Lernende Produktionssysteme: Rückführung macht Systeme schlau

AWK 2017: Lernende Produktionssysteme

Rückführung macht Systeme schlau

Kaskadierte Rückführungsschleifen am Beispiel der CAD-CAM-NC-Verfahrenskette. Bild: WZL
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Wie sich Planungs- und Prozessdaten clever nutzen lassen, um für künftige Anwendungen zu lernen, das zeigt die zweite Vortragsreihe. Die Herausforderung besteht darin, die Informationen strukturiert zu sammeln und bedarfsgerecht zu verarbeiten.

Das Vernetzen und Digitalisieren von Produktionssystemen im Sinne von Industrie 4.0 ermöglicht es, Planungs- und Prozessinformationen zentral zu sammeln. Durch das Auswerten dieser stetig wachsenden Datenmenge lassen sich in einem nächsten Schritt Prozesswissen ableiten und daraus Lehren für künftige Bearbeitungsfälle ziehen. Für agile Unternehmen im globalen Wettbewerb stellt dies eine neue Möglichkeit dar, sowohl ihre Produktqualität als auch ihre Produktivität und die Verfügbarkeit ihrer Produktionsmittel weiter zu steigern. Zentrale Herausforderungen bestehen dabei im strukturierten Erfassen der Daten sowie deren kontextsensitiver Verarbeitung. Das Ziel dabei ist eine Mehrwert-orientierte Auswertung.
Die Anforderungen an Datenverfügbarkeit und -aufbereitung orientieren sich stark an den Fragestellungen, die durch Entscheider unterschiedlicher Planungsebenen vorgegeben werden. In der Praxis ergeben sich daher für verschiedene Planungsebenen unterschiedlich ausgeprägte Rückführungsschleifen. Bezogen auf die klassische CAD-CAM-NC-Verfahrenskette kann grundsätzlich zwischen drei solcher Schleifen unterschieden werden. Diese laufen nicht entkoppelt voneinander ab, sondern sind kaskadierend aufgebaut. Die Entscheidungsgrundlagen übergeordneter Schleifen werden dabei durch Kenngrößen untergeordneter Schleifen ergänzt.
Die in der Abbildung innerste Schleife befindet sich auf Werkstattebene. Hier stehen das echtzeitnahe Überwachen von Prozess und Maschine während einer spezifischen Bearbeitung im Fokus sowie die Rückmeldung von identifizierten Fertigungsproblemen in die Arbeitsvorbereitung. Dementsprechend werden hier die höchsten Anforderungen an Datendichte und Einbindung von technologischem Domänenwissen zur Datenauswertung gestellt. Eine angepasste produktspezifische Auswahl von Fertigungsressourcen und Betriebsmitteln innerhalb der Arbeitsvorbereitung wird bei der mittleren Schleife betrachtet. Ergebnisse der Qualitätssicherung werden hier mit den verwendeten Betriebsmitteln auf Werkstückebene in Verbindung gebracht, strukturiert abgelegt und zukünftig für eine statistische Bewertung von Planungsalternativen vorgehalten. Ähnlich verfahren wird in der äußeren Rückführungsschleife. Um einer steigenden Variantenvielfalt flexibel zu begegnen, erfolgt hier eine Bewertung von alternativen Prozessketten für strategische Neuausrichtungen auf Basis von Produktions- und Logistikkenngrößen.
Industrienahe Demonstratorlösungen werden in der Begleitausstellung gezeigt
In den drei Expertenvorträgen der Session „Lernende Produktionssysteme“ wird die hier aufgezeigte planungsspezifische Nutzung von Produktionsdaten detailliert beleuchtet und durch konkrete Anwendungsfälle der Industrie untermauert.
Darüber hinaus stellt der Keynote-Vortrag themenbezogene, industrienahe Demonstratorlösungen vor, die im Rahmen der Ausstellung des AWKs präsentiert werden. Das hierzu benötigte Domänenwissen wird am Werkzeugmaschinenlabor an zahlreichen Prüfständen entwickelt und in Form von schnellrechnenden Modellen abgebildet. Auf diese Weise kann es effizient in Datenauswertungen eingebunden und angewendet werden. (mw)
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