Production

Mit situationsangepassten Prozessen zu einer
effizienteren Produktion!

27. Oktober 2020 Digitalisierung

In der Produktion durchdringen immer mehr sogenannte Cyber-physische Produktionssysteme (CPPS) das Arbeitsleben. Diese sorgen für eine stärkere Vernetzung und Automatisierung von Prozessen in der Produktion. Damit einhergehend erhöht sich das Konfliktpotential zwischen Menschen und Maschinen, da diese in unmittelbarer Nähe und zur selben Zeit agieren. Beispielsweise bewegen sich fahrerlose Transportsysteme bereits autonom und mit schwerer Last durch die Produktionshalle. Um Konflikte mit Menschen zu vermeiden, navigieren diese auf definierten Strecken. Das Konfliktpotential zwischen Menschen und Transportsystem ist damit aber nicht aus der Welt. Um dieses so gering wie möglich zu halten, müssen die CPS die Umgebung ständig überwachen, interpretieren und wenn nötig agieren.

Neben automatisierten Prozessen werden auch immer häufiger in manuellen Prozessen digitale Lösungen eingesetzt, die die Arbeit der Mitarbeiter erleichtern sollen. Sowohl die CPS als auch die Montageunterstützungssysteme verbindet ein Aspekt: Sie arbeiten beide nach vordefinierten Prozessen. Herkömmliche Modelle von Prozessen erfassen häufig nur primäre Einflussgrößen wie beispielsweise ankommende Aufträge oder ankommende Dokumente. Die zusätzliche Erfassung sekundärer Einflussgrößen (Kontext) gewinnt aufgrund der steigenden Komplexität und Dynamik von Geschäftsprozessen und Situationen immer mehr an Bedeutung. Im Folgenden werden zwei Szenarien vorgestellt, die zeigen, dass kontextsensitive Prozesse immer entscheidender für das produzierende Gewerbe werden.

Bedarfsgesteuerte Informationsbereitstellung in manuellen Prozessen

Durch die Digitalisierung der Produktion ist es möglich immer geringere Stückzahlen mit höherem Variantenreichtum herzustellen. Die Zunahme der Komplexität im digitalisierten Produktionsalltag erfordert jedoch eine erhöhte Aufmerksamkeit und Informationsaufnahme der am Produktionsprozess beteiligten Mitarbeiter. Dadurch wächst das Fehlerpotenzial und somit auch die Gefahr eines Anlagenstillstands oder Produktionsausfalls. Um die Komplexität der Prozesse für den Mitarbeiter zu reduzieren, werden in der Montage immer häufiger digitale Lösungen eingesetzt, die für die Bereitstellung von Informationen zuständig sind. Solche digitalen Montageassistenzsysteme berücksichtigen in der Informationsbereitstellung den vorhandenen Kontext oftmals nur bedingt. Dabei könnte insbesondere auf die unterschiedlichen Nutzerrollen, Fehlersituationen und das Kompetenzniveau der Mitarbeiter eingegangen werden, um eine bedarfs – und anwendergerechte Bereitstellung von Informationen zu gewährleisten. Dadurch reduziert sich die psychische Belastung der Mitarbeiter und das Fehlerpotenzial, da sich die Menge an Informationen an die Informationsbedarfe der Mitarbeiter orientiert. Das spart nicht nur Zeit, sondern steigert insgesamt die Effizienz im Unternehmen.

Intelligente Produktionsplanung in automatisierten Prozessen

Neben der Digitalisierung von manuellen Prozessen steigt auch die Automatisierung von Prozessen immer weiter voran. Die daraus resultierenden Anforderungen an die Produktionssysteme steigen damit stetig. Produktionssysteme sollen möglichst autonom, effizient und zuverlässig arbeiten. Diese Anforderungen können nur gewährleistet werden, wenn sich das zugrunde liegende Modell an dem bestehenden Kontext orientiert. Ein Roboterarm in der Montage kann beispielsweise nur in voller Geschwindigkeit arbeiten, wenn sich keine Menschen in direkter Nähe befinden. Ähnliches gilt für den Ausfall einzelner oder mehrerer Maschinen in einer Wertschöpfungskette. Dabei können Kontextinformationen verwendet werden, um solche Prozessabläufe zu steuern und eine intelligente Umplanung innerhalb des Produktionsablaufs automatisch durchzuführen. Fällt beispielsweise eine Pumpe an einer Maschine aus, kann das intelligente System anhand des Kontexts entscheiden welcher Heilungsprozess gestartet wird, um Ausfallsicherheit und damit auch Liefertreue zu ermöglichen (Beispiel aus unserem aktuellen Forschungsprojekt RESPOND). Dazu muss im zugrundeliegenden Prozessmodell jedoch der aktuelle Kontext berücksichtigt werden. Im industriellen Umfeld werden hierfür üblicherweise Sensorknoten eingesetzt, um beispielweise den Umgebungskontext zu erfassen. Anhand der Umgebungsinformationen, wie der aktuellen Auslastung oder Konfiguration einer Maschine, kann das System dann eine intelligente Umplanung veranlassen.

Vorteile kontextsensitiver Prozesse

  • Intelligente Produktionsplanung
  • Effizientere Wertschöpfung durch verbesserte Mensch-Maschine-Interaktion
  • Geringere Störungsanfälligkeit durch Resilienz
  • Berücksichtigung geänderter Rahmenbedingen in der Wertschöpfung
  • Effizientere Einarbeitung neuer Mitarbeiter
  • Reduzierung psychischer und kognitiver Belastungen von Mitarbeitern durch eine gezielte Bereitstellung von Informationen
  • Reduktion von Fehlern
  • Adaptive Bereitstellung von Dokumenten und Informationen passend zur Situation
Cookies erleichtern die Bereitstellung unserer Dienste. Mit der Nutzung unserer Dienste erklären Sie sich damit einverstanden, dass wir Cookies verwenden.