Initiiert wurde die Veranstaltung, an der 80 Interessierte aus Wirtschaft und Wissenschaft teilnahmen, von den Treibern im Kompetenzcluster "Flexible, ressourcenschonende Produktion und Logistik" des Automotive Cluster Ostdeutschland.

Dr. Jens Katzek, Geschäftsführer des ACOD, eröffnete das Event und stellte den Teilnehmenden die Clustersprecher des Kompetenzclusters, Thomas Riediger, Leiter Produktion der Zukunft bei der Volkswagen AG, und Christoph Scheufler, Manager Industrial Engineering bei der Magna Exteriors (Meerane) GmbH, vor - die anschließend als Moderatoren durch die beiden Veranstaltungstage führten.

Unser Ziel ist es, anhand konkreter betrieblicher Erfahrungen einen direkten Austausch zwischen OEM, Zulieferern und Forschern zu schaffen.

Den Auftakt beider Veranstaltungstage bildeten deshalb die Redebeiträge der Automobilzulieferer Magna und Smart Press Shop, die ihre betrieblichen Erfahrungen zum Thema flexible Produktion (Magna) sowie Datendurchgängigkeit (Smart Press Shop) teilten. Im Anschluss folgten Redebeiträge von Lösungsanbietern.

Best Practices von Zulieferern

Von seinen Erfahrungen aus der Praxis hinsichtlich Umstellung zur flexible(ren) Produktion berichtete Enrico Böhme, Geschäftsführer Magna Exteriors (Meerane) GmbH. Bei Magna ist der Mensch das zentrale Element in Zeiten des Wandels, so Böhme. Mitarbeiter:innen sollten frühzeitig in sämtliche Veränderungsprozesse eingebunden werden. Wichtig ist es, Mitarbeiter:innen schulen, qualifizieren, frühzeitig abholen.

Weiterhin teilte Hendrik Rothe, Geschäftsführer Smart Press Shop, seine Erfahrungen zum Thema Datendurchgängigkeit in der Praxis und zeigte den Teilnehmenden konkrete Herausforderungen für die papierlose Fabrik auf. Sein Unternehmen hat am 1. Juni in Halle die Produktion aufgenommen. Smart Press Shop werde an diesem Standort künftig Motorhauben, Türen, Heckklappen und Fahrzeugdächer für verschiedene Marken produzieren.

Für die effiziente Nutzung von Ressourcen und nachhaltigere Gestaltung der Industrie gilt es, die großen Mengen an erzeugten Daten zu erfassen, zu verstehen und einzusetzen.

Der "Digitale Zwilling" - als einer der wichtigsten Trends der Industrie 4.0 - ermöglicht die Verbindung von realer und digitaler Welt. Was ist der Digitale Zwilling?

Nach Definition der Wissenschaftlichen Gesellschaft für Produktentwicklung (WiGeP) ist ein Digitaler Zwilling "eine digitale Repräsentation einer Produktinstanz (reales Gerät, Objekt, Maschine, Dienst oder immaterielles Gut) oder einer Instanz eines Produkt-Service-Systems (eines aus Produkt und zugehöriger Dienstleistung bestehenden Systems)."

Prof. Dr. Hartmut Zadek und Dr. Wilmjakob Herlyn, vom Institut für Logistik und Materialflusstechnik (ILM) der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, verdeutlichten in ihrem Redebeitrag, dass bei den meisten Digitalen Zwillingen das Produkt und die technisch-operative Steuerung der Produktionsprozesse im Mittelpunkt stehen - die auftragsbezogene Steuerung des Produktions- und des Materialflusses (PMF) wird jedoch kaum behandelt. "Im Bereich von Wertschöpfungsprozessen fehlt noch ein Digitaler Zwilling, der alle Prozesse auftragsorientiert, d.h. kundenorientiert, steuert."

Vor diesem Hintergrund stellten sie das Konzept eines "Digitalen Steuerungs-Zwilling" (DSZ) vor, dessen Ziel die "dynamische und proaktive Steuerung des Produktions- und Materialflusses der Endprodukte, Module, Baugruppen und Komponenten durch eine integrierte Auftragsplanung, -steuerung und -überwachung aller Bereiche" ist.

Think Bigger - Digital Factory Twin

Die Etablierung eines digitalen Fabrikzwillings ist der erste Grundstein für Erfolg in der Fertigungsoptimierung, betonen Dr. Holger Brandl und Ricco Walter von SYSTEMA. Ein digitaler Fabrikzwilling strukturiert die komplexen Daten, die das räumlich-zeitliche Zusammenspiel von Mensch, Maschine, Methode und Material (4M) kodieren. Ein digitaler Fabrikzwilling ermöglicht die Datenerfassung und bietet eine reichhaltige, zuverlässige, qualitativ hochwertige Single Point of Truth-Quelle für Analyse und Reporting und hilft somit bei der kontinuierlichen Verbesserung, Optimierung, Produktionsplanung und Zustandsüberwachung.

Dr. Andreas Frotzscher stellte die vom Fraunhofer IIS/EAS entwickelte Messtechnik und Analyseverfahren für die Überwachung von WLAN Systemen und anderen industriellen Funksystemen vor. Diese können sowohl stationär an neuralgischen Punkten in der Produktion als auch auf AGVs montiert mobil betrieben werden. Vorteile: Transparenz über den Zustand der Funkvernetzung, Früherkennung aufkommender Störungen und Vermeidung ungeplanter Systemausfälle, Beschleunigung von IT-Wartungseinsätzen.

Große Mehrwerte für Produktion und Logistik versprechen die Methoden der Künstlichen Intelligenz und zwar im Hinblick auf die Optimierung des Ressourceneinsatzes, der Produktqualität und der Prozesszuverlässigkeit.

So zeigte Dr. Markus Wabner vom Fraunhofer IWU den Teilnehmenden in seinem Beitrag "Teile schneller und flexibler fertigen - Agilität durch Aufgabenteilung" beispielsweise auf, wie sich Flexibilität und Effizienz in der Teilefertigung durch die technologische Zusammenarbeit von Industrierobotern und Werkzeugmaschinen deutlich steigern lassen. Das Fraunhofer IWU forscht gemeinsam mit Partnern aus der Industrie an Technologien, um mit kollaborativen Systemen einen maximalen Nutzeffekt zu erzielen. Um Teile möglichst zeit- und ressourcenoptimal durch die Fertigung zu schleusen, stehen - neben Lösungen zur Präzisionssteigerung von Bearbeitungsrobotern, zur Selbstkalibrierung und Selbstidentifikation - insbesondere KI-basierte Methoden im Fokus.

Um leistungsfähige Data-Analytics-Systeme für die Industrie ging es im Beitrag von Dr. Olaf Enge-Rosenblatt und Dr. Volkhard Beyer vom Fraunhofer IIS/EAS. Individuelle Lösungen sowohl für die Methoden und Algorithmen als auch für die digitale Infrastruktur vom Sensor bis zur Cloud seien nötig, um die komplexen Prozesse in diesem Umfeld mittels der Analyse großer Datenmengen zu verbessern und damit die Potentiale der Künstlichen Intelligenz auszuschöpfen.

Wie unterstützt das Fraunhofer IIS/EAS Unternehmen dabei, schnell und effizient zu einer wirtschaftlichen Systemlösung zu gelangen? Ausgehend von einer ersten Analyse der Anforderungen der jeweiligen industriellen Anwendung wird die KI über virtuelle Prototypen erprobt und schließlich bis zu einer Implementierung in der realen Einsatzumgebung geführt. Dabei wird die vorhandene Dateninfrastruktur einbezogen und ggf. dediziert erweitert z.B. durch intelligente Sensorik, Edge-AI-Systeme und On-premise-Cloud-Lösungen. Vorteile: Effizienter Weg zum industriellen Einsatz Künstlicher Intelligenz, Wirtschaftliche Lösung durch Nutzung vorhandener Infrastruktur plus IoT-Komponenten.