Technologieauswahl zur automatischen IdentifikationSystematischer Ansatz zur Technologieauswahl für automatische Werkstück-Identifikation
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Die automatische Identifikation von Werkstücken stellt einen obligatorischen Schritt hin zum Digitalen Zwilling und zu einer durchgängigen Lebenslaufakte von Produkten dar. Da für diese Identifikation unterschiedliche Technologien existieren, stehen Unternehmen häufig vor der Frage, für welche sie sich entscheiden sollen. Gerade die hohe Bekanntheit einiger dieser Technologien provoziert dabei vorschnelle Entscheidungen ohne einen fundierten Auswahlprozess, was zu suboptimalen Lösungen führen kann. Um die Unternehmen bei diesem Prozess zu unterstützen wurde an der Professur Fabrikplanung und Fabrikbetrieb der TU Chemnitz im Rahmen eines Industrieprojekts eine Auswahlmethode für Auto-ID-Technologien entwickelt und in einem Microsoft Excel-basierten Tool umgesetzt.
Die individualisierte Produktion oder die Produktion von sicherheitsrelevanten Bauteilen stellt produzierende Unternehmen vor die Herausforderung der eindeutigen Identifikation von Werkstücken und Produkten innerhalb der Prozesskette. Häufig wird hierfür eine entsprechende Fertigungsbegleitkarte genutzt, welche das Bauteil während der gesamten Fertigung begleitet. Jedoch können genau solche Karten abhandenkommen oder zerstört werden. Sie stellen somit ein Risiko für den Produktionsablauf sowie die Nach- und Rückverfolgbarkeit der Bauteile dar. Zugunsten einer zuverlässigen Traceability werden solche Karten immer häufiger durch Technologien zur automatischen Identifikation und digitalen Visualisierung abgelöst [1].
Stehen Unternehmen vor der Entscheidung, welche der vielen markterprobten Technologien die passendste für den jeweiligen Anwendungsfall ist, fehlt ihnen bisher eine systematische und fundierte Entscheidungsunterstützung. Hinzukommt, dass einige der Technologien schon weit verbreitet sind und teilweise im privaten Gebrauch Anwendung finden. Daher können sich schnell persönliche Präferenzen ergeben, die den Entscheidungsprozess beeinflussen. Um statt einer subjektiven eine objektive Auswahl von Auto-ID-Technologien durchführen zu können, benötigen die Unternehmen eine Methodik, die es ihnen ermöglicht, auf Basis der unterschiedlichen Eigenschaften der Technologien die jeweils ideale für ihren Produktionsfluss auszuwählen. Im Rahmen eines Industrieprojekts im Bereich der Luftfahrttechnik wurde an der Professur Fabrikplanung und Fabrikbetrieb ein Auswahlmethode entwickelt, welche in Form eines einfachen Auswahltools den Unternehmen zur Seite gestellt werden soll.
Aufbau der Auswahlmethode
Für den Aufbau einer Auto-ID-Auswahlmethode, in dessen Kontext das entwickelte Tool angewendet wird, sollten bestimmte Anforderungen Beachtung finden. Dazu zählen beispielsweise eine gute Praktikabilität, was bedeutet, dass unter anderem eine entsprechende Übertragbarkeit mittels Individualisierungs- und Erweiterungsmöglichkeiten, eine gute Verständlichkeit sowie eine leichte Anwendbarkeit gewährleistet werden. Weiterhin sollte die Methode gut nachvollziehbar sowie nützlich sein und durch wiederholte Anwendung die Validität sichergestellt werden. Neben den formalen sind ebenso die inhaltlichen Aspekte zu beachten. Hierbei sollten beispielsweise wesentliche Produkt- und Prozessmerkmale einbezogen und Material- als auch Informationsflüsse beachtet werden [2].
Um eine Auswahlmethode entwickeln zu können, war es im ersten Schritt notwendig, die möglichen Technologien zur Kennzeichnung von Werkstücken und deren Charakteristika zu analysieren [3]. Während der Analyse wurden unterschiedlichste Technologien für die Identifikation und Lokalisierung von Objekten, wie beispielsweise 2D-Code, RFID oder auch BLE erarbeitet und auf deren Anwendbarkeit innerhalb der Produktion hin bewertet. Als Resultat entstand eine Übersicht von Typenvertretern der unterschiedlichen Technologien. Diese ist in Bild 1 dargestellt.
Außerdem ergaben sich bei der Analyse je Technologie-Typenvertreter konkrete Eigenschaften, welche dessen Einsatzmöglichkeiten bestimmen, wie beispielsweise die Verwendung in bestimmten Temperaturbereichen oder auch die Resistenz gegenüber Flüssigkeiten. Anhand dieser Eigenschaften konnten 24 generische, charakteristische Merkmale, die in dem nächsten Bild aufgezeigt sind, definiert werden. Sie ermöglichen die Differenzierung zwischen den unterschiedlichen Auto-ID-Technologien [4].
Zur Visualisierung dieser generischen, charakteristischen Merkmale und zur Erarbeitung der möglichen Ausprägungen wurde ein morphologischer Kasten erstellt. Hierbei verfügt jedes Merkmal über zwei bis neun messbare, unterschiedliche Ausprägungen. Durch diese Form sind die Anforderungen jeder Produktionsumgebung, in der Auto-ID-Technologien zum Einsatz kommen können, beschreibbar (Bild 3). Der morphologische Kasten dient zugleich als
Eingabemaske für das implementierte Auswahltool
Im nächsten Schritt wurden die Technologien hinsichtlich ihrer Fähigkeit bewertet, die verschiedenen Ausprägungen der Merkmale realisieren zu können. Diese Bewertung erfolgte anhand einer umfassenden Literatur- und Marktrecherche. Weiterhin ergeben sich wesentliche Unterschiede abhängig von Anbringungsort und -art, weshalb hierzu eine entsprechende Differenzierung für jede Technologie vorgenommen wurde. Es wird demnach unterschieden, ob sich der Informationsträger am Werkstück selbst, am Werkstückträger oder am Ladungsträger befindet. Dabei ist mit Werkstück der Gegenstand gemeint, an welchem die Bearbeitungen durchgeführt werden, mit Werkstückträger der Aufnahmegegenstand für das Bauteil, welcher mit in die Anlage gegeben wird und mit Ladungsträger der Behälter, welcher während der Bearbeitung vor der Anlage verweilt.
Bei der Anbringungsart ist zu differenzieren, ob ein separater Informationsträger angehängt, im Rahmen eines additiven Fertigungsprozesses ans oder ins Material eingebracht, mittels Klebstoff oder Magnetismus befestigt oder die Information selbst mittels Laser oder Gravur aufgebracht wird.
Durch den Vergleich der Prozessanforderung an die Technologie zur automatischen Identifikation mit den Fähigkeiten der einzelnen Technologie kann dann die Technologietauglichkeit, im Sinne der Eignung für den Anwendungskontext, bestimmt werden [5].
Implementierung als Softwaretool
Auf Basis des morphologischen Kastens konnte im Folgenden ein Auswahltool generiert werden, dessen Ablauf in Bild 4 verdeutlicht wird. Es ermöglicht die Analyse aller Prozessschritte, wie beispielsweise Zerspanung, Oberflächenbehandlung und Montage, einzeln und gleichzeitig die Konsolidierung der Resultate über den gesamten Produktionsdurchlauf bei der späteren Auswertung.
Im ersten Schritt bewerten zunächst die prozessverantwortlichen Mitarbeiter den jeweiligen Prozess hinsichtlich der 24 Merkmale mittels der unterschiedlichen Ausprägungen. Hierbei hat der Anwender die Möglichkeit ein Merkmal/eine Ausprägung als “have-to” oder als “nice-to-have” zu bewerten. Des Weiteren ist er in der Lage, einzelne Merkmale mit einem KO-Kriterium zu versehen, um dessen Priorität zu erhöhen.
Im nächsten Schritt wird ihm die Möglichkeit eröffnet, den Auswertungsmaßstab zu individualisieren. Damit kann variiert werden, ab wann eine Technologie als bedingt geeignet eingestuft wird und welche Ergebnisse zu einem Ausschluss führen. Danach kann der Nutzer für jeden Produktionsschritt die Technologietauglichkeit automatisiert bestimmen lassen. Hierbei werden seine Eingaben bezüglich der Prozessanforderungen mit den Technologiefähigkeiten der Ausprägungen verglichen. Die Analyse der Technologietauglichkeit erfolgt dabei anhand des gewählten Auswertungsmaßstabs.
In der Auswertung wird dem Nutzer aufgezeigt, welche Technologie in welchem Produktionsschritt tauglich, bedingt tauglich oder nicht tauglich ist. Dabei bedeutet bedingt tauglich, dass die Technologie grundsätzlich funktionieren kann, die Anforderungen sie jedoch in einem oder mehreren geforderten Merkmalen in ihren Grenzbereich führen. Aus diesem Grund ist hier eine gesonderte Prüfung notwendig. Dies kann durch Hinzuholen eines Anbieters der Technologie, eine Marktrecherche oder eine prototypische Implementierung erfolgen. Außerdem zeigt die Auswertung auf, an welchem Anbringungsort und mit welcher Anbringungsart die Technologie in allen Produktionsschritten tauglich ist.
Als zweite Auswertung ist zu sehen, wie viele der “nice-to-have”-Anforderungen die Technologie im jeweiligen Anbringungsort mit der jeweiligen Anbringungsart über alle Produktionsschritte hinweg realisieren kann (Bild 5). Somit ist eine Bewertung des zusätzlichen Nutzens einer Technologie realisierbar, um die Technologien bei gleicher Tauglichkeit gegeneinander wichten zu können.
Fazit und Ausblick
In dem vorliegenden Beitrag wurde der Vergleich von technologischen Anforderungen mit der Tauglichkeit von Auto-ID-Technologien mittels eines Excel-basierten Auswahltools vorgestellt. Durch dessen Anwendung ist im Ergebnis ein Überblick über die prinzipielle Eignung der Technologien für den unternehmensspezifischen Kontext möglich. Das entwickelte Tool wurde in einem laufenden Industrieprojekt zur Auswahl einer passenden Auto-ID-Technologie für eine zuverlässige und durchgängige Identifikation und Nachverfolgung von Bauteilen angewendet und validiert. In zukünftigen Projekten soll durch wiederholten Einsatz mit verschiedenen Unternehmen die Praxistauglichkeit weiter geprüft und die Anwenderfreundlichkeit kontinuierlich verbessert werden. Es ist allerdings denkbar und wahrscheinlich, dass sich bei der Anwendung mehr als eine Technologie als potenziell tauglich für die Identifikation ergibt.
Aus diesem Grund und der Notwendigkeit für Unternehmen wirtschaftlich zu agieren, wird an einer Erweiterung des Tools für die zusätzliche Bewertung der Kosten gearbeitet. Dies soll es ermöglichen, eine Abschätzung der zu erwartenden einmaligen sowie laufenden Kosten zu treffen. Somit erfolgt eine Ergänzung der technologischen Eignung durch den wirtschaftlichen Vergleich, wodurch das Auswahltool vervollständigt wird. Unternehmen kann damit zukünftig eine fundierte Entscheidungsunterstützung bei der Auswahl einer geeigneten Technologie für die automatische Identifikation von Werkstücken und Produkten an die Hand gegeben werden.
Schlüsselwörter:
Automatische Identifikation, RFID, Nachverfolgung von Werkstücken, Barcode
Literatur:
[1] Jahn, M.: Ein Weg zu Industrie 4.0 – Geschäftsmodell für Produktion und After Sales. Berlin Boston 2016.
[2] Wank, A.; Thümmel, C.; Suchanek, K.; Metternich, J.: Anforderungen an eine Methode zur Aufnahme AutoID relevanter Prozess und Produktmerkmale in der Produktion. Darmstadt 2018.
[3] ten Hompel, M.; Büchter, H.; Franzke, U.: Identifikationssysteme und Automatisierung. Berlin Heidelberg 2008.
[4] Hippenmeyer, H.: Automatische Identifikation für Industrie 4.0. Berlin 2016.
[5] Specht, D.; Möhrle, M. G.: Gabler Lexikon Technologiemanagement. Wiesbaden 2002.
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