Welche übergreifenden Entwicklungen und Trends prägen derzeit die Produktionslandschaft und welche Chancen und Herausforderungen ergeben sich daraus für Unternehmen der verarbeitenden Industrie?
Ein großer Teil der Dynamik in der Fertigung geht derzeit von Automatisierung, KI und besserer Konnektivität aus. Diese Technologien machen Fabriken intelligenter und vernetzter, was bedeutet, dass sie in Echtzeit reagieren, Änderungen im laufenden Betrieb verarbeiten und insgesamt effizienter arbeiten können. Vor allem KI spielt eine große Rolle. Dabei geht es nicht nur um die Automatisierung von Aufgaben, sondern auch darum, dass Maschinen in der Lage sind, ihre Handlungen und die damit verbundenen Daten zu verstehen, Probleme vorherzusagen, bevor sie auftreten, und sogar Verbesserungen vorzuschlagen, basierend auf dem, was sie im Laufe der Zeit lernen.
Konnektivität und der Einsatz von IoT-Geräten sorgen dafür, dass alle Geräte in der Fabrik miteinander kommunizieren, so dass Prozesse reibungsloser ablaufen können und Daten nicht in Silos stecken bleiben. Das eröffnet eine Vielzahl von Möglichkeiten: bessere Produktivität, individuellere Produkte und eine intelligentere Wartungsplanung, um nur einige zu nennen. Die Kehrseite der Medaille ist natürlich, dass all diese Systeme zusammenarbeiten müssen - und genau hier liegt die eigentliche Herausforderung. Es ist keine leichte Aufgabe, die verschiedenen Tools und Systeme miteinander in Einklang zu bringen und herauszufinden, wie man all diese Technologien implementieren kann, ohne den Betrieb zu stören.
Welche Bedeutung haben flexible Architekturen in intelligenten Fertigungssystemen, und welche Anforderungen müssen Systemdesigns erfüllen, um Anpassungsfähigkeit, Zukunftssicherheit und Wirtschaftlichkeit in realen Produktionsumgebungen zu gewährleisten?
Da Fabriken immer fortschrittlicher werden und immer mehr Sensoren, Maschinen und Software im Spiel sind, werden sie auch immer komplexer. Aus diesem Grund ist Flexibilität so wichtig. Sie brauchen Systeme, die sich leicht anpassen lassen, ohne dass Sie jedes Mal alles von Grund auf neu aufbauen müssen, wenn sich etwas ändert. Vor allem im Zuge der zunehmenden Autonomie der Produktion ist es von entscheidender Bedeutung, dass die Bediener auf die benötigten Informationen zugreifen und sie verstehen können, selbst wenn diese in verschiedenen Formaten oder Systemen vorliegen.
An dieser Stelle kommen wissensbasierte Architekturen ins Spiel. Diese Systeme sind darauf ausgelegt, all diese verstreuten Informationen auf intelligente, vernetzte Weise zu sammeln. Sie helfen uns, Daten automatisch zu analysieren und schneller bessere Entscheidungen zu treffen, und zwar direkt in der Fabrikhalle. Anstatt also Zeit damit zu verbringen, sich durch verschiedene Systeme zu wühlen, wird alles gestrafft, um Anpassungsfähigkeit, Effizienz und langfristige Nutzung zu unterstützen.
Bei der Produktion von Kleinserien übersteigen die Betriebskosten oft die Anfangsinvestitionen. Wie können Unternehmen dieses Ungleichgewicht ausgleichen? Welche Strategien, einschließlich der Rolle der kollaborativen Robotik, können eingesetzt werden, um diese Systeme im täglichen Betrieb kosteneffizient zu machen?
In Bereichen wie der Kleinserienfertigung geht es nicht nur um die Kosten für die Maschinen, sondern um die laufenden Kosten, die sich wirklich summieren. Um die Automatisierung vor allem in diesen dynamischen Umgebungen rentabel zu machen, brauchen wir Systeme, die einfacher zu programmieren sind und sich besser an Veränderungen anpassen lassen. Bei fortiss arbeiten wir in unserem Robotiklabor daran, wo wir Werkzeuge und Methoden entwickelt haben, um die Technik praktischer und zugänglicher zu machen.
Ein Ansatz, auf den wir uns konzentrieren, ist die Nutzung strukturierten Wissens, damit Maschinen abstrakte oder vage Anweisungen von Menschen verstehen können. Das erleichtert den Bedienern die Interaktion mit den Systemen, selbst wenn sie keine Experten sind. Wir machen auch Fortschritte beim „Teaching by Demonstration“, d. h. wir zeigen Robotern, wie sie Aufgaben erledigen, anstatt sie Zeile für Zeile zu programmieren. Dies kann durch physische Anleitung, die Verwendung eines Controllers, die Demonstration einer Aufgabe oder sogar durch die Vorführung eines Videos geschehen. Dann müssen die menschlichen Handlungen erkannt und in entsprechende Roboterhandlungen übersetzt werden, damit der Roboter die Aufgabe zuverlässig wiederholen kann.
Und wenn wir dies mit natürlicher Sprache und Simulationen kombinieren, erhalten wir Systeme, die noch schneller lernen und ein breiteres Spektrum an Aufgaben mit weniger Ausfallzeiten bewältigen können. All dies trägt dazu bei, die Schulungs- und Betriebskosten zu senken, so dass die Automatisierung auch bei kleineren oder flexibleren Produktionsläufen viel eher möglich ist.
Eine der größten Herausforderungen in der intelligenten Fertigung und in kollaborativen Fabriken ist der Umgang mit Fehlern und Ungewissheiten. Wie kann KI hier unterstützen?
Eine unserer wichtigsten Aufgaben besteht darin, formale Wissensmodelle zu erstellen, d. h. strukturierte Darstellungen für alles, vom Verhalten der Maschinen bis hin zu Sicherheitsregeln und Fehlerbehandlungsverfahren. So können Fertigungssysteme leichter verstehen, was in der Fabrik vor sich geht, und darüber nachdenken.
Wenn also etwas schief geht, reagiert das System nicht einfach blind, sondern kann das Problem erkennen, die Optionen bewerten und die beste Vorgehensweise wählen. Kombiniert man dies mit Echtzeitdaten, kann KI sogar Probleme vorhersehen, bevor sie auftreten. So kann sie beispielsweise seltsame Muster erkennen, die darauf hindeuten, dass eine Maschine bald ausfallen könnte, und die richtigen Mitarbeiter benachrichtigen oder sogar automatisch eine Reparatur einleiten.
Und in dynamischeren Umgebungen, in denen Maschinen und Menschen zusammenarbeiten, sorgt der gleiche Wissensrahmen dafür, dass alles aufeinander abgestimmt ist. Es hilft dabei, zu koordinieren, wer was wann tut und wie auf unerwartete Situationen zu reagieren ist - über alle beteiligten Systeme hinweg.
Wo sehen Sie die Zukunft der Forschung und Entwicklung im Bereich der intelligenten Fertigung?
In Zukunft werden wir noch mehr Autonomie und eine tiefere Systemintegration in der intelligenten Fertigung erleben. Bei fortiss arbeiten wir an Möglichkeiten für Fabriken, nicht nur Daten zu sammeln, sondern tatsächlich Entscheidungen zu treffen und ohne ständige menschliche Eingriffe zu handeln. Das bedeutet, dass sich Maschinen spontan anpassen und ihre Arbeitsweise je nach den Ereignissen um sie herum ändern können, sei es eine Veränderung der Kundennachfrage, der Anlagenleistung oder vielleicht sogar Störungen in der Lieferkette.
Die kollaborative Robotik ist ebenfalls ein wichtiger Teil des Puzzles. Ziel ist es, die Interaktion zwischen Menschen und Maschinen so zu gestalten, dass sie sich natürlich anfühlt, mit benutzerfreundlichen Schnittstellen, die es auch Laien ermöglichen, Roboter zu steuern oder ihnen etwas beizubringen, ohne dass sie über Programmierkenntnisse verfügen müssen.
Darüber hinaus spielt das Edge Computing eine immer größere Rolle. Die Verarbeitung von Daten direkt an der Quelle, in der Werkstatt, bedeutet, dass Entscheidungen schneller getroffen werden können, ohne auf die Cloud zu warten. Und die KI wird sich weiter entwickeln, vor allem in Bereichen wie der vorausschauenden Wartung und der Qualitätssicherung, wo das Erkennen von Problemen, bevor sie überhaupt auftreten, viel Zeit und Geld sparen kann.
Kurz gesagt, die Zukunft wird darin bestehen, Fabriken autarker, anpassungsfähiger und skalierbarer zu machen. Sie sind bereit, mit minimalen Reibungsverlusten alles zu bewältigen, was auf sie zukommt.
