LÖSUNGEN AUS DEM SPITZENCLUSTER IT’S OWL...bewerb für intelligente technische Systeme. Hierzu werden 47 anwendungsorientierte Forschungsprojekte im Gesamt - umfang von ca. 100

AUF DEM WEG ZU INDUSTRIE 4.0: LÖSUNGEN AUS DEM SPITZENCLUSTER IT’S OWL

INDUSTRIE 4.0

Mehr Infos finden Sie auf:

www.its-owl.de

VORWORT | 3

LÖSUNGEN AUS DEM SPITZENCLUSTER IT’S OWL

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 For-

schung – dem Flaggschiff der Hightech-Strategie der Bundesregierung –, gilt it’s OWL bundes-

weit 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 ver-

schiedenen 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-Bei spielen

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 Bau-

steine in der Praxis.

AUF DEM WEG ZU INDUSTRIE 4.0SPITZENCLUSTER IT’S OWL LIEFERT LÖSUNGEN

Prof. em. Dr. Otthein HerzogJacobs University Bremen

WISSENSCHAFTLICHER BEIRAT VON IT’S OWL

Prof. Dr. Edgar KörnerHonda Research Institute Europe GmbH

Prof. Dr.-Ing. Dr. h. c. Manfred NaglSoftware Engineering,RWTH Aachen

Prof. Dr. Ir. Fred J. A. M. van HoutenProfessor for Design Engineering,University of Twente

4 | INHALT

AUF DEM WEG ZU INDUSTRIE 4.0

INHALTSVERZEICHNIS

VORWORT

Auf dem Weg zu Industrie 4.0Spitzencluster it’s OWL liefert Lösungen

Industrie 4.0 – Die vierte industrielle Revolution Reale und virtuelle Welt wachsen weiter zusammen

Der Spitzencluster im Kontext Industrie 4.0Intelligente Produkte und Produktionssysteme aus OWL

Technologieplattform für intelligente technische SystemeForschungsergebnisse nutzbar machen

13 Selbstoptimierung Die Maschine denkt mit, lernt und passt sich an

15 Mensch-Maschine-Interaktion Intelligente Maschinen verstehen den Menschen

17 Intelligente Vernetzung Anschließen und Betreiben

20 Energieeffizienz Weniger Energieverbrauch, höhere Leistung

22 Systems Engineering Intelligente Entwicklung für intelligente Produkte

Resümee und AusblickBereit für die vierte industrielle Revolution

Literatur

Clusterpartner

Impressum

3

5

7

11

24

25

26

27

INDUSTRIE 4.0 – DIE VIERTE INDUSTRIELLE REVOLUTION | 5


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 Baumwollspinne-

reien und Webereien Mittelenglands. Den großen Durch-

bruch 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 ent-

stehenden Massenmärkte. Wesentliche Merkmale der

durch Frederick Winslow Taylor geprägten Rationalisie-

rung dieser Epoche waren die Arbeitsteilung, die Standar-

disierung, die Präzisionsfertigung sowie die Fließfertigung.

Henry Ford wandte diese neue Methodik auf die Produk-

INDUSTRIE 4.0 – DIE VIERTE INDUSTRIELLE REVOLUTIONREALE UND VIRTUELLE WELT WACHSEN WEITER ZUSAMMEN

BILD 1 Historische Entwicklung der industriellen Produktion (nach DFKI)

Ende 18. Jahrhundert Beginn 20. Jahrhundert 1960er Jahre heute

4. INDUSTRIELLE REVOLUTIONauf Basis cyber-physischer Systeme

GRA

D D

ER K

OM

PLEX

ITÄ

T

3. INDUSTRIELLE REVOLUTIONEinsatz von IT zur Automatisierung der industriellen Fertigung (NC-Maschine, Industrieroboter, SPS), Paradigma der flexiblen Automatisierung

2. INDUSTRIELLE REVOLUTIONRationalisierung, Betriebswissenschaft nach Taylor: Arbeitsteilung, Fließprinzip, Standardisierung, Präzisionsfertigung, Bedienung von Massenmärkten

1. INDUSTRIELLE REVOLUTIONNutzung der Dampfmaschine: Aufschwung Textilindustrie, Kohleförderung, Stahlerzeugung

Spinn- und Webmaschinen

Henry Ford,Produktion T-Modell

Speicherprogrammierbare Steuerung (SPS)

6 | INDUSTRIE 4.0 – DIE VIERTE INDUSTRIELLE REVOLUTION


tion des T-Modells an und erzielte damit einen bahnbrechen-

den Erfolg in der Automobilherstellung. Die Elektrizität för-

derte die Dezentralisierung der mechanischen Systeme.

Die dritte industrielle Revolution basierte auf der Ent-

wicklung und Verbreitung des Computers bzw. Mikropro-

zessors. 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 entsprechen-

den Systeme zeichnen sich durch eine hohe Produktivität

und Flexibilität aus.

Seit einiger Zeit beobachten wir den Wandel von natio-

nalen Industriegesellschaften zur globalen Informations-

gesellschaft. Informations- und Kommunikationstechnik

wachsen zusammen und durchdringen alle Lebensbereiche.

Produktion wird als komplexes informationsverarbeiten-

des System verstanden, in dem bereichs- und unterneh-

mensübergreifende Leistungserstellungsprozesse und

deren durchgängige Unterstützung durch Informations- und

Kommunikationstechnik eine herausragende Rolle spielen.

Vor diesem Hintergrund werden Geräte und Systeme unse-

rer realen Umgebung, die durch eingebettete Software

gesteuert werden, zunehmend in das weltumspannende

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 indus-

trielle Revolution (Industrie 4.0) gesehen wird [KLW11],

[FA13].

Der Weg zum neuen Leitbild Industrie 4.0 wird evolu tionär

verlaufen. Die Auswirkungen auf die industrielle Produktion

werden rückblickend den Charakter einer Revo lution 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 aufge-

zäumt werden«.

Bild 2 soll diese Botschaft anschaulich und plausibel ver-

mitteln: 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 unterneh-

merisch gehandelt werden [GP14], [Jas12].

BILD 2 Vier-Ebenen-Modell zur zukunftsorientierten Unternehmensgestaltung [GP14]

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«.

Einführung von IT-Systemen zur Unterstützung wohl- strukturierter Prozesse.

SYSTEME

PROZESSE

STRATEGIEN

VORAUSSCHAU

DER SPITZENCLUSTER IM KONTEXT INDUSTRIE 4.0 | 7


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 intelligen-

ten technischen Systemen zu gestalten.

Weltmarktführer im Maschinenbau und in der Elektro-,

Elektronik- und Automobilzulieferindustrie sowie inter-

national renommierte Forschungseinrichtungen bündeln

hierzu ihre Kräfte. Das gemeinsame Ziel: eine Spitzen-

position der Region OstWestfalenLippe im globalen Wett-

bewerb 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

Intelligente technische Systeme basieren auf dem Zusam-

menspiel von Informatik und Ingenieurwissenschaften. Das

Technologiekonzept beschreibt den Aufbau und die Funk-

DER SPITZENCLUSTER IM KONTEXT INDUSTRIE 4.0INTELLIGENTE PRODUKTE UND PRODUKTIONSSYSTEME AUS OWL

BILD 3 Technologiekonzept: Von intelligenten Teilsystemen hin zum vernetzten, cyber-physischen System

AKTORIK SENSORIK

MENSCH

TEILSYSTEM

VERNETZTES SYSTEM

MENSCH-MASCHINE-SCHNITTSTELLE

LEISTUNGS-VERSORGUNG

Information

Energie

Stoff

KOMMUNIKATIONS-SYSTEM


GRUNDSYSTEM

UMGEBUNG

KOMMUNIKATIONS-SYSTEME

INFORMATIONS-VERARBEITUNG

KognitiveRegulierungAssoziativeRegulierung

Nicht-kognitiveRegulierung

8 | DER SPITZENCLUSTER IM KONTEXT INDUSTRIE 4.0


tion intelligenter technischer Systeme und durch welche

Eigenschaften sich diese auszeichnen.

Die Realisierung der vier Eigenschaften adaptiv, robust,

vorausschauend und benutzungsfreundlich beruht auf

der Grundlagenforschung der drei führenden Hochschulen

auf den Gebieten Selbstoptimierung, Kognition, Mensch-

Maschine-Interaktion und Intelligente Vernetzung. Dabei

orientiert sich das Technologiekonzept des Spitzenclusters

an den Konzepten von Cyber-Physical Systems und Indus-

trie 4.0. In fünf Querschnittsprojekten erarbeiten die

regionalen Hochschulen Grundlagen, die den Unterneh-

men in einer Technologieplattform zur Verfügung gestellt

werden.

Das Technologiekonzept strukturiert ein intelligentes tech-

nisches System in vier Einheiten: Grundsystem, Sensorik,

Aktorik und Informationsverarbeitung (Bild 3). Der Infor-

mationsverarbeitung 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

physische Systemaktion ausführt. Beim Grundsystem han-

delt es sich in der Regel um mechanische Strukturen.

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].

In erster Linie prägt die Art der Informationsverarbeitung

den beabsichtigten Wandel von mechatronischen zu intelli-

genten technischen Systemen. So verfügen mechatroni-

sche Systeme nur über eine reaktive und starre Kopplung

zwischen Sensorik und Aktorik. Intelligente technische

Systeme hingegen können diese gezielt anpassen. Reak-

tive Wirkungsabläufe werden dabei nicht vollständig er-

setzt, da die meisten grundlegenden Systemmechanismen

schon aus Sicherheitsgründen reaktiv und reflexartig ab-

laufen müssen.

Das aus der Kognitionswissenschaft stammende Drei-

schichtenmodell für die Verhaltenssteuerung [Str98]

BILD 4 Zwei konvergierende Entwicklungsstränge als Innovationstreiber (nach Forschungsunion 2013)

INTERNET DER DATEN UND DIENSTE

INTERNET DERDINGE

Physikalische Objekte, Geräte, ...

EingebetteteSysteme

Cyber-PhysicalSystems (CPS)

A Sensorik, AktorikA Integration hochleistungsfähiger

Kleinstcomputer

A Semantische BeschreibungA Vernetzung, Internet (M2M)A Drahtlose Kommunikation

A IP-Fähigkeit

viele Benutzer, 1 Computer

Zentralrechner

1 Benutzer, 1 Computer

Data Warehouses,Internet, PC

Big Data,Cloud Computing,

Smart Devices

1 Benutzer, viele Computer

DER SPITZENCLUSTER IM KONTEXT INDUSTRIE 4.0 | 9


(Bild 3) veranschaulicht die abstrakte Sichtweise auf die

Informationsverarbeitung intelligenter Systeme:

Die nicht-kognitive Regulierung enthält die Steuerung und

Regelung (motorischer Regelkreis) sowie Reflexe. Übertra-

gen auf ein mechatronisches System wäre das beispiels-

weise die Sicherstellung des kontrollierten Bewegungs-

verhaltens eines Mehrkörpersystems, z. B. das Fahrwerk

eines Pkws.

Die assoziative Regulierung beinhaltet u. a. Reiz-Reaktions-

Mechanismen und Konditionierung. In einem technischen

System würde die Reglerumschaltung – z. B. von einer Ge-

schwindigkeits- 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-

konzepts ist daher, dass intelligente technische Systeme

kommunizieren und kooperieren können. Die Funktiona lität

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 gefor-

derten 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 betrach-

tet wurden, wie beispielsweise Cloud-Computing und ein-

gebettete Systeme. Das vernetzte System wird nicht mehr

ausschließlich durch eine globale Steuerung beherrschbar

sein, vielmehr muss auch durch lokale Strategien ein glo-

bal 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.

BILD 5 Anwendungsfelder von intelligenten vernetzten Systemen (nach Forschungsunion 2012)

INTERNET DER DATEN UND DIENSTE

INTERNET DERDINGE

Smart Building

Smart Mobility Smart Products

Smart Grids Smart Factory

Smart Health Smart Logistics

10 | DER SPITZENCLUSTER IM KONTEXT INDUSTRIE 4.0


Das Internet der Dinge ist das Resultat aus dem oben be-

schriebenen Technologiekonzept. In diesem kommunizie-

ren physische intelligente Objekte, wie z. B. Werk stücke,

Maschinen, Betriebsmittel, Lager- und Transportsysteme

und Fertigungsleitstand, über das Internet oder andere Netze.

Der Wandel zu einer virtuellen Geschäftswelt basiert hin-

gegen auf einem zunehmenden Angebot von internet-

basierten Dienstleistungen und der Verfügbarkeit von gro-

ßen Datenmengen, die immer schneller verarbeitet werden

können. Globale Datennetze, basierend auf Technologien

wie Big Data, Cloud-Computing und Smart Devices, ermög-

lichen ein Internet der Daten und Dienste. Daraus erge ben

sich vielfältige Möglichkeiten für innovative Dienstleistun-

gen – oft durch Kombination von Sachleistungen –

und attraktive Geschäftsmodelle [ASSW14].

Vor dem Hintergrund dieser Entwicklung sind die 33 Inno-

vationsprojekte des Spitzenclusters zu sehen, die zu inno-

vativen Marktleistungen führen. Tabelle 1 ordnet eine Aus-

wahl der Innovationsprojekte des Spitzenclusters den in

Bild 5 dargestellten Anwendungsbereichen zu.

TABELLE 1 it’s OWL Innovationsprojekte (Auswahl) im Kontext von Industrie 4.0

SMART PRODUCTS SMART FACTORY SMART LOGISTICS1

Elektronische UmfelderkennungCLAAS

FertigungsinselnHARTING

Energieeffiziente IntralogistikLenze

eXtreme Fast ControlBeckhoff

Intelligente LeistungsstellerAEG

Intelligente Vernetzung von LandmaschinenCLAAS

Hochintegrierter ElektronikmotorLenze

Intelligente Verarbeitung von GroßbauteilenGoldbeck

Innovative AutomatisierungsgeräteWeidmüller

Intelligente WerkzeugmaschineDMG MORI

Integrierte SteuerungstechnikKEB

Interaktive Robotik im FertigungsprozessHARTING

Intelligenter SystembaukastenWittenstein

Scientific AutomationBeckhoff

Intelligentes GefahrstofflagerDENIOS

Selbstoptimierende WäschereiKannegiesser

Selbstoptimierender BonderHesse

Self-X-FertigungsprozesseWeidmüller, Hettich

Selbstoptimierender KneterWP Kemper

Virtuelle ArbeitsvorbereitungDMG MORI

Separator i4.0GEA

Wandlungsfähige ProduktionstechnikPhoenix Contact

Software Defined Industrial EthernetWAGO

1 Zahlreiche Anwendun-gen aus dem Bereich Logistik im Kontext Industrie 4.0 erarbeitet das EffizienzCluster LogistikRuhr, das eben-falls als Spitzencluster ausgezeichnet wurde. Zwischen beiden Spit-zenclustern besteht eine strategische und fachliche Kooperation.

TECHNOLOGIEPLATTFORM FÜR INTELLIGENTE TECHNISCHE SYSTEME | 11


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 Querschnitts projekte

und neun Nachhaltigkeitsmaßnahmen auf. Innovationspro-

jekte 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

TECHNOLOGIEPLATTFORM FÜR INTELLIGENTE TECHNISCHE SYSTEMEFORSCHUNGSERGEBNISSE NUTZBAR MACHEN

TABELLE 1 it’s OWL Innovationsprojekte (Auswahl) im Kontext von Industrie 4.0

Intelligente Vernetzung

Mensch-Maschine-Interaktion

Systems Engineering

Energieeffizienz

Selbstoptimierung

BILD 6 Projektstruktur des Spitzenclusters

Vorausschau

Internationalisierung

Arbeit 4.0

Prävention Produktpiraterie

Technologietransfer

Aus- und Weiterbildung

Marktorientierung

Unternehmensgründungen

Akzeptanz

33 INNOVATIONSPROJEKTEder Kernunternehmen führen zu überlegenen Marktleistungen

Globale Zielmärkte Maschinenbau, Fahrzeugtechnik und Energietechnik

9 NACHHALTIGKEITSMASSNAHMENerzeugen Entwicklungsdynamik über Förderdauer hinaus

Teilsysteme Beispiele:A Intelligente SensorenA AntriebeA Automatisierungs-

komponenten

Sie bilden die Basis für Systeme.

Systeme Beispiele:A ProduktionsmaschinenA HausgeräteA Geldautomaten

Sie bilden die Basis für teils geografisch verteilte, vernetzte Systeme.

Vernetzte Systeme Beispiele:A Smart GridsA ProduktionsanlagenA Cash Management Systeme

Zur Laufzeit veränderlich, neue Funktionalität durch Zusammenspiel von Systemen.

5 QUERSCHNITTSPROJEKTEschaffen Technologieplattform für Innovationsprojekte und Transfer

12 | TECHNOLOGIEPLATTFORM FÜR INTELLIGENTE TECHNISCHE SYSTEME


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:

Die Innovationsprojekte nutzen technologische Syner-

gien; das »Rad wird nicht jedes Mal neu erfunden«.

Die Technologieplattform reift durch den Einsatz der

Leistungen und Technologien der Querschnittsprojekte

in den Innovationsprojekten.

Die Technologiebasis steht weiteren Unternehmen im

Cluster und ggf. auch außerhalb des Clusters offen. Da-

durch kann eine große Anzahl von Unternehmen, ins-

besondere kleine und mittlere Unternehmen (KMU), von

Spitzentechnologien profitieren. Dies in der Praxis zu

realisieren, ist Zweck der etwa 170 geplanten Trans-

ferprojekte.

Auf den nächsten Seiten werden die fünf Querschnitts-

projekte erläutert, die die Technologieplattform des Clus-

ters bilden. Anhand von Best-Practice-Beispielen wird

gezeigt, wie die Ergebnisse aus der Forschung für Unter-

nehmen anwendbar werden.

BILD 7 Die fünf Querschnittsprojekte im Technologiekonzept

Intelligente Vernetzung

Mensch-Maschine- Interaktion

Systems Engineering

Energieeffizienz

AKTORIK SENSORIK

MENSCH

TEILSYSTEM

MENSCH-MASCHINE-SCHNITTSTELLE

LEISTUNGS-VERSORGUNG

Information

Energie

Stoff


GRUNDSYSTEM

UMGEBUNG

KOMMUNIKATIONS-SYSTEME

INFORMATIONS-VERARBEITUNG

KognitiveRegulierungAssoziativeRegulierung

Nicht-kognitiveRegulierung Selbstoptimierung

SELBSTOPTIMIERUNG | 13


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 Informa-

tionsverarbeitung mithilfe von Ansätzen der Regelungs-

und 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 Vertika-

len Integration im Themenbereich Industrie 4.0 zuordnen

(u. a. Optimierung der Prozesssteuerung oder Sensordaten-

analyse) [Pla14].

Best-Practice-BeispielSELBSTOPTIMIERENDE STANZ-BIEGE-MASCHINE

Selbstoptimierende Elemente der Stanz-Biege-Maschine

von Weidmüller (Bild 8) sind eine hochpräzise Messtech-

nik, 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 intel-ligente Informationsverarbeitung minimieren Materialverluste und verbessern die Qualität des Bear-beitungsprozesses.

SELBSTOPTIMIERUNGDIE MASCHINE DENKT MIT, LERNT UND PASST SICH AN

QUERSCHNITTSPROJEKT

14 | SELBSTOPTIMIERUNG


Steuerung weiter. Diese sorgt dafür, dass die Maschine

eigenständig auf Abweichungen reagiert und die Werk-

zeuge anpasst.

Ergebnis sind minimierte Materialverluste sowie eine ver-

besserte Qualität der Bearbeitung [Kal13]. In Zukunft kann

das Prinzip der Selbstoptimierung auf ganze Produktions-

linien 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. An-

lage erfolgen. Die Anpassung des Verhaltens erfolgt

dabei indirekt über sogenannte Systemziele. Diese stellen

übergeordnete Ziele des Systems dar und werden hinsicht-

lich der aktuellen Situation eigenständig vom System prio-

risiert. Beispiele für Systemziele sind: »Minimiere Durch-

laufzeit«, »Minimiere Energieverbrauch« oder »Maximiere

Qualität«.

Best-Practice-BeispielRESSOURCENEFFIZIENTE GROSSWÄSCHEREI

Die Firma Kannegiesser definiert solche übergeordneten

Ziele z. B. für die Automatisierung in Großwäschereien

(Bild 9). In Abhängigkeit vom Energiepreis, dem Grad der

Verunrei nigung sowie der Auslastung der Wäscherei wer-

den die Ziele »Minimiere Durchlaufzeit«, »Minimiere

Energie verbrauch« oder »Maximiere Qualität« priorisiert.

Falls nun stark verunreinigte Wäsche zur Desinfektion vor-

liegt, wird beispielsweise die Reinigungsleistung wesent-

lich erhöht, wenngleich dies in bestimmten Grenzen zu

erhöhtem Energieverbrauch oder einer höheren Durchlauf-

zeit führt. Dazu werden Parameter wie Temperatur, die

Dosierung von Reinigungsmitteln oder die Einwirkzeit

bedarfsgerecht und selbstständig angepasst.

BILD 9Selbstoptimierende und ressourceneffiziente Großwäschereien (Kannegiesser)

Intelligente Automati-sierung optimiert das Zusammenspiel der Maschinen und die Prozesse der gesam-ten Wäscherei.

MENSCH-MASCHINE-INTERAKTION | 15


Die zunehmende Durchdringung von Produkten und Pro-

duktionssystemen mit Informations- und Kommunikations-

technik erhöht deren Komplexität. Sie stellt neue Anfor-

derungen 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 Interaktionstechno logie

in den letzten Jahren eröffnet neue Möglichkeiten bei der

Gestaltung der Mensch-Maschine-Interaktion. Neben klas-

sischen 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 Techno-

logie in kurzer Zeit und zu geringen Kosten verfügbar ge-

worden. 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 Assistenz-

systeme unterstützt [WEG+13]. Auf diesen Vorarbeiten auf-

bauend, werden geeignete Methoden im Spitzencluster

aufbereitet und für den Technologietransfer bereitgestellt.

Best-Practice-BeispielVIRTUELLE DESIGN REVIEWS IM MASCHINENBAU

Ein Beispiel ist der Einsatz von intuitiven Interaktionstech-

niken 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)

MENSCH-MASCHINE-INTERAKTIONINTELLIGENTE MASCHINEN VERSTEHEN DEN MENSCHEN

QUERSCHNITTSPROJEKT

16 | MENSCH-MASCHINE-INTERAKTION


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-Reality-

Darstellung 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 Verhal-

ten 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 aus-

gehend 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 Ge-

triebe, Förderbänder etc. –, aber auch Interaktionsmöglich-

keiten für den Entwickler – wie Serviceschritte, Bedienung

von Anlagenteilen etc. – am virtuellen Prototyp darstellen.

Best-Practice-BeispielASSISTENZSYSTEME FÜR DIE BEDIENUNG FLEXIBLER FERTIGUNGSLINIEN

Neue Assistenzsysteme unterstützen Mitarbeiter bei der

Konfiguration, Wartung und Instandhaltung intelligenter

technischer Systeme im Produktionsumfeld. Die Firma

HARTING entwickelt beispielsweise ein integriertes Kon-

zept 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 Systemarchitek-

tur werden neuartige Konzepte für prozessintegrierte

Benutzerschnittstellen benötigt. Sie bilden eine wichtige

Grundlage für eine interaktive Beschreibung und schritt-

weise Verbesserung der für eine Produktionsaufgabe not-

wendigen 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, Benutzerfreundlich-

keit und Wirtschaftlichkeit von wandlungsfähigen Produk-

tionssystemen, 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.

BILD 11 Flexible Fertigung durch intelligente Automatisierung und Mensch-Maschine-Interaktion (HARTING)

Intuitive Benutzer-schnittstellen unter-stützen die flexible Kombination von Fertigungslinien.

INTELLIGENTE VERNETZUNG | 17


Ein wichtiger Schlüssel zur Realisierung des Leitbilds

Indus trie 4.0 ist die weitreichende Vernetzung intelligen-

ter 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 Selbstkonfigura tion

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 redu ziert und vereinfacht werden (Bild 12). Der

Maschinenführer wird entlastet, die Produktivität und

Effizienz gleichzeitig gestei gert. Außerdem ermöglichen

rekonfigurierbare Kommunika tionsschnittstellen die flexible

Integration von intel ligenten technischen Systemen in unter-

schiedliche Kom munika tionsnetze. Dafür leisten anpas-

sungsfähige Koordinationsprotokolle, die in Bezug auf ihre

BILD 12Intelligente Vernetzung als Grundlage wandlungsfähiger Produktion (inIT)

Durch Plug and Produce können Fertigungssysteme mit einfachen Mitteln umgebaut werden.

INTELLIGENTE VERNETZUNGANSCHLIESSEN UND BETREIBEN

QUERSCHNITTSPROJEKT

18 | INTELLIGENTE VERNETZUNG


Sicherheitseigenschaften überprüft werden können, einen

weiteren Beitrag zur Rea lisierung von wandlungsfähigen

Produktionssystemen.

Die verwendeten Algorithmen zur Informationsfilterung und

zur intelligenten Verarbeitung basieren auf possibilisti-

schen sowie evidenztheorie-basierten Ansätzen und eignen

sich zur Einbettung in standardisierte Frameworks. Durch

effizientes Design wird ein echtzeitfähiger Einsatz in res-

sourcenbeschränkten eingebetteten Systemen möglich.

Darüber hinaus kommt der Standardisierung eine zentrale

Bedeutung zu, um die Kompatibilität von Systemen ver-

schiedener Hersteller sicherzustellen. Für eine zuverlässige

industrielle Kommunikation bietet der Standard OPC Uni-

fied Architecture (OPC-UA) einen aussichtsreichen Ansatz

für die Integration heterogener Link-Layer-Technologien

und der Informationsmodellierung.

Best-Practice-BeispielAUTOMATION FÜR FLEXIBLE PRODUKTIONSTECHNIK

Das Unternehmen Phoenix Contact realisiert eine verbes-

serte Wandlungsfähigkeit von Produktionsanlagen am

Beispiel einer individuellen Bestückung von Tragschienen

mit Reihenklemmen (Bild 13). Ziel ist eine vereinfachte

Planung und Inbetriebnahme sowie eine schnellere Anpas-

sung der Anlagen an neue Anforderungen.

Schwerpunkte der Arbeiten sind die Integration der Anla-

genmodule in bestehende IT-Systeme sowie eine intelli-

gente Steuerungs- und Kommunikationstechnik. Durch die

automatische Konfiguration bei Planung und Betrieb müssen

nicht alle Fertigungsvarianten bereits während des Ent-

wurfs einer Anlage berücksichtigt werden. Der Engineering-

Aufwand wird verringert. Die Anlage reagiert zudem flexi-

bel auf Änderungen. Zum Beispiel kann während der

laufenden Produktion eine Variante im Bauplan geändert,

ein neues Produktionsmittel berücksichtigt oder die Stück-

zahl verändert werden. Das System stellt sich unverzüg-

lich auf die neuen Gegebenheiten ein und passt den Pro-

duktionsablauf an. Durch das intelligente Miteinander von

Mensch, Maschine und Produkt führen unerwartete Ereig-

nisse nicht mehr zu Produktionsausfällen oder Qualitäts-

einbußen.

Ein weiterer Aspekt sind auf einer digitalen Artikelbe-

schreibung basierende intelligente Produkte. Sie kennen

ihre geplante Wertschöpfungsfolge, können mit den Pro-

duktionsanlagen kommunizieren und sind jederzeit eindeutig

identifizierbar. Informationen entlang ihres Lebens zyklus

BILD 13 Wandlungsfähige Produktion durch Plug and Produce (Phoenix Contact)

Produkt- und Prozess-änderungen: Bestäti-gung nach Selbstkon-figuration

INTELLIGENTE VERNETZUNG | 19


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 so-

wie 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

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 abge-

stimmt werden. Ziel der Firma CLAAS ist die Entwicklung

eines softwarebasierten Dienstes, mit dem sich unter-

schiedliche 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 Ver-

netzung 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 soft-

warebasierte Dienst kann auf weitere Anwendungen, wie

die Transportlogistik, übertragen werden.

BILD 14Prozessoptimierung durch die intelligente Vernetzung von Landmaschinen (CLAAS)

Ein softwarebasierter Dienst koordiniert und optimiert den gesamten Ernteprozess. Grundlage ist die intelligente Vernetzung der Landmaschinen.

20 | ENERGIEEFFIZIENZ


Der effiziente Umgang mit den vorhandenen Ressourcen

und insbesondere der benötigten Energie spielt ebenfalls

eine entscheidende Rolle im Leitbild Industrie 4.0. Über-

geordnetes 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 Ener-

gie- und Lastmanagement in einem intelligenten techni-

schen System.

Durch die Kombination von Prozessdaten aus der Ferti-

gungsanlage 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 zen-

traler Bedeutung.

Best-Practice-BeispielENERGIEEFFIZIENTE INTRALOGISTIK DURCH INTELLIGENTE ANTRIEBS- UND STEUERUNGSTECHNIK

Als eine beispielhafte Anwendung wird vom Unterneh-

men Lenze die Intralogistik herangezogen (Bild 15). Heutige

Intralogistiksysteme bestehen aus voll automatisierten

Lager- und Verteilsystemen, deren Energieverbrauch

hauptsächlich von elektrischen Antrieben verursacht wird.

Energie effiziente Lösungen wurden bisher aus Kosten-

BILD 15Energieeffiziente Intralogistik durch effiziente Antriebslösungen (Lenze)

Baukastensystem mit intelligenten Antriebslösungen und Lastmanagement

für die energieeffiziente Intralogistik

ENERGIEEFFIZIENZWENIGER ENERGIEVERBRAUCH, HÖHERE LEISTUNG

QUERSCHNITTSPROJEKT

ENERGIEEFFIZIENZ | 21


gründen selten betrachtet. Durch steigende Energiekosten

bildet der Energieverbrauch mittlerweile jedoch einen

erheblichen Kostenfaktor.

Der Einsatz von intelligenter Antriebs- und Steuerungs-

technik 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 realisie-

ren. 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. Vergleichs-

messungen zeigen beim Einsatz elektrischer Antriebstech-

nik 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 Rah-

men der KlimaExpo.NRW ausgezeichnet.

Best-Practice-BeispielNACHHALTIGE PRODUKTION DURCH INTELLI-GENTE AUTOMATISIERUNGSTECHNIK

Intelligente Automatisierungslösungen sind ein wesent-

licher Hebel für eine ressourcenschonende und damit ener-

gieeffiziente Produktion. Großes Potenzial verspricht die

Integration intelligenter Verfahren und Technologien, wie

z. B. Selbstoptimierung, Lernverfahren, Condition Monito-

ring und Bildverarbeitung, in die klassische Automatisie-

rungstechnik (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 bei-

trägt (Bild 16).

Kern der Plattform sind wiederverwendbare Lösungs-

elemente, die sowohl als Hardware- als auch als Software-

kom ponenten intelligente Funktionen für die Automatisie-

rungstechnik bereitstellen. Durch den Einsatz dieser

Lösungs elemente kann in Zukunft der Energieverbrauch

von Produktionssystemen um mindestens 10 % reduziert

werden. Ferner können die Produktivität und Verlässlichkeit

der Produktionssysteme bei nahezu gleichbleibenden Kos-

ten für die Automatisierungstechnik gesteigert werden.

BILD 16Intelligente Automatisierungslösungen für nachhaltige Produktion (Beckhoff)

Energieeffiziente Produktionssysteme durch die Integration intelligenter Verfahren und Technologien in die Automatisierungs-technik

ENERGIEEFFIZIENZ

22 | SYSTEMS ENGINEERING


Durch intelligente technische Systeme werden Benutzer-

freundlichkeit, 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, fachdiszi-

plinübergreifende Disziplin zur Entwicklung technischer

Systeme. Es stellt das multidisziplinäre System in den Mit-

telpunkt und umfasst die Gesamtheit aller Entwicklungs-

aktivitäten.

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 fachdisziplinübergreifen-

den Entwurf eines komplexen Systems zu ermöglichen.

Dieser fließt im Zuge der weiteren Konkretisierung in die

etablierten Entwicklungsmethodiken und die entsprechen-

den Tool-Umgebungen der betroffenen Fachdisziplinen,

wie Mechanik, Elektrotechnik/Elektronik, Softwaretechnik

sowie Anlagen- und Prozesstechnik, ein. Durch diese Vor-

gehensweise werden Entwicklungszeiten verkürzt, Abstim-

mungsbedarfe und nachträgliche Änderungen minimiert

sowie die Produktqualität erhöht.

BILD 17Modellierung zur Optimierung der Ressourceneffizienz von Großwäschereien (Kannegiesser)

3D-Modell der Großwäschereianlage:A 800.000 Teile pro WocheA 25 t Wäsche pro TagA 2 t Waschmittel pro Tag

SotierstandZentrifugeKleine Waschstraße

VereinzelungsstandPresseGroße Waschstraße

Wäsche waschen

Wäsche waschen

Sortierspeicher

Entwässern

Entwässern

Wasch- & Schleudermaschine [2]

Waschen Schleudern

Markier- und Lagerstation

Wäsche markieren

Wäsche puffernBündel markierter

Wäsche

Vereinzeln

Sortieren

Wäsche puffern

Formteile, Volltrockenware,

Flachwäsche[verschmutzt]

Volltrockenware, Flachwäsche

[verschmutzt]

Wäschestück [sauber] [feucht]

Wäschestück [sauber] [feucht]

Wäschestück [sauber]

[halbtrocken]

Wäschestück [sauber]

[halbtrocken]

Vorpuffer 12-Kammer-Waschstraße

WaschenWäsche vorpuffern

Zustände Wäschestück

Volltrockenware

Wäschestück

Personalisierbar:boolSaugfähigkeit [l/kg]:floatVerschmutzungsgrad:floatFaltmuster:enumFarbe:enum

Formteil

Form:enum

Flachwäsche

Größe:enum

Verschmutzt

Sauber

Halbtrocken

Feucht

Trocken

Zustand Zustandsübergang Anfangsknoten

Ungefaltet

Gefaltet

Legende

Objekt Generalisierung

Verhalten-Aktivitäten:Wäschereiverarbeitungsprozess

Verhalten-Zustände:Produkt Wäsche

Wirkstruktur:einzelne Produktionsmittel

SYSTEMS ENGINEERINGINTELLIGENTE ENTWICKLUNG FÜR INTELLIGENTE PRODUKTE

QUERSCHNITTSPROJEKT

SYSTEMS ENGINEERING | 23


Best-Practice-BeispielDISZIPLINÜBERGREIFENDE PRODUKT- UND PROZESSMODELLIERUNG

Ziel der Firma Kannegiesser ist die erhebliche Verbesse-

rung 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.

Im Rahmen des Projekts werden dazu neuartige Modellie-

rungs- 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 be-

schreiben 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 Opti-

mierungen zielgerichtet umsetzen. Mithilfe der selbstop-

timierenden 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.

Best-Practice-BeispielARBEITSVORBEREITUNG DURCH VIRTUELLE WERKZEUGMASCHINEN

Die Firma DMG MORI plant die Unterstützung der Arbeits-

vorbereitung durch eine cloud-basierte Dienstleistungs-

plattform. 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 weit-

aus realistischer als vereinfachte Nachbildungen von

Maschinen, die üblicherweise in NC-Programmier systemen

zum Einsatz kommen. Bei kleinen Losgrößen hängen die

Werkstückkosten maßgeblich von den Zeiten der Arbeits-

vorbereitung sowie von den Rüst- und Neben zeiten einer

Werkzeugmaschine ab. Durch den Trend hin zu sinkenden

Losgrößen bieten diese Faktoren Potenzial für weitere

Effizienzsteigerungen.

Verwirklicht werden diese Effizienzsteigerungen durch die

angestrebte Dienstleistungsplattform (Bild 18). In Zukunft

werden die Fertigungsunterlagen aus der Arbeitsvorberei-

tung optimiert, bevor sie in die Werkstatt weitergeleitet

werden. Die Planung berücksichtigt explizit die Wechsel-

wirkungen zwischen der Optimierung einer einzelnen

Maschine und des gesamten Maschinenparks. Diese kom-

binierte Planung erlaubt hinsichtlich der Rüst- und Neben-

zeiten oftmals eine günstigere Prozessreihenfolge und

Maschinenauswahl. Zusätzlich werden das Erfahrungs-

wissen der Fertigungsplaner und die Ergebnisse der Opti-

mierungen für die Wiederverwendung in eine integrierte

Wissensbasis übernommen [RIR+16].

BILD 18Optimierung von Fertigungsunterlagen durch die virtuelle Werkzeugmaschine (DMG MORI)

GEPLANTE ROLLE DER CLOUD -ANWENDUNG

HEUTE

Intelligente Maschinen-auswahl und Einrichtung

Intelligente Fertigungs-steuerung

Virtualisierte Simulation von Werkzeugmaschinen

FERTIGUNGARBEITSPLANUNG

INTERNETSYSTEMS ENGINEERING

24 | RESÜMEE UND AUSBLICK


Mit einer stark durch den Maschinen- und Anlagenbau so-

wie 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 Weltmarkt-

anteil 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 ver-

spricht.

Ergänzt durch eine starke Forschungslandschaft, bündelt

it’s OWL Kompetenzen und Bedarfe. Mit der Umsetzung

von konkreten Projekten im Kontext intelligenter techni-

scher Systeme bietet der Cluster ideale Voraussetzungen,

den Wandel der industriellen Produktion mitzugestalten

und wesentliche Bausteine für die Verwirklichung des Leit-

bilds Industrie 4.0 beizutragen.

Da die Mehrheit der produzierenden Unternehmen in Ost-

WestfalenLippe – ähnlich wie in anderen Teilen Deutsch-

lands – kleine und mittelständische Firmen sind, hängt die

Realisierung von Industrie 4.0 sehr stark von deren Inno-

vationskraft ab. Aus diesem Grund betreibt it’s OWL eine

konsequente Transferstrategie mit dem Ziel der Verbrei-

tung der beschriebenen Technologieplattform in die Breite.

Der Technologietransfer soll in erster Linie durch soge-

nannte fokussierte Transferprojekte erreicht werden. Dabei

handelt es sich um kleinere Projekte mit einer Dauer von

fünf bis zehn Monaten, durch die die Einführung von

Cluster technologien gefördert wird. Bis Ende 2017 werden

rund 170 solcher Transferprojekte durchgeführt. Das Pro-

jektvolumen 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 Forschungseinrich-

tungen werden Kräfte gebündelt und Industrie 4.0 zur

Realität.

RESÜMEE UND AUSBLICKBEREIT FÜR DIE VIERTE INDUSTRIELLE REVOLUTION

* Ergebnis eines Wettbewerbs des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi) im Januar 2014

| 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.; Wieder-

kehr, 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 Metho-

dology 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

[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

[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.; Vogel-

Heuser, 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 Werkstatt-

stechnik 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

LITERATUR

26 | CLUSTERPARTNER


CLUSTERPARTNER

Im it’s OWL e.V. bündeln Unternehmen, Hochschulen, Forschungsinstitute und weitere Partner ihre Interessen.

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 Beitritts erklärung)

sowie weitere Partner finden Sie unter: www.its-owl.de/partner

UNTERNEHMEN

HOCHSCHULEN UND FORSCHUNGSEINRICHTUNGEN

TRANSFERPARTNER

CONSULTING & INNOVATION

motion control

GEMEINSAM ERFOLGREICH

DIE AUTOREN

IMPRESSUM

Prof. Dr.-Ing. Jürgen GausemeierHeinz Nixdorf Institut Universität Paderborn,

Vorsitzender Clusterboard it’s OWL

Dr.-Ing. Roman DumitrescuGeschäftsführer

it’s OWL Clustermanagement GmbH

Direktor Fraunhofer IEM

Prof. Dr.-Ing. Jürgen JasperneiteLeiter Fraunhofer-Anwendungszentrum

Industrial Automation und

Institut für industrielle Informationstechnik

Hochschule OWL

Arno KühnStrategie, FuE

it’s OWL Clustermanagement GmbH

Fraunhofer IEM

Dr. Henning Trsek

Industrial Security Consultant

rt-solutions.de GmbH

HERAUSGEBERit’s OWL Clustermanagement GmbH

Verantwortlich: Dr.-Ing. Roman Dumitrescu,

Günter Korder, Herbert Weber

Umsetzung: Sabrina Donnerstag, Wolfgang Marquardt

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

GEFÖRDERT VOM BETREUT VOM DAS CLUSTERMANAGEMENT WIRD GEFÖRDERT DURCH

it’s OWL Clustermanagement GmbH Zukunftsmeile 1 | 33102 Paderborn

Tel. 05251 5465275 | Fax 05251 5465102

[email protected] | www.its-owl.de

Documents

LÖSUNGEN AUS DEM SPITZENCLUSTER IT’S OWL...bewerb für intelligente technische Systeme. Hierzu werden 47 anwendungsorientierte Forschungsprojekte im Gesamt - umfang von ca. 100