUSTRIE 4.0
LITERATUR
| 25
LITERATUR
[ASSW14] Arbeitskreis Smart Service Welt: Smart Service Welt – Um­
setzungsempfehlungen für das Zukunftsprojekt Internet-basierte Dienste
für die Wirtschaft, 2014
[FA13] Forschungsunion Wirtschaft-Wissenschaft; Acatech – Deutsche
Akademie der Technikwissenschaften (Hrsg.): Umsetzungsempfehlungen
für das Zukunftsprojekt Industrie 4.0, 2013
[GDS+13] Gausemeier, J.; Dumitrescu, R.; Steffen, D.; Czaja, A.; Wiederkehr, O.; Tschirner, C.: Systems Engineering in der industriellen Praxis.
Heinz Nixdorf Institut; Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie IPT,
Projektgruppe Entwurfstechnik Mechatronik; UNITY AG, Paderborn, 2013
[Geo08] Geo Epoche: Die industrielle Revolution. Gruner + Jahr, Hamburg,
2008
[GP14] Gausemeier, J.; Plass, C.: Zukunftsorientierte Unternehmens­
gestaltung. Carl Hanser Verlag, München, 2014
[GRS14] Gausemeier, J.; Rammig, F.-J.; Schäfer, W. (Eds.): Design Methodology for Intelligent Technical Systems – Develop Intelligent Technical
Systems of the Future. Springer-Verlag, Berlin Heidelberg, 2014
[GTD13] Gausemeier, J.; Tschirner, C.; Dumitrescu, R.: Der Weg zu Intel­
ligenten Technischen Systemen. Industrie Management, GITO Verlag,
1/2013
[HJ13] Hinrichsen, S.; Jasperneite, J.: Industrie 4.0 – Begriff, Stand der
Umsetzung und kritische Würdigung. In: Betriebpraxis & Arbeitsforschung
S. 45–47, Dr. Curt Haefner-Verlag GmbH, Heidelberg, Mai 2013
[Jas12] Jasperneite, J.: Alter Wein in neuen Schläuchen? Computer &
Automation 12/2012, WEKA FACHMEDIEN GmbH, Haar, 2012
[Kal13] Kalla, H.: Industrie 4.0: Der Weg ist geebnet. etz, elektrotechnik &
automation, VDE-Verlag, Ausgabe S2, 2013
[KWY+13] Kopp, S.; van Welbergen, H.; Yaghoubzadeh, R.; Buschmeier,
H.: An architecture for fluid real-time conversational agents: Integrating
incremental output generation and input processing. Journal on Multi­
modal User Interfaces, 2013
[LSP+12] Lier, F.; Siepmann, F.; Paul-Stueve, T.; Wrede, S.; Lütkebohle, I.;
and Wachsmuth, S.: Facilitating Research Cooperation through Linking
and Sharing of Heterogenous Research Artifacts. Proceedings of the 8th
International Conference on Semantic Systems (I-SEMANTICS ‚12). Sack
H, Pellegrini T (Eds); New York, NY, USA: ACM: 157–164, 2012
[NJ14] Niggemann, O.; Jasperneite, J.: Konzepte und Anwendungsfälle
für die intelligente Fabrik. In: Bauernhansl, T.; ten Hompel, M.; VogelHeuser, B. (Hrsg.): Industrie 4.0 in Produktion, Automatisierung und
Logistik, Springer-Verlag, 2014
[Pla14] Plattform Industrie 4.0 - Wissenschaftlicher Beirat (Hrsg.):
Industrie 4.0 – Whitepaper FuE-Themen. April 2014
[RIR+16] Rehage, G.; Isenberg, F.; Reisch, R.; Weber, J.; Jurke, B.;
Pruschek, P.: Intelligente Arbeitsvorbereitung in der Cloud. wt Werkstattstechnik online, (1/2-2016): S. 77–82, 2016
[Rop75] Ropohl, G.: Einleitung in die Systemtechnik. In: Ropohl, G. (Hrsg.):
Systemtechnik – Grundlagen und Antworten, Carl Hanser Verlag,
München, 1975
[Str98] Strube, G.: Modellierung Motivation and Action Control in Cognitive
Systems. In: Schmid, U.; Krems, J. F.; Wysocki, F. (Eds.). Mind Modelling.
Pabst, Berlin, 1998
[WEG+13] Wrede, S.; Emmerich, C.; Grünberg, R.; Nordmann, A.; Swadzba,
A.; Steil, J.J.: A User Study on Kinesthetic Teaching and Learning for Efficient
Reconfiguration of Redundant Robots. Journal of Human-Robot Interaction
2(1): 56–81, 2013
[KLW11] Kagermann, H.; Lukas, W.-D.; Wahlster, W.: Industrie 4.0 – Mit
dem Internet der Dinge auf dem Weg zur 4. Industriellen Revolution. In:
VDI Nachrichten 13, VDI Verlag, Düsseldorf, 2011
LÖSUNGEN AUS DEM SPITZENCLUSTER IT’S OWL
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CLUSTERPARTNER
CLUSTERPARTNER
GEMEINSAM ERFOLGREICH
Im it’s OWL e.V. bündeln Unternehmen, Hochschulen, Forschungsinstitute und weitere Partner ihre Interessen.
UNTERNEHMEN
CONSULTING & INNOVATION
motion control
HOCHSCHULEN UND FORSCHUNGSEINRICHTUNGEN
TRANSFERPARTNER
FÖRDERMITGLIEDER
Rund 100 Fördermitglieder – insbesondere kleine und mittlere Unternehmen – nutzen die Leistungsangebote des Spitzenclusters,
um sich zu vernetzen und ihre Betriebe fit für Industrie 4.0 zu machen.
Interessierte Unternehmen, wissenschaftliche Einrichtungen und wirtschaftsnahe Organisationen sind herzlich eingeladen, sich im
Spitzencluster zu engagieren und dem Verein beizutreten. Informationen zum Verein (Satzung, Beitragsordnung und Beitritts­erklärung)
sowie weitere Partner finden Sie unter: www.its-owl.de/partner
AUF DEM WEG ZU INDUSTRIE 4.0
IMPRESSUM
DIE AUTOREN
Prof. Dr.-Ing. Jürgen Gausemeier
Heinz Nixdorf Institut Universität Paderborn,
Vorsitzender Clusterboard it’s OWL
Dr.-Ing. Roman Dumitrescu
Geschäftsführer
it’s OWL Clustermanagement GmbH
Direktor Fraunhofer IEM
Prof. Dr.-Ing. Jürgen Jasperneite
Leiter Fraunhofer-Anwendungszentrum
Industrial Automation und
Institut für industrielle Informationstechnik
Hochschule OWL
HERAUSGEBER
Arno Kühn
Strategie, FuE
it’s OWL Clustermanagement GmbH
Fraunhofer IEM
it’s OWL Clustermanagement GmbH
Verantwortlich:
Dr.-Ing. Roman Dumitrescu,
Günter Korder, Herbert Weber
Umsetzung:
Sabrina Donnerstag, Wolfgang Marquardt
Dr. Henning Trsek
Industrial Security Consultant
rt-solutions.de GmbH
Gestaltung:
VISIO Kommunikation GmbH
Bildnachweis:
DMG MORI (Titelbild, S. 23), Bihler (S. 13),
Weidmüller (S. 13), Kannegiesser (S. 14,
S. 22), Heinz Nixdorf Institut (S. 15), WP
Kemper (S. 15), HARTING (S. 16), Institut für
industrielle Informationstechnik (inIT) der
Hochschule OWL (S. 17), Phoenix Contact
(S. 18), CLAAS (S. 19), Lenze (S. 20),
Beckhoff (S. 21), GraphicStock (S. 23)
März 2016
it’s OWL Clustermanagement GmbH
Zukunftsmeile 1 | 33102 Paderborn
Tel. 05251 5465275 | Fax 05251 5465102
[email protected] | www.its-owl.de
GEFÖRDERT VOM
BETREUT VOM
DAS CLUSTERMANAGEMENT WIRD GEFÖRDERT DURCH

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