Was ist eine Smart Factory?

Erfahren Sie alles, was Sie über intelligente Fertigung wissen müssen, und wie Sie diese in Ihre Prozesse implementieren.

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Intelligente Fabriken verändern die Arbeitsweise moderner Hersteller, indem sie Daten, Automatisierung und Konnektivität zusammenführen, um intelligentere Entscheidungen im Fertigungsbereich zu ermöglichen. Mit der Weiterentwicklung der Technologien setzen Unternehmen zunehmend auf Lösungen für die intelligente Fabrik, um die Effizienz zu steigern, Ausfallzeiten zu verringern und in einer sich schnell verändernden Landschaft wettbewerbsfähig zu bleiben. Von erweiterten Analysen bis hin zur Automatisierung der intelligenten Fabrik wird die Umstellung auf ein vernetztes Fabrikmodell zu einer wichtigen Priorität für Unternehmen, die ihre Betriebsabläufe zukunftssicher gestalten möchten.

Was ist eine intelligente Fabrik?

Eine intelligente Fabrik ist eine digital vernetzte Fertigungsumgebung, in der Maschinen, Systeme und Menschen gemeinsam mit Echtzeitdaten die Produktion optimieren. Aufbauend auf Technologien der intelligenten Fertigung nutzen intelligente Fabriken Sensoren, Software und Automatisierung, um Informationen im gesamten Betrieb zu erfassen und zu teilen. Dieser Ansatz der vernetzten Fabrik ermöglicht es Herstellern, die Leistung zu überwachen, Ineffizienzen zu erkennen und schnell auf auftretende Probleme zu reagieren. Durch den Einsatz von Lösungen für die intelligente Fabrik erhalten Hersteller eine durchgängige Transparenz – von Anlagen und Produktionslinien bis hin zu Aktivitäten in der Lieferkette und Arbeitsabläufen – was zu fundierteren Entscheidungen und einer verbesserten Gesamtproduktivität führt.

In der intelligenten Fertigung eingesetzte Technologien

Eine intelligente Fabrik basiert auf einer Kombination fortschrittlicher Technologien, um intelligente Fabrikautomatisierung zu ermöglichen und eine vollständig vernetzte Fabrikumgebung zu schaffen. Diese Tools arbeiten zusammen, um Daten im gesamten Betrieb zu erfassen, zu teilen und zu analysieren und so effizientere und reaktionsschnellere Lösungen für die intelligente Fabrik zu ermöglichen.

Zu den Schlüsseltechnologien gehören:

Cloud Computing – Cloud-Plattformen bieten eine zentralisierte, sichere Umgebung für die Speicherung und Verwaltung der beachtlichen Datenmengen, die von intelligenten Fabriken generiert werden. Im Vergleich zu On-Premises-Systemen bietet Cloud Computing eine höhere Skalierbarkeit, Flexibilität und Kosteneffizienz. Es ermöglicht zudem nahezu Echtzeitdatenzugriff, sodass Teams Ineffizienzen schnell erkennen und schnellere, datengestützte Entscheidungen treffen können.
Big Data Analysen & Künstliche Intelligenz – Erweiterte Analysen auf Basis von Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen helfen dabei, Ursprungsdaten in verwertbare Erkenntnisse zu verwandeln. Diese Tools können Muster erkennen, Ausfälle von Anlagen vorhersagen und Strategien für die vorausschauende Wartung unterstützen, die Ausfallzeiten verringern und die Produktivität verbessern. In einer intelligenten Fabrik stellen Big Data Analysen sicher, dass die richtigen Informationen zur richtigen Zeit die richtigen Personen erreichen.
Industrial Internet of Things (IIoT) – Das IIoT verbindet Maschinen, Geräte und Systeme in der gesamten Fertigungsumgebung. IIoT ermöglicht nahtlose Kommunikation zwischen Anlagen und Bedienpersonal, verbessert die Transparenz, Steuerung und Koordination in der gesamten Produktion. Diese Konnektivität ist die Grundlage jeder Strategie für die vernetzte Fabrik.
Sensoren & Edge-Geräte – Sensoren erfassen Echtzeitdaten von Maschinen, Produktionslinien und der Umgebung, wie Temperatur-, Druck- und Leistungskennzahlen. Edge-Geräte können einen Teil dieser Daten lokal verarbeiten, bevor sie in die Cloud gesendet werden, was schnellere Reaktionen und geringere Latenz ermöglicht. Gemeinsam bieten sie detaillierte Transparenz in jeder Phase des Fertigungsprozesses.
Edge Computing – Durch die Verarbeitung von Daten näher an ihrem Entstehungsort verringert Edge Computing die Abhängigkeit von zentralisierten Systemen und ermöglicht schnellere Entscheidungen. Dies ist besonders wertvoll in zeitkritischen Fertigungsumgebungen, in denen unmittelbare Erkenntnisse helfen, Störungen oder Qualitätsprobleme zu verhindern.
Digitale Zwillinge – Die Digital-Twin-Technologie erstellt virtuelle Abbilder physischer Anlagen, Prozesse oder ganzer Produktionslinien. Diese Modelle ermöglichen es Herstellern, Szenarien zu simulieren, Änderungen zu testen und die Leistung zu optimieren, ohne den realen Betrieb zu beeinträchtigen. Damit sind sie ein leistungsstarkes Werkzeug innerhalb von Lösungen für die intelligente Fabrik.
Robotik & Automatisierung – Fortschrittliche Robotik und automatisierte Systeme rationalisieren sich wiederholende oder komplexe Aufgaben und verbessern Präzision, Konsistenz und Durchsatz. Werden diese Systeme in eine intelligente Fabrik integriert, können sie sich auf Basis von Echtzeitdaten anpassen und so die betriebliche Effizienz insgesamt steigern.
Cybersecurity-Lösungen – Mit zunehmender Konnektivität steigt auch der Bedarf an robuster Cybersicherheit. Intelligente Fabriken setzen auf sichere Netzwerke und Datenschutzstrategien, um sensible Informationen zu schützen und die Integrität des Betriebs über vernetzte Systeme hinweg zu gewährleisten.

Gemeinsam bilden diese Technologien die Grundlage moderner intelligenter Fabriken und ermöglichen es Herstellern, auf intelligentere, effizientere und vollständig vernetzte Betriebsabläufe umzustellen.

Vier Stufen der Entwicklung zur intelligenten Fabrik

Bei der Umsetzung einer vernetzten Fabrik unterstützen Sie vier Ebenen der Datenstruktur dabei, Ihren Fortschritt auf dem Weg zur intelligenten Fabrik zu bewerten. Die vier Stufen der Entwicklung zur intelligenten Fabrik zeigen Unternehmen, welche Schritte erforderlich sind, um die nächste Stufe der vernetzten Fabrik zu erreichen.

Stufe eins bedeutet, dass Daten zwar verfügbar, aber nicht zugänglich sind. Der erste Schritt zur Realisierung einer vernetzten Fabrik besteht darin, Ihre Daten zu verbinden und die verschiedenen Datenquellen an einem Ort zu integrieren, der kontinuierlich Echtzeitdaten der Produktion erfasst und verfolgt. Hier kommt Cloud Computing ins Spiel. Mit dem einfachen Zugriff auf zentral gespeicherte Daten können Ingenieure daran arbeiten, die Produktivität im Fertigungsbereich zu steigern, indem sie schnell auf Probleme reagieren und diese beheben. Auf Stufe eins erfordert die Umsetzung von Verbesserungen weiterhin viel Zeit, Aufwand und Engagement von Ingenieuren – dies ist zeitaufwändig, und Unternehmen sind durch verfügbare Ressourcen eingeschränkt. Um auf die nächste Stufe zu gelangen, müssen Hersteller Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen einsetzen, um vorausschauende und präskriptive Analysen zu ermöglichen.

Switches der Stufe 2 verlagern die Fertigung von reaktiver Problemlösung zu proaktiver Analyse und Verbesserung. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden eingesetzt, um Datenmuster zu verfolgen, Probleme oder Qualitätsausfälle zu erkennen und vorbeugende Maßnahmen zu ergreifen, um Ausfallzeiten zu verhindern. Diese zusätzlichen Systeme unterstützen die Visualisierung von Daten und die Anzeige von Dashboards. Proaktive Analysen verringern erhebliche Ausfallzeiten und nehmen den an der Produktion beteiligten Ingenieuren bestimmte Verantwortlichkeiten ab; dennoch erfordert dies weiterhin beachtliche Zeit und Mühe.

Aktive Daten sind Daten, die maschinelles Lernen nutzen, um proaktive Analysen durchzuführen und Erkenntnisse ohne menschliche Überwachung zu generieren. Stufe drei verwendet aktive Daten nicht nur, um Ausfallzeiten vorherzusagen, bevor sie auftreten, sondern auch, um Lösungen zu empfehlen und die relevanten Personen über Einstellungen zu informieren, die die Optimierung der Produktion ermöglichen. Mithilfe historischer Daten isolieren präskriptive Analysen die Variablen und Produktionseinstellungen, die zu den profitabelsten und am wenigsten profitablen Durchläufen beigetragen haben. Informationen zu diesen Einstellungen ermöglichen es den Produktionsteams, ihre effizientesten Durchläufe zu replizieren und jahrelange Best Practices in Prozesse umzusetzen, denen neue Bediener leicht folgen können.

Die letzte Stufe einer intelligenten Fabrik nutzt KI-gesteuerte Automatisierung, um die durch die Analyse von Daten ermittelten Empfehlungen umzusetzen. In Stufe drei werden die empfohlenen Änderungen an die relevanten Teams im gesamten Unternehmen weitergeleitet, in Stufe vier werden diese Änderungen automatisch ausgeführt. Um Stufe vier bei der Umsetzung von Lösungen für die intelligente Fabrik zu erreichen, sind Datensätze erforderlich, die ausreichend groß sind und genügend validierte Fälle enthalten, damit die Informationssysteme die Auswirkungen automatisierter Produktionsänderungen verstehen können. Dies ist nach wie vor eine Technologie der Zukunft, und es wird immer Vorteile bieten, wenn ein Ingenieur die Empfehlungen vor der Umsetzung überprüft und akzeptiert. Sobald diese jedoch überprüft und akzeptiert wurden, können bestimmte gefährliche Implementierungsprozesse, die früher einem Bediener überlassen waren, nun mithilfe von Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen durchgeführt werden.

Vorteile der Smart Factory-Technologie

Die Implementierung von Lösungen für die intelligente Fabrik bietet messbare Vorteile in der Produktion, im Betrieb und in der gesamten Lieferkette. Durch die Kombination von Smart Factory-Automatisierung mit einem vernetzten Fabrik-Ansatz erschließen Hersteller die folgenden Vorteile:

Schlankere Prozesse – Intelligente Fabriken reduzieren Abfall im gesamten Betrieb, indem sie Workflows optimieren, das Auftragsmanagement verbessern und die Fördertechnik minimieren. Dies führt zu niedrigeren Lagerhaltungskosten, besserer Ressourcenauslastung und höherer Gesamtanlageneffektivität.
Maximale Flexibilität – Smart Factory-Technologien sind darauf ausgelegt, sich an wechselnde Produktionsanforderungen, Produktvarianten und Fertigungsumgebungen anzupassen. Diese Flexibilität ermöglicht es Unternehmen, den Betrieb zu skalieren oder Strategien anzupassen, ohne größere Unterbrechungen.
Erhöhte Agilität – Eine intelligente Fabrik reagiert schnell auf Veränderungen der Kundennachfrage, indem sie Echtzeitdaten und vernetzte Systeme nutzt. Dadurch werden Lieferketten reaktionsfähiger, Überbestände reduziert und die Produktion bleibt auf die Marktbedürfnisse abgestimmt.
Verbesserte Vorhersagbarkeit – Mit erweiterten Analysen und Künstlicher Intelligenz antizipieren intelligente Fabriken Geräteausfälle und Produktionsprobleme, bevor sie auftreten. Vorausschauende Wartung verringert ungeplante Ausfallzeiten, senkt Reparaturkosten und sorgt für einen reibungslosen Betrieb.
Höhere Produktivität – Smart Factory-Automatisierung steigert den Durchsatz, indem Prozesse optimiert und manuelle Eingriffe reduziert werden. Gleichzeitig werden qualifizierte Arbeitskräfte für höherwertige Aufgaben freigesetzt, was zu kontinuierlichen und nachhaltigen Produktivitätssteigerungen führt.
Mehr Transparenz & Kontrolle – Eine vernetzte Fabrik bietet durchgängige Transparenz über Produktion, Anlagenleistung und Lieferkettenaktivität. Diese Transparenz ermöglicht schnellere und fundiertere Entscheidungen auf allen Ebenen des Unternehmens.
Verbesserte Qualitätssicherung – Echtzeitüberwachung und Datenanalyse helfen, Anomalien früher im Produktionsprozess zu erkennen. Das führt zu konsistenterer Produktqualität, weniger Rückrufen und höherer Kundenzufriedenheit.
Kosteneinsparungen im Zeitverlauf – Während die anfängliche Implementierung Investitionen erfordert, sorgen Lösungen für die intelligente Fabrik langfristig für Kostensenkungen durch Effizienzsteigerungen, reduzierte Ausfallzeiten, optimierte Ressourcennutzung und verbessertes Energiemanagement.

Aufbau einer intelligenteren, stärker vernetzten Fabrik

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