Thema: Produktionsplanung

In der Industrie ist der Druck enorm hoch, der fortschreitenden Umstellung auf Industrie 4.0 gerecht zu werden. Bislang galt die direkte Messung von physikalischen Größen und die direkte Zuordnung zu physikalischen Effekten als zulässiger Standard. Ein neuer Weg kann darin liegen, Industrieanlagen zu vernetzen und mittels Sensorik Produktionsdaten zu erfassen.

Die Produktion der Zukunft findet in einer Umgebung statt, in der intelligente Cyber-Physische Systeme (CPS) das technologische Fundament zur Realisierung einer effizienten und damit wettbewerbsfähigen Produktion bilden. Es wird eine Methodik vorgestellt, mit welcher potenzielle CPS-Einsatzfelder identifiziert werden können.

Der Beitrag beschreibt insgesamt sieben Wirkungen von Cyber-Physical Systems (CPS) auf Produktionssysteme, darunter den Einfluss auf die Wandlungsfähigkeit, die Nutzung der dann deutlich umfangreicheren verfügbaren Fertigungsdaten sowie die Dehierarchisierung von Planung und Steuerung. Abschließend wird ein Forschungsansatz vorgestellt, mit dem die Wirkung von CPS auf Produktionssysteme erforscht werden kann.

Autonome Systeme werden perspektivisch alle Lebensbereiche durchdringen und haben das Potenzial, einen gesellschaftlichen Wandel auszulösen. Die Konzipierung dieser hochkomplexen Systeme erfordert leistungsfähige Entwicklungsansätze und -methoden, die disziplinübergreifend angewendet werden.

Die schnelle und effiziente Anpassung an wechselnde Umgebungsbedingungen ist einer der Kernfaktoren für Unternehmen, um eine langfristige Festigung und Stärkung der Marktposition zu erreichen. Dabei spielen insbesondere auch die hohen Anforderungen der Kunden nach einer Individualisierung ihrer Produkte sowie rasche Innovationszyklen technischer Produkte eine wichtige Rolle.

Das Projekt „CrimpProd-S“ untersucht die Integration dezentraler, selbstlernender Produktionssteuerungssysteme im Kontext der Industrie 4.0. Ziel ist die wirtschaftliche Umsetzung kleiner Losgrößen hin zur kundenindividuellen Stückzahl 1 bei bestehenden Produktionsstrukturen. In diesem Beitrag wird die EntwicklungDurch die Entwicklung einer allgemeingültigen und übertragbaren Methode vorgestellt.

Das Forschungsprojekt Analytic Manufacturing (ANAMA) beschäftigt sich mit der Verzahnung der taktischen und operativen Planungsebene und repräsentiert einen wesentlichen Zwischenschritt zur finalen dezentralen Steuerung der Produktionsplanung. Es werden ein übergelagerter Datenlayer implementiert und die Forschungsfelder „Visual Analytics“ und „Sonifikation“ eingesetzt . Durch die Kombination entsteht die neuartige Methodik „DataViSon“.

Durch zunehmende Individualisierung der Kundenwünsche stehen produzierende Unternehmen großen Herausforderungen gegenüber. Ein möglicher Ansatz zur Lösung ist der Einsatz neuer Technologien und Organisationsstrategien wie AutoID oder dezentralisierte Produktionssteuerung. Allerdings ist die Auswahl oft aufwendig und kostenintensiv. Hybride Simulation als Kombination von Modellfabrik und der Digitalen Fabrik bietet hier Vorteile.

Logistische Prozesse unterliegen zumeist einer hohen Varianz, was die Programmierung von Industrierobotern zur Erfüllung komplexer Aufgabenstellungen zeit- und kostenaufwendig macht. Am BIBA wurde eine Strategie zur intuitiven und flexiblen Roboterprogrammierung und -steuerung entwickelt und in Zusammenarbeit mit dem Unternehmen EASY-ROB auf der CeMAT 2011 anhand eines Demonstrators präsentiert.

Welche Potenziale der 3D-Druck ermöglicht, ist mittlerweile in alle Ecken der verarbeitenden Industrie vorgedrungen. In den Köpfen vieler CEOs folgt dem Hype aber oft kühle Ernüchterung, wenn es im eigenen Portfolio vermeintlich keine Angriffspunkte gibt. Soll der 3D-Druck den vollmundigen Wachstumsversprechen der Additive Manufacturing (AM)-Pioniere gerecht werden, ist mehr erforderlich als inkrementelle Technologieoptimierung.