Handbuch Industrie 4.0 (eBook)

Geschäftsmodelle, Prozesse, Technik

Gunther Reinhart (Herausgeber)

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2017
774 Seiten
Carl Hanser Verlag GmbH & Co. KG
978-3-446-45458-3 (ISBN)

Infos

Die Automatisierung der Produktion wird sich weiter beschleunigen. Grund dafür ist die so genannte 4. industrielle Revolution, die in den nächsten Jahren die Art, wie Produkte entwickelt, gefertigt und vertrieben werden, vollständig verändern wird. Durch die digitale Vernetzung der Kunden, Produzenten und Lieferanten werden sich völlig neue Prozesse etablieren. Das vorliegende Handbuch beschreibt

- wie sich die Unternehmen mit Hilfe überall verfügbarer Rechnerleistung (Cloud) und sinnvoll genutzter Datenbankkapazitäten (Big Data) neue Geschäftsfelder erschließen können

- wie durch den Einsatz neuer Technologien kundenindividuelle Produkte und Services wirtschaftlich darstellbar sind

- wie die vorhandenen Ressourcen auf die digitale Fabrik (Smart Factory) umgestellt werden können

- wie die Schnittstellen und die Verknüpfung mit der vorhandenen Informationstechnologie aussehen und wie neue Strukturen und Abläufe etabliert werden

- wie die rechtlichen und sicherheitstechnischen Rahmenbedingungen aussehen.

Viele verfügbaren Automatisierungskomponenten, Werkzeug- und Verarbeitungsmaschinen sind bereits Industrie 4.0-fähig. Die Herausforderung liegt in der Realisierung einer leistungsfähigen Echtzeitkommunikation zwischen diesen so genannten Cyber-physischen Systemen.

Jedes Unternehmen, das in den nächsten Jahren wettbewerbsfähig bleiben möchte, befasst sich bereits konkret mit Industrie 4.0. Dieses Handbuch ist ein unverzichtbarer Begleiter auf dem Weg in dieses neue Industrie-Zeitalter.

Inhalt

Vorwort 8
Inhaltsverzeichnis 10
Der Herausgeber 24
Autorenverzeichnis 26
Von CIM zu Industrie 4.0 32
Industrielle Revolutionen 32
Globalwirtschaftliche Einflussfaktoren (Market Pull) 36
Technologische Einflussfaktoren (IK-Technology Push) 39
Teil A Prozese der Smart Factory 42
1 Geschäftsmodell-Innovation 44
1.1 Die Transformation vom Produkt- zum Lösungsanbieter 44
1.2 Der Digitale Schatten als Basis für Predictive Analytics 51
1.3 Innovationsarten zur Einführung neuer Geschäftsmodelle und Kundenorientierung durch neue Innovationsprozesse 53
1.4 Netzwerkartige Wertschöpfungssysteme 59
1.5 Plattformansätze zur Kollaboration 62
1.6 Wandel zum Industrie 4.0- Unternehmen 65
2 Veränderung in der Produktionsplanung und -steuerung 72
2.1 Einführung in die PPS 72
2.2 Transparenz durch Datenverfügbarkeit als Enabler für eine leistungsfähigere PPS 74
2.3 Potenziale der Digitalisierung für die Aufgaben der PPS 75
2.3.1 Produktionsprogrammplanung 76
2.3.2 Auftragsmanagement und Auftragsversand 76
2.3.3 Sekundärbedarfsplanung 78
2.3.4 Fremdbezugsgrobplanung und Fremdbezugsplanung 79
2.3.5 Produktionsbedarfsplanung 81
2.3.6 Eigenfertigungsplanung 81
2.3.7 Eigenfertigungssteuerung 82
2.3.8 Bestandsmanagement 83
2.3.9 Produktionscontrolling 84
2.4 Mythos PPS 4.0 86
3 Der Mensch in der Produktion von Morgen 92
3.1 Die Bedeutung von Industrie 4.0 für den Mitarbeiter 92
3.2 Grundlegende Konzepte und Modelle 95
3.2.1 Das Konzept Mensch – Technik – Organisation (MTO) 95
3.2.2 Belastungs-Beanspruchungskonzept 97
3.2.3 Gestaltung von Assistenzsystemen 98
3.2.4 Systemergonomische Analyse 100
3.3 Qualifizierung des Produktionsmitarbeiters in der Industrie 4.0 101
3.3.1 Entwicklungstendenzen der Arbeit in der Produktion durch Industrie 4.0 101
3.3.2 Charakteristik des Produktionsmitarbeiters der Zukunft 104
3.3.3 Qualifikationsbedarf für den Produktionsmitarbeiter der Zukunft 105
3.4 Individuelle dynamische Werkerinformationssysteme 107
3.4.1 Übersicht Werkerinformationssysteme 109
3.4.2 Individuelle Werkerinformation 113
3.4.3 Dynamische Werkerinformation 118
3.5 Mensch-Roboter-Interaktion 118
3.6 Personalführung 120
3.6.1 Auswirkungen einer stärkeren Vernetzung und Digitalisierung 120
3.6.2 Auswirkungen des demografischen Wandels und veränderten Werteverständnisses 122
3.6.3 Auswirkungen des produktionstechnischen Umfelds 123
3.6.4 Anschauungsbeispiel: Reduzierung kognitiver Belastung für Führungspersonen 125
4 Daten, Information und Wissen in Industrie 4.0 130
4.1 Maschinensteuerung aus der Cloud – Automation as a Service 130
4.1.1 Einführung zu Cloud-Plattformen und -Diensten 130
4.1.2 Potenziale der Cloud für die Produktion 132
4.1.3 Wege zur Cloud-basierten Automatisierung 133
4.2 Big Data 138
4.2.1 Definitionen 139
4.2.2 Tools 140
4.2.3 Anwendungen 141
4.2.4 Mögliche Anwendungsgebiete 142
4.3 Kommunikation 145
4.3.1 Kommunikationstechnik für die Produktion: Bereit für Industrie 4.0? 145
4.3.2 Kommunikation auf der Feldebene 147
4.3.3 Drahtloskommunikation in der Fabrik 147
4.3.4 Middleware und Standards: Die Fabrik vernetzt sich 148
4.3.5 Potentiale des taktilen Internets 149
5 Cyber-Sicherheit in Industrie 4.0 152
5.1 Motivation 152
5.2 Sicherheitsbedrohungen und Herausforderungen 153
5.2.1 Charakteristika von Industrie 4.0 154
5.2.2 Bedrohungen 155
5.2.2.1 Angreifertypen 155
5.2.2.2 Bedrohungen für Industrial Control Systems 155
5.2.3 Anforderungen an die Cyber-Sicherheit 157
5.2.3.1 Vernetzung aller an der Wertschöpfung beteiligten Instanzen 157
5.2.3.2 Organisation und Steuerung der gesamten Wertschöpfungskette über den Lebenszyklus von Produkten 158
5.2.3.3 Produktion intelligenter Produkte, Verfahren und Prozesse 159
5.2.3.4 Orientierung an individualisierten Kundenwünschen 160
5.2.3.5 Verfügbarkeit relevanter Informationen in Echtzeit 160
5.3 Cyber-Sicherheit: Lösungsansätze 161
5.3.1 Sicherheitsleitfaden 162
5.3.2 Produkt- und Know-how-Schutz 164
5.3.2.1 Software Reverse Engineering und Gegenmaßnahmen 164
5.3.2.2 Absicherungskonzepte für industrielle Steuerungsanlagen 167
5.3.3 Sicherheit von Apps 168
5.3.3.1 Ausgewählte Problembereiche von Android-Apps 168
5.3.3.2 App-Ray-Analysewerkzeug 169
5.3.4 Datensouveränität: Industrial Data Space 171
5.3.4.1 Architekturüberblick 172
5.3.4.2 Sicherheitsarchitektur 173
5.3.4.3 Anwendungsszenario: Predictive Maintenance 175
5.4 Zusammenfassung 176
6 Organisation, Qualität und IT-Systeme für Planung und Betrieb 178
6.1 Systeme für Geschäftsprozesse 178
6.1.1 Systeme zur Planung und zum Betrieb der Geschäftsprozesse 178
6.1.1.1 Enterprise Resource Planning 178
6.1.1.2 Manufacturing Execution Systems 178
6.1.1.3 Advanced Planning and Scheduling 180
6.1.1.4 PPS als Schnittmenge von ERP und MES 180
6.1.2 Trends im Planning and Scheduling 181
6.1.2.1 Echtzeitdatenerfassung und unternehmensübergreifende Bereitstellung 181
6.1.2.2 Zentrale, dezentrale und hybride Steuerungsstrukturen 184
6.1.2.3 Plattformstrategie und App-basierte Individualisierung 186
6.1.2.4 Werkzeuge zur zielgruppenspezifischen Datenaufbereitung 186
6.2 Organisation und IT 187
6.2.1 Organisation von Planung und Betrieb 187
6.2.2 Cyber-physische Systeme zur Unterstützung der Planung und des Betriebs 188
6.2.2.1 Hochauflösende Datenaufnahme 188
6.2.2.2 Prognosefähigkeit durch echtzeitnahe Simulation 191
6.2.2.3 Entscheidungsunterstützung mittels intuitiver Visualisierung 194
6.3 Qualität und IT 195
6.3.1 Computerized Quality 196
6.3.2 Trends im Kontext von Industrie 4.0 198
6.3.2.1 Data Analytics zur Steigerung von Produkt- und Prozessqualität 198
6.3.2.2 Smart Devices für die Qualitätssicherung 201
6.3.2.3 Plattform-basierte Kollaboration für eine bessere Ressourcennutzung 202
6.3.2.4 Selbstoptimierende Prüfsysteme 205
6.3.2.5 Interaktive Prozessdokumentation auf Wiki-Basis 205
6.3.3 Fazit 206
7 Aspekte der Fabrikplanung für die Ausrichtung auf Industrie 4.0 210
7.1 Aktueller Stand und Weiterentwicklung der Digitalen Fabrik 210
7.1.1 Definition der Digitalen Fabrik 211
7.1.2 Methoden und Werkzeuge der Digitalen Fabrik 213
7.1.3 Nutzen der Digitalen Fabrik 216
7.2 Beitrag der Digitalen Fabrik zur Ausrichtung der Fabrikplanung auf Industrie 4.0 218
7.2.1 Betriebsanalyse 219
7.2.2 Grobplanung 221
7.2.3 Feinplanung 224
7.2.4 Umsetzung 227
7.2.5 Betrieb, Tuning und Anpassung 227
7.3 Zusammenfassung und Ausblick 229
8 Rechtsfragen bei Industrie 4.0: Rahmenbedingungen, Herausforderungen und Lösungsansätze 232
8.1 Handlungsbedarf 232
8.2 Datenhoheit 232
8.2.1 Konzeptionelle Schutzrichtungen 233
8.2.2 Schutz in der unmittelbaren Einflusssphäre 234
8.2.3 Immaterialgüterrecht 234
8.2.4 Schutz von Unternehmensgeheimnissen 236
8.2.5 Faktische Datenhoheit durch Softwareschutz 238
8.2.6 „Dateneigentum“ 239
8.2.7 Fazit 240
8.3 Haftung und Rechtsgeschäfte 241
8.3.1 Haftung 241
8.3.1.1 Vertragliche Haftung 241
8.3.1.2 Gesetzliche Haftung 242
8.3.2 Rechtsgeschäfte 243
8.4 Datenschutzrecht 245
8.4.1 Betriebliche Mitbestimmung 245
8.4.2 Grundsätzliche Anforderungen im Betrieb 245
8.4.3 Zusammenarbeit mit Dritten 246
8.5 IT-Sicherheitsrecht 247
8.5.1 Reichweite des IT-Sicherheitsgesetzes 247
8.5.2 Auswirkungen auf die Industrie 4.0 248
8.5.3 Untersuchungsbefugnisse des BSI 249
8.6 Fazit 249
9 Strategien zur Transformation der Produktionsumgebung 254
9.1 Identifikation von Handlungsbedarfen 254
9.2 Management von Änderungen in der Produktion 258
9.2.1 Aufbau und Kontext des Änderungsmanagements in der Produktion 259
9.2.2 Der Änderungsprozess für eine digitalisierte Produktion 260
9.2.2.1 Phase I: Proaktivität 261
9.2.2.2 Phase II: Reaktivität 262
9.2.2.3 Phase III: Retrospektivität 263
9.2.3 Analyse von Produktionsänderungen 263
9.2.4 Zusammenfassung 266
9.3 Definition von Anforderungen für CPPA 267
9.3.1 Status Quo bei der Erstellung von Lastenheften im Kontext der Produktion 268
9.3.2 Vorgehen und Checkliste zur Erstellung von Lastenheften für CPPA 268
9.3.2.1 1. Schritt: Projektziel festlegen 269
9.3.2.2 2. Schritt: Problemfelder identifizieren 269
9.3.2.3 3. Schritt: Lösungsalternativen bestimmen 270
9.3.2.4 4. Schritt: Lösungsalternativen abstimmen und integrieren 271
9.3.2.5 5. Schritt: Finales Lastenheft erstellen 271
9.4 Vorgehen zur Konzeption und Realisierung 273
9.4.1 Status Quo bei der Produkt- bzw. Systementwicklung 274
9.4.1.1 Disziplinspezifische Vorgehensmodelle und Werkzeuge 275
9.4.1.2 Disziplinübergreifende Vorgehensmodelle und Werkzeuge 278
9.4.1.3 Status Quo bei der Entwicklung von CPS-basierten Lösungen 280
9.4.1.4 Status Quo bei der Entwicklung von wandelbaren Produktionsanlagen 283
9.4.2 Entwicklungsmethodik für Cyber-physische Produktionsanlagen 283
9.4.2.1 Phasen 1 und 2: Übergreifende System- und Subsystementwürfe 285
9.4.2.2 Phase 3: Detaillierter Subsystementwurf 290
9.4.2.3 Phasen 4 und 5: Integration 294
9.5 Zusammenfassung 295
10 Systematische Einbindung von Kunden in den Innovationsprozess 298
10.1 Notwendigkeit und Chancen der Kundeneinbindung in Zeiten der Digitalisierung 298
10.2 Öffnen des Innovationsprozesses durch Open Innovation 300
10.3 Kundeneinbindung in den Innovationsprozess 301
10.3.1 Phasen der Kundeneinbindung 301
10.3.2 Methoden zur Einbindung von Kunden und externen Akteuren 302
10.3.3 Ideen, Konzepte und Technologien 304
10.4 Von Mass Customization zum kundeninnovierten Produkt 306
10.5 Agile Entwicklungsprozesse 307
10.6 Produktarchitekturen adaptierbarer und individualisierbarer Produkte 313
10.7 Kostenbeurteilung adaptierbarer und individualisierter Produkte 316
11 Industrie 4.0 und die Steigerung der Energieeffizienz in der Produktion 320
11.1 Energieflüsse und Energieeffizienz in der Produktion 320
11.2 Cyber-physische Produktionssysteme im Kontext der Energieeffizienz 322
11.3 Energietransparente Maschinen 323
11.4 Energieeffizienz in der Prozesskette – Dynamischer Energiewertstrom 326
11.5 Energieeffizienz auf Fabrikebene 328
11.5.1 3D-Monitoring thermischer Emissionen 328
11.5.2 Multi-Level-Simulation 329
11.6 Zusammenfassung und Ausblick 331
Teil B Mechatronische (cyber-physische) Automatisierungskomponenten 334
1 Das gentelligente Werkstück 336
1.1 Die Vision: Das gentelligente Werkstück 336
1.2 Die Vision: Einordnung gentelligenter Werkstücke 338
1.3 Die Umsetzung: Befähigung des Werkstücks 339
1.3.1 Daten erfassen 340
1.3.1.1 Sensorbasierte Datenaufnahme 340
1.3.1.2 Bauteilrandzonenbasierte Datenaufnahme 343
1.3.2 Werkstückidentifikation und inhärentes Speichern von Daten 345
1.3.3 Kommunikation 350
1.4 Anwendungen 352
1.4.1 Anwendung in der Fertigungsphase 352
1.4.2 Anwendung in der Nutzungsphase 357
2 Das intelligente Werkzeug 364
2.1  Das Werkzeug – bisher und zukünftig 364
2.2 Aktuelle Ansätze und Beispiele intelligenter Werkzeuge 365
2.2.1 Einstufung von Werkzeugen 365
2.2.2 Anwendungsfälle für intelligente Werkzeuge 366
2.2.3 Schnittstellen zur Einbindung eines intelligenten Werkzeugs 369
2.3 Werkzeugüberwachung 372
2.4 Intelligenter Werkzeugkreislauf 375
2.4.1 Motivation 375
2.4.2 Funktionsbausteine des Smart Tools 375
2.4.3 Fazit und Ausblick 380
3 Die vernetzte Werkzeugmaschine 382
3.1 Frontloading durch eine effizientere CAD-CAM-NC-Kette 384
3.1.1 Die CAD-CAM-NC-Kette 384
3.1.2 Automatisierungsmechanismen in heutigen CAM-Systemen 385
3.1.3 Weiterführende Ansätze in Forschung und Praxis 387
3.1.4 Zwischenfazit 390
3.2 Simulation des Prozess-Maschine-Verhaltens im Produktentstehungsprozess 390
3.2.1 Optimierung von NC-Programmen in der Arbeitsvorbereitung 392
3.2.2 Rückkopplung von Erkenntnissen in der Entwicklungsphase von Produktionsmitteln 396
3.2.3 Zwischenfazit 397
3.3 Big Data-Analysen im produzierenden Unternehmen 397
3.3.1 Integrative Vernetzung der CAD-CAM-NC-Kette 398
3.3.2 Prozessdatenrückführung und -kontextualisierung 400
3.3.3 Datenevaluation 401
3.3.3.1 Manuelle Prozessevaluation 401
3.3.3.2 Produktivitätssteigerungen 402
3.3.3.3 Automatisierte Evaluation und Qualitätsprognose 402
3.3.4 Zwischenfazit 403
3.4 Impulse von Industrie 4.0 auf das Condition-Monitoring von Werkzeugmaschinen 404
3.4.1 Vision der selbstüberwachenden Werkzeugmaschine 404
3.4.2 Maschinenkomponentenmodelle für die Gebrauchsdauerprognose 406
3.4.3 Integration in die Produktionslandschaft 409
3.4.4 Zwischenfazit 410
3.5 Neue Bedienkonzepte für die nutzerzentrierte Werkzeugmaschine 411
3.5.1 Konventionelle Bedienkonzepte 411
3.5.2 Neue Bedienkonzepte 412
3.5.3 Anforderungen an ein nutzerzentriertes Bedienkonzept 413
3.5.4 Touchscreen-Bedienung im Produktionsumfeld 413
3.5.5 Benutzerzentrierte Dialoggestaltung 415
3.5.6 Middleware 417
3.5.7 Zwischenfazit 417
3.6 Fazit 417
4 Verarbeitungsanlagen und Verpackungsmaschinen 420
4.1 Konsumgüterproduktion 4.0 420
4.1.1 Anlagen zur Massenproduktion von Verbrauchsgütern 420
4.1.2 Trends im Lebensmittel- und Pharmabereich 422
4.1.3 Wandlungsfähige Verarbeitungsprozesse 424
4.2 Vom Stoffsystem zum Produkt in wandlungsfähigen Prozessketten 425
4.2.1 Wandlungsfähige Fließprozesse 425
4.2.2 Variationsebenen in Verarbeitungsanlagen 429
4.3 Elemente wandlungsfähiger Verarbeitungsanlagen 431
4.3.1 Der qualitätsgeführte Prozess 431
4.3.2 Qualitätsmaterial und Qualitätsprodukt 434
4.3.3 Wandlungsfähige Wirkpaarungen 436
4.4 Wandlungsfähige Verarbeitungsanlagen 440
4.4.1 Wandlungsfähige Anlagenstrukturen 440
4.4.2 Selbstüberwachende und selbstoptimierende Maschinen 444
4.4.3 Prozessintegrierte mechatronische Simulation 455
4.4.4 Aspekte der automatisierten Reinigung von wandlungsfähigen Anlagen 458
4.4.5 Bedienerassistenz 461
5 Transfersysteme 470
5.1 Verkettung von Anlagen 471
5.1.1 Verkettung in der automatisierten Produktion 471
5.1.2 Flexibilisierung von Transfersystemen 472
5.1.3 Potential flexibler Verkettung in typischen Anordnungsstrukturen 473
5.1.4 Maximierung der Flexibilität von Transfersystemen am Beispiel des „Incremental Manufacturing“ 477
5.2 Roboterbasierte Transfersysteme 478
5.2.1 Sensorintegration in roboterbasierten Transfersystemen 479
5.2.2 Intuitive Programmierung von roboterbasierten Transfersystemen 480
5.2.3 Anwendungsbeispiel: Hochflexibler Werkstücktransfer „Griff in die Kiste“ 483
5.3 Greiftechnik in Transfersystemen 484
5.3.1 Funktionsintegrierte Greifsysteme 485
5.3.2 Anpassungsfähige Greifsysteme 488
6 Logistik 4.0 492
6.1 Digitalisierung und Vernetzung in der Supply Chain 4.0 494
6.1.1 Einsatz intelligenter Ladungsträger am Beispiel der Lebensmittel-Supply Chain 495
6.1.2 Kollaboratives Lebenszyklusmanagement in der Cloud am Beispiel der Werkzeug-Supply Chain 501
6.2 Einsatz digitaler Werkzeuge in der Logistikplanung 506
6.2.1 Einsatz von Virtual Reality zur Planung manueller Kommissioniersysteme 507
6.2.2 Kollaborative Planung und Inbetriebnahme von Materialflusssystemen 512
6.3 Schnittstellen zur Einbindung des Menschen in digitale Logistikprozesse 516
6.3.1 Neue Formen des Informationsaustauschs für eine effizientere manuelle Kommissionierung 518
6.3.2 Assistenzsysteme für Staplerfahrer zur Darstellung und Erfassung von Prozessdaten 520
6.4 Steuerungskonzepte für automatisierte und flexible Materialflüsse in Produktion und Distribution der Industrie 4.0 524
6.4.1 Effiziente Erstellung einer Steuerung für Materialflusssysteme durch automatische Softwaregenerierung 526
6.4.2 Verwendung einer verteilten Materialflusssteuerung zur Realisierung von wandelbaren Materialflusssystemen 528
6.4.2.1 Verteilte Materialflusssteuerung im Internet der Dinge der Intralogistik 530
6.4.2.2 Autonome Fördertechnikmodule zur Selbstkonfiguration der Materialflusssteuerung 531
6.5 Einführung und Einsatz von RFID zur dezentralen Datenhaltung 538
6.5.1 Innovative Konzepte und Werkzeuge zur Einführung von RFID 540
6.5.2 Automatische Erfassung und Bereitstellung von Prozessdaten 548
7 Montage 4.0 554
7.1 Motivation 554
7.2 Beispielprodukt und -anlage 556
7.2.1 Beispielprodukt 556
7.2.2 Beispielanlage 556
7.3 Lösungsneutrale Fähigkeitenbeschreibung 557
7.3.1 Begriffsbestimmung und Beispiele 557
7.3.2 Nutzen 560
7.3.3 Taxonomie der Fähigkeiten 561
7.4 CAD-Produktanalyse  – Generierung von Produktanforderungen 563
7.4.1 Assembly-by-Disassembly  – Bestimmung von Montagereihenfolgen und -bewegungen 564
7.4.2 Bestimmung von quantitativen Prozessparametern 565
7.4.3 Bestimmung von Bauteilschnittstellen 566
7.5 Automatische Montageplanung 566
7.5.1 Einführung und Systemübersicht 566
7.5.2 Erzeugung des Fähigkeitenmodells einer Anlage mit bekanntem Layout 569
7.5.3 Anforderungen-Fähigkeiten-Abgleich  – Automatische Montageplanung 570
7.5.3.1 Arten der Prüfung 571
7.5.3.2 Bestimmung von Sekundärprozessen 573
7.5.4 Beispielhafte Abgleichmodule 573
7.5.5 Automatische Ableitung von Handlungsempfehlungen 575
7.5.5.1 Produktorientierte Handlungsempfehlungen 575
7.5.5.2 Betriebsmittelorientierte Handlungsempfehlungen 576
7.5.6 Bewertung und Auswahl von Planungsalternativen 576
7.5.7 Automatische Erstellung von Montageanleitungen 577
7.6 Automatisierte Integration 577
7.6.1 Automatisierte Konfiguration von Produktionskomponenten (Plug & Produce)
7.6.1.1 Konzept zur Ad-hoc-Vernetzung heutiger Anlagenkomponenten 579
7.6.1.2 Automatisierte Generierung eines vereinheitlichten Fabrikabbildes 581
7.6.2 Zeitoptimale Bahnplanung von Robotersystemen 583
7.6.2.1 Selbst-Programmierung von Industrierobotern 583
7.6.2.2 Modellierung als Graph und Beschreibung im Konfigurationsraum 583
7.6.2.3 Praxisgerechte Methoden arbeiten stichprobenbasiert 584
7.6.2.4 Kollisionsdetektion als Flaschenhals 585
7.6.2.5 Optimierung der Fahrtzeit 585
7.6.2.6 Einsatz in der Montage 587
7.6.3 Aufteilung auf Zielsysteme und Codegenerierung 588
7.7 Automatisierte Hardwareauslegung am Beispiel von Zuführsystemen 589
7.7.1 Grundlagen 589
7.7.2 Physiksimulation 590
7.7.3 Randbedingungen 590
7.7.4 Simulationsgestützte Auslegung 591
7.7.5 Fertigung und Validierung 592
7.7.6 Fazit 593
7.8 Zusammenfassung 593
8 Wandelbare modulare Automatisierungssysteme 596
8.1 Die Automatisierungspyramide 596
8.1.1 Dezentrale Prozesssteuerung mittels Smarter Produkte 598
8.1.2 Konvergenz von Feld- und Steuerungsaufgaben mittels Smarter Feldgeräte 602
8.1.3 Vertikale Integration und cloudbasierte, modulare IT-Systeme 605
8.2 Smarte Vernetzung 607
8.2.1 Kommunikationsstandards für Industrie 4.0 608
8.2.2 Ethernet in der Automatisierungstechnik 610
8.2.2.1 Echtzeitfähige Kommunikation mit Time Sensitive Networking 611
8.2.2.2 Software Defined Networking – Ein neues Netzwerkparadigma in der Automatisierungstechnik 612
8.2.2.3 Neue Kommunikationsstrukturen für Industrie 4.0-Netzwerke 616
8.2.3 Standards zur Informationsmodellierung in der Automatisierungstechnik 618
Teil C Anwendungsbeispiele 626
1 Vernetzte Anlagen für die spanende Fertigung 628
1.1 Flexible Kleinserienfertigung von Maschinenkomponenten 628
1.1.1 Randbedingungen und Fertigungsumfeld 628
1.1.2 Lösungsansatz für die vernetzte Fertigung 630
1.2 Lösungsassistenz in der vernetzten Großserienfertigung 632
1.2.1 Aufbau des Lösungsassistenten 632
1.2.2 Bedienerführung 633
1.2.3 Datenanalyse und Fehlerauswertung 633
1.3 Digitale Lösungen für Honsysteme 634
1.3.1 Honen in der Großserienfertigung 634
1.3.2 Fernwartungslösung für Honmaschinen 635
1.3.3 Cloudservices durch Maschinenanbindung 637
1.4 Fertigung von Maschinenkomponenten für Spritzgießmaschinen 638
1.4.1 Spritzgießmaschinen 639
1.4.2 Anlagen für die Fertigung der Maschinenkomponenten 640
1.4.3 Intelligente Fertigungsmittel 642
1.4.4 Vertikale und horizontale Vernetzung 642
1.4.5 Selbstorganisierende Transportprozesse 643
1.5 Fazit 644
2 Montagesysteme: Skalierbare Automatisierung in der „Lernfabrik Globale Produktion“ 646
2.1 Die Lernfabrik im Kontext von Industrie 4.0 646
2.1.1 Zielstellung der Lernfabrik Globale Produktion 646
2.1.2 Sichten auf Industrie 4.0 in der Lernfabrik 647
2.1.3 Aufbau der Lernfabrik 647
2.2 Das Konzept der skalierbaren Automatisierung 648
2.2.1 Herausforderungen der Automatisierung in der Montage 648
2.2.2 Prinzip der skalierbaren Automatisierung 649
2.2.3 Potenziale der skalierbaren Automatisierung 650
2.2.4 Fazit zum Konzept der skalierbaren Automatisierung 651
2.3 Umsetzung der skalierbaren Automatisierung in der Lernfabrik Globale Produktion 651
2.3.1 Skalierungsstufen in der Lernfabrik 651
2.3.2 Technische Umsetzung der skalierbaren Automatisierung in der Lernfabrik 657
2.4 Ausblick 661
3 Verarbeitungstechnik 662
3.1 Individualisierte Lebensmittelverarbeitung und -verpackung in Losgröße 1 – FORFood 662
3.1.1 Lebensmittelverarbeitung für die Herstellung einer kundenindividuellen Mahlzeit in Losgröße 1 662
3.1.2 Formatflexible Verarbeitungsprozesse für ein kundenindividuelles Verpacken 664
3.1.3 Digital Moulding für ein formatflexibles Thermoformen 664
3.1.4 Flexibler Siegelprozess mittels Multi-Kontur-Werkzeugen 665
3.1.5 Automatisierte Herstellung von individualisierten Sammelpackungen 666
3.2 Automatische Feinzerlegung von Schinken 667
3.2.1 Aufgabenstellung 667
3.2.2 Anlagenkonzept 668
3.2.3 Erfassung der Schinken- eigenschaften 669
3.2.4 Schnittreihenfolge 670
3.2.5 Referenz-Petri-Netze – Ansatz zur Modellierung und Simulation von Prozessschritten und Gesamtprozessen 671
3.2.6 Zusammenfassung 672
3.3 Kognitive Systeme im Druckgewerbe 672
3.3.1 Steigender Kostendruck im Druckgewerbe 672
3.3.2 Reduktion der Makulatur als potenzieller Stellhebel 672
3.3.3 Regelungskonzept 673
3.3.4 Technische Bewertung 674
3.3.5 Wirtschaftliche Bewertung für eine Offsetdruckmaschine 674
3.3.6 Zusammenfassung 675
4 Anwendungsfeld Flugzeugbau 676
4.1 Betrachtung der Branche 676
4.1.1 Wirtschaftliche Randbedingungen 676
4.1.2 Technologische und organisatorische Besonderheiten 677
4.1.3 Industrie 4.0-Ansätze und Ist-Situation 677
4.2 Befähigertechnologien für bedeutende Aufgaben 679
4.2.1 Rumpfsektionenmontage 679
4.2.2 Turbinenschaufelmontage 680
4.2.3 Brennkammerinspektion 681
4.3 Befähigende Querschnittstechnologien 683
4.3.1 Mobile Roboter für die Rumpf-Außenstruktur 683
4.3.2 Ortsflexibles Robotersystem für Bearbeitungsaufgaben 685
4.3.3 Mensch-Maschine-Systeme 686
4.4 Integrationstechnologien 688
4.4.1 Ziele und Ansätze 688
4.4.2 Beispiele für Lösungsansätze 689
4.4.3 Unterstützung der Integration 691
5 Intelligent vernetzte Elektronikproduktion 694
5.1 Elektronische Systeme sind Grundlage und Vorbild für das Internet der Dinge 694
5.1.1 Die Befähiger des Internets der Dinge basieren auf fortschrittlichen elektronischen Aufbautechnologien 694
5.1.2 Die Produktion elektronischer Systeme ist Vorbild für die Digitalisierung der Fabrik 696
5.2 Vollautomatisierung von Fertigung und Materialfluss 700
5.2.1 Prozess- und Informationsautomatisierung 700
5.2.2 Traceability 702
5.2.3 Identifikation und Vernetzung zu CPS 704
5.3 Dynamische Wertschöpfungsketten 706
5.3.1 Individuelle Produktkonfiguration 706
5.3.2 Optimierte Auftragsabwicklung 707
5.3.3 Flexible Produktionssysteme 709
5.4 Nullfehler-Produktion 712
5.4.1 Qualitätssicherung 712
5.4.2 Big Data versus Smart Data 714
5.4.3 Mensch-Maschine-Interaktion 717
5.5 Durchgängige Informationssysteme 719
5.5.1 Produktentwicklung 719
5.5.2 CAD/CAM-Kopplung 721
5.5.3 Anbindung an das Manufacturing Execution System 724
5.6 Referenzmodell 725
5.6.1 Entwicklung zum Digital Enterprise 726
5.6.2 Greenfield- und Brownfield-Ansatz 728
5.6.3 Beispiel: Siemenswerke in Amberg und Chengdu 728
6 Die SmartFactory für individualisierte Kleinserienfertigung 732
6.1 SmartFactoryKL-Systemarchitektur 734
6.1.1 Konzeption der Systemarchitektur 734
6.1.2 Systemarchitektur – Anforderungen und Spezifikationen 735
6.2 Umsetzung der Systemarchitektur 738
6.2.1 Produktschicht 739
6.2.2 Produktionsschicht 740
6.2.3 Versorgungsschicht 742
6.2.4 Integrationsschicht 743
6.2.5 IT-Systemschicht 743
6.3 Anwendungsszenario 744
6.4 Zusammenfassung und Ausblick 747
7 Anwendungsfeld Automobilindustrie 750
7.1 Big Data Analytics in der Produktionslogistik am Beispiel der Materialflussanalyse 751
7.1.1 Analytics-Technologien und der Digitale Schatten in der Produktionslogistik 751
7.1.2 Materialflussanalyse im Digitalen Schatten 752
7.1.3 Fazit und Ausblick 752
7.2 Logistik 4.0 – Optimierungsverfahren zur Steigerung der Dynamik 753
7.2.1 Motivation 753
7.2.2 Zielsetzung 753
7.2.3 Vorgehensweise 753
7.2.4 Ergebnisse 754
7.3 Selbst-Kalibrierung roboterbasierter Messsysteme 755
7.3.1 Ausgangssituation 755
7.3.2 Zielsetzung 755
7.3.3 Vorgehensweise 756
7.3.4 Ergebnisse 757
7.4 Data Mining in der Batterieproduktion für die Elektromobilität 757
7.5 Digitale Produktion mittels additiver Fertigungsverfahren 759
7.5.1 Additive Fertigung und Industrie 4.0 759
7.5.2 Kurzüberblick zu aktuellen Prozesskategorien der Additiven Fertigung 760
7.5.3 Case Study – Additive Fertigung von Zahnrädern 760
7.6 Konzeption sowie Umsetzung einer Trainingsumgebung zur Qualifikation von Instandhaltern im Umfeld Industrie?4.0 761
Stichwortverzeichnis 766

Textauszug

Autorenverzeichnis

Prof. Dr.-Ing. Eberhard Abele, PTW, Institut für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen, Darmstadt

Julian Backhaus, Fraunhofer-Einrichtung für Gießerei-, Composite- und Verarbeitungstechnik IGCV, Augsburg

Advan Begovic, Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen

Dr.-Ing. Gunter Beitinger, Siemens AG

Prof. Dr. phil. Klaus Bengler, Lehrstuhl für Ergonomie, TU München

Christoph Berger, IGCV Fraunhofer-Einrichtung für Gießerei-, Composite- und Verarbeitungstechnik

Simon Berger, IWU Fraunhofer Institut für Werkzeugmaschinen und Umformtechnik

Martin Birkmeier, FIR e. V. an der RWTH Aachen

Matthias Blankenburg, Fraunhofer IPK, Institut für Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik, Berlin

Paul Bobka, iwf Institut für Werkzeugmaschinen und Fertigungstechnik, TU Braunschweig

Simon Bock, HYVE — the innovation company, München

Eva Bogner, FAPS — Lehrstuhl für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg

Felix Brambring, Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen

Dr.-Ing. Stefan Braunreuther, IGCV Fraunhofer-Einrichtung für Gießerei-, Composite- und Verarbeitungstechnik

Prof. Dr.-Ing. Christian Brecher, Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen

Moritz Chemnitz, Fraunhofer IPK, Institut für Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik, Berlin

Prof. Dr.-Ing. Berend Denkena, IFW Institut für Fertigungstechnik und Werkzeugmaschinen, Leibnitz Universität Hannover

Franz Dietrich, iwf Institut für Werkzeugmaschinen und Fertigungstechnik, TU Braunschweig

Dr.-Ing. Marc-André Dittrich, IFW Institut für Fertigungstechnik und Werkzeugmaschinen, Leibnitz Universität Hannover

Christiane Dollinger, iwb Institut für Werkzeugmaschinen und Betriebswissenschaften, TU München

Prof. Dr.-Ing. Uwe Dombrowski, IFU Institut für Fabrikbetriebslehre und Unternehmensforschung, TU Braunschweig

Prof. Klaus Dröder, iwf Institut für Werkzeugmaschinen und Fertigungstechnik, TU Braunschweig

Fabio Echsler Minguillon, wbk Institut für Produktionstechnik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Prof. Claudia Eckert, Fraunhofer Institut für Angewandte und Integrierte Sicherheit AISEC, TU München

Max Ellerich, Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen

Hannes Elser, Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen

Maximilian Fechteler, Fraunhofer IPK, Institut für Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik, Berlin

Stefanie Fischer, DFKI Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz, Kaiserslautern

Prof. Jürgen Fleischer, wbk Institut für Produktionstechnik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Daniel Frank, Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen

Prof. Dr.-Ing. Jörg Franke, FAPS — Lehrstuhl für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik, Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg

Prof. Johann Füller, HYVE — the innovation company, München

Heinz Gaub, ARBURG GmbH + Co. KG

Roman Gerbers, iwf Institut für Werkzeugmaschinen und Fertigungstechnik, TU Braunschweig

Dr. Dominic Gorecky, DFKI Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz, Kaiserslautern

Georg Götz, IWU Fraunhofer Institut für Werkzeugmaschinen und Umformtechnik

Sebastian Greinacher, wbk Institut für Produktionstechnik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Sebastian Groggert, Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen

Thomas Grosch, PTW Institut für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen, Darmstadt

Prof. Willibald Günthner, Lehrstuhl für Fördertechnik Materialfluss Logistik, Technische Universität München

Andreas Gützlaff, Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen

Veit Hammerstingl, iwb Institut für Werkzeugmaschinen und Betriebswissenschaften, TU München

Verena Heinrichs, Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen

Thomas Hempel, Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen

André Hennecke, DFKI Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz, Kaiserslautern

Tobias Hensen, Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen

Dr.-Ing. Werner Herfs, Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen

Prof. Dr.-Ing. Christoph Herrmann, iwf Institut für Werkzeugmaschinen und Fertigungstechnik, TU Braunschweig

Christian Hocken, FIR e. V. an der RWTH Aachen

Dipl.-Jur. Univ. Kai Hofmann, FG Öffentliches Recht, IT-Recht und Umweltrecht, Universität Kassel

Prof. Dr. Gerrit Hornung, LL.M., FG Öffentliches Recht, IT-Recht und Umweltrecht, Universität Kassel

Marco Hübner, IFA, Institut für Produktionsanlagen und Logistik, Leibniz Universität Hannover

Johannes Hügle, Fraunhofer IPK, Institut für Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik, Berlin

Dr.-Ing. Carsten Intra, MAN Truck & Bus AG

Felix Jordan, FIR e. V. an der RWTH Aachen

Philipp Jussen, FIR e. V. an der RWTH Aachen

Christopher Kästle, FAPS — Lehrstuhl für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik, Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg

Jan Kantelberg, Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen

Christoph Kelzenberg, Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen

Dr. Markus Klaiber, SCHUNK GmbH + Co. KG

Jan Klöber-Koch, IGCV Fraunhofer-Einrichtung für Gießerei-, Composite- und Verarbeitungstechnik

Dino Knoll, iwb Institut für Werkzeugmaschinen und Betriebswissenschaften, TU München, Fraunhofer IGCV, Augsburg

Dr. Giordano Koch, HYVE — the innovation company, München

Dipl.-Ing. Jonas Koch, iwb Institut für Werkzeugmaschinen und Betriebswissenschaften, TU München

Dennis Kolberg, DFKI Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz, Kaiserslautern

Dominik Kolz, FIR e. V. an der RWTH Aachen

Michael Königs, Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen

Kevin Kostyszyn, Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen

Christian Krella, Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen

Philipp Krenkel, IFU Institut für Fabrikbetriebslehre und Unternehmensforschung, TU Braunschweig

Prof. Jörg Krüger, IWF Institut für Werkzeugmaschinen und Fabrikbetrieb, TU Berlin

Dr. Heiner Lang, MAG IAS GmbH

Prof. Dr.-Ing. Gisela Lanza, wbk Institut für Produktionstechnik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Johannes Lechner, Lehrstuhl für Fördertechnik Materialfluss Logistik, Technische Universität München

Christian Lieberoth-Leden, Lehrstuhl für Fördertechnik...

Produkt-Details

• Erscheint lt. Verlag: 8.5.2017
• Verlagsort: München
• Sprache: deutsch
• Themenwelt: Technik ► Maschinenbau
• Schlagworte: Automatisierung • Industrie 4.0 • Produktion
• ISBN-10: 3-446-45458-6 / 3446454586
• ISBN-13: 978-3-446-45458-3 / 9783446454583