In einem Testszenario wurden Arbeitsplätze virtuell nachgebildet und deren Produktionsumgebung visualisiert, um Positionsdaten in Relation zu setzen. Im Pilotprojekt basierte dies auf einer 3D-Engine, die AutoCAD-Dateien importieren kann. Positions- und Statusinformationen zu Maschinen, Material und zu Aufträgen lösen Trigger aus, die die Komponentenbereitstellung, die Montage und den Produkttransport steuern. Mit Analytics lassen sich simultan die Produktionszeiten vorhersagen. Die technischen und analytischen Ergebnisse werden in einer Webapplikation aufbereitet und Drittsystemen zur Weiterverarbeitung bereitgestellt.
Das Testergebnis war für Liebherr vielversprechend. Neben optimierten Transportrouten und schnelleren Montageschritten für einzelne Produktionsplätze waren auch die Rüstzeiten am Arbeitsplatz geringer und die Lagerbestände an der Montagelinie an den tatsächlichen Bedarf angepasst.
Eine Gesamtansicht schaffen
Ziel der Testkonstellation war es, Transparenz im Hinblick auf die Position einzelner Komponenten in der Werkshalle zu schaffen. Siloapplikationen sind proprietär und dafür nicht flexibel genug. Die Aufgabenstellung bestand darin, eine Gesamtsicht zu schaffen, die verschiedene Quellen integriert sowie Planungsund Positionsdaten der einzelnen Komponenten visualisiert.
«Gerade in der Feinplanung ist es entscheidend, zu jedem Zeitpunkt zu wissen, wo sich Maschinen, Werkzeuge und Materialien befinden», erklärt Mathias Morath, PLM Innovation Consultant bei Liebherr IT-Services. «Von Smart Tracking Analytics, das wir jetzt getestet haben, erhoffen wir uns die Optimierung der gesamten Wertschöpfungskette. Der Pilotversuch in der Demonstrationsfabrik des E4TC hat gezeigt, dass das tatsächlich machbar ist.»
Ein Zusammenspiel verschiedener Lösungen
In der Demonstrationsfabrik greifen Lösungen verschiedener Anbieter ineinander. PTC stellt die Industrial-IoT-Plattform Thingworx bereit. Diese ermöglicht die Vereinheitlichung der Positionsdaten und bildet die Basis für die Integration verschiedenster Datenquellen. Zugang zu Informationen samt Visualisierung der Ergebnisse gibt eine Digital-Twin-Oberfläche, die von Elisa Smart Factory bereitgestellt wird. Elisa nutzt seine 3D-Engine, um aggregierte und Drill-down-Informationen in Produktionsabläufe zu integrieren, die von AutoCAD-Dateien vorgegeben werden. Somit ist die Information für den Anwender einfach zu lesen und zu interpretieren.
SAS Event Stream Processing erhält Positionsdaten aus dem Trackingsystem und errechnet mit Analytics unter anderem, ob und wie lange sich eine Komponente innerhalb oder ausserhalb des Montagebereichs befindet. Zudem kann SAS Analytics for IoT Montage- oder Produktionszeiten in Echtzeit vorhersagen, um die Planung zu präzisieren. Multi-Vendor Track and Trace Visualization von Elisa erleichtert die Interpretation der Informationen. Betriebsleiter und Führungskräfte bekommen damit eine konsolidierte Ansicht, die Daten aus einer Vielzahl von Systemen bündelt.
Sprung in die operative Praxis anpeilen
«Das war ein sehr spannendes Projekt und ein echter Präzedenzfall», sagt Gregory Albelda, Manager Manufacturing bei SAS DACH. «Die Bewegung der Komponenten in einer Produktionsanlage ist eine entscheidende Stellschraube für Optimierungen. Wir sind sehr froh, dass das Projekt erfolgreich verlaufen ist und die Zusammenarbeit mit den Partnern sehr gut funktioniert hat. Wir freuen uns schon darauf, dass diese Methode den Sprung in die operative Praxis schafft.»
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