Mobile Datenerfassung in der Produktion zur Optimierung von Anlauf und Betrieb

Die Produktion der Zukunft ereignet sich nicht auf einem starren Fließband, sondern in einem dynamischen, resilienten Netzwerk. Doch wie gelingt Unternehmen der Sprung von der Theorie Digitaler Zwillinge, Verwaltungsschalen und Künstlicher Intelligenz (KI) in die industrielle Praxis? Die SmartFactory-KL demonstriert mit ihrer Modellfabrik ein herstellerübergreifendes Demonstratorökosystem, das als reale Lernfabrik fungiert.

Moderne Produkte sind durch eine zunehmende Komplexität, Individualisierung sowie die Integration von Mechanik, Elektronik und Software gekennzeichnet. Damit geht eine zunehmende Vielfalt interner und von Kunden angeforderter technischer Änderungen einher. Ob große Sprachmodelle die Folgen technischer Änderungen zuverlässig erfassen und für Produktentwickler verständlich aufbereiten können, ist bisher kaum untersucht worden.

In der Serienmontage bestimmt die Austaktung, welcher Arbeitsvorgang an welchem Arbeitsplatz erfolgt. Doch moderne Montagelinien werden immer komplexer: Mehrere Modelle und zahlreiche Varianten laufen parallel auf derselben Linie. Dadurch steigt die Zahl der Arbeitsvorgänge und möglichen Zuordnungen stark an. Schon kleine Änderungen bei Variantenmix, Arbeitsinhalten oder Taktzeiten können die Belastung einzelner Stationen deutlich verschieben.

Viele mittelständische Produktionsunternehmen können ihre Fertigung noch nicht vollständig automatisieren. Gleichzeitig eröffnen Fortschritte in Robotik und KI neue Möglichkeiten. Intelligente Mensch-Technik-Systeme verbinden menschliche Erfahrung mit digitalen Assistenzsystemen im Shopfloor. Sie unterstützen Mitarbeitende, erleichtern den Zugang zu Wissen und steigern Produktivität sowie Qualität –auch in gewachsenen Produktionsumgebungen.

ZF hat mit der Digital Manufacturing Platform (DMP) eine der umfassendsten digitalen Transformationen der Fertigungsindustrie umgesetzt. Innerhalb kurzer Zeit entstand ein global einheitliches Produktionsnetzwerk, das Prozesse standardisiert, Daten silos auflöst und End-to-End-Transparenz schafft – alles unter hoher Skalierbarkeit und agilem Tempo, selbst in herausfordernden Zeiten wie der Corona-Pandemie

Digitale Ursachenanalyse und gezieltes Change Management transformieren die Papierproduktion: Ein Schweizer Hersteller reduziert ungeplante Stillstände, spart 60 % Analysezeit ein und senkt die Kosten mithilfe innovativer digitaler Ansätze. Das Beispiel zeigt, welches Potenzial diese Strategie für Prozesseffizienz und Wettbewerbsfähigkeit hat –wer Manufacturing digital denkt, findet hier Ansätze mit hohem Potenzial.