Potenziale, Strategien und Technologien
Digitalisierung in der Produktion
Durch die Integration digitaler Technologien in verschiedene Bereiche der Produktion versuchen Unternehmen, Fertigungsprozesse effizienter, flexibler und zukunftssicherer zu gestalten. Der folgende Artikel liefert einen Überblick über Potenziale, Herausforderungen, Strategien und Technologien im Zusammenhang mit der Produktionsdigitalisierung.
Definition
Digitalisierung – Definition und verwandte Begriffe
Digitalisierung in der Produktion bedeutet, dass Maschinen, Software und Menschen in der Fertigung digital vernetzt werden: Daten aus Maschinen und Anlagen werden automatisch erfasst, zentral ausgewertet und genutzt, um Produktionsprozesse zu überwachen, zu steuern und zu automatisieren – statt auf Papier oder in Insellösungen. In der Industrie wird diese Entwicklung auch als Industrie 4.0 bezeichnet.
Im engeren, technischen Sinne bezeichnet Digitalisierung die Umwandlung analoger Werte (Signale) in digitale Formate, die sich mit Computern verarbeiten lassen.
Im alltäglichen Sprachgebrauch bezieht sich der Begriff dagegen oft auf die Möglichkeiten, die sich aus der fortschreitenden Weiterentwicklung digitaler Technologien ergeben. Dazu zählen z. B. die Verarbeitung großer Datenmengen, die Schaffung digitaler Güter und Geschäftsmodelle sowie die Vernetzung über digitale Medien. Auch in diesem Artikel verwenden wir den Begriff Digitalisierung, um den Einsatz moderner digitaler Technologien in der Produktion zu beschreiben.
Die Vielzahl der Potenziale und Veränderungen, die sich aus dem Einsatz digitaler Technologien ergeben, wird auch mit Begriffen wie „Digitale Transformation“ oder „Digitale Revolution“ beschrieben. In der Industrie wird der Trend der fortschreitenden Digitalisierung auch als „Industrie 4.0“ bezeichnet.
Potenziale
Potenziale der Digitalisierung in der Produktion
Eine Schlüsselrolle im Zusammenhang mit der Digitalisierung spielt die Fähigkeit zur (sinnvollen) Verarbeitung immer größerer Datenmengen.
In der Produktion sorgt die Digitalisierung nicht nur dafür, dass immer mehr relevante Daten durch Sensoren, Steuerungen und andere Systeme bereitgestellt werden können, sondern erlaubt auch die Weiterverarbeitung dieser Datenmengen durch spezialisierte Softwareanwendungen. Mithilfe geeigneter Schnittstellen und Protokolle können produktionsrelevante Daten über verschiedene Ebenen hinweg übertragen werden.
Daraus ergeben sich viele neue Möglichkeiten für die Überwachung, Steuerung und Automatisierung von Prozessen in der Produktion, auf die wir weiter unten genauer eingehen.
Ebenfalls von großer Bedeutung sind die Möglichkeiten für eine bessere Kommunikation und Zusammenarbeit in der Produktion – zwischen einzelnen Personen, Teams und Abteilungen bis hin zu unterschiedlichen Unternehmen. Optimierte Kommunikationsstrukturen werden zunehmend zu einer Grundvoraussetzung, um komplexe Koordinationsaufgaben zu bewältigen – darunter z. B. globale Lieferketten und Standorte oder immer individuellere Kundenaufträge.
Die Digitalisierung ist einer der wichtigsten Treiber in der Produktionsoptimierung. Durch die Nutzung fortschrittlicher Technologien in Kombination mit einem Kontinuierlichen Verbesserungsprozess (KVP) versuchen produzierende Unternehmen, ihre Prozesse effizienter, produktiver, qualitativer, flexibler und nachhaltiger zu gestalten. Dabei sollen einerseits ineffiziente Prozesse abgebaut bzw. ersetzt, andererseits aber auch neue, innovative Prozesse geschaffen werden.
Vorteile
Wie profitieren produzierende Unternehmen von Digitalisierungsmaßnahmen?
In der Produktion können verschiedenste Bereiche und Prozesse von Digitalisierungsmaßnahmen profitieren. Um Erfolge messbar zu machen, ist es wichtig, dass Unternehmen klare Zielsetzungen definieren und deren Umsetzung regelmäßig evaluieren (z. B. mithilfe geeigneter Kennzahlen).
Im Folgenden listen wir einige konkretere Möglichkeiten für Optimierungen und Kostensenkungen auf, die im Zusammenhang mit der Produktionsdigitalisierung erreicht werden können:
Automatisierung
Flexibilität
Weniger Stillstände
Produktqualität
Abstimmung im Team
Lieferanten und Partner
Wissensmanagement
Inbetriebnahme und Wartung
Energiemanagement
Time-to-Market
Nachverfolgbarkeit
Neue Geschäftsmodelle
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Umsetzung
Digitalisierungsstrategien in der Produktion
Die erfolgreiche Umsetzung der Digitalisierung in einem Produktionsunternehmen erfordert eine sorgfältig geplante Strategie, die sowohl technologische als auch organisatorische Aspekte berücksichtigt.
Oftmals bringt die Integration neuer Technologien und Lösungen grundlegende Veränderungen an bestehenden Prozessen mit sich. Daher stellt auch die Akzeptanz bei Mitarbeitenden ein wichtiges Kriterium für den Erfolg von Digitalisierungsprojekten dar.
Im Zentrum moderner Digitalisierungsstrategien in der Produktion steht die intelligente Vernetzung von Geräten, Software, Personen und Prozessen (siehe auch Connected Worker).
Um das volle Potenzial moderner Softwarelösungen und Verarbeitungskapazitäten zu nutzen, ist es wichtig, dass Maschinen und Geräte in der Produktion als Datenquellen für die Maschinendatenerfassung erschlossen werden. Durch den gezielten Datenaustausch innerhalb von sowie zwischen Shopfloor (Produktionshalle, Werkstatt) und Topfloor (Management- und Verwaltungsebene) eröffnen sich nicht nur Potenziale für ein umfangreiches Monitoring von Anlagen, Ressourcen und Arbeitsabläufen, sondern auch neue Möglichkeiten zur effektiveren Produktionsplanung und Produktionssteuerung.
Umsetzung
Schnittstellen
Um Maschinen und Geräte in der Fabrikhalle sowohl untereinander als auch mit lokalen und höhergelegenen Softwareanwendungen zu vernetzen, sind entsprechende Schnittstellen und Protokolle notwendig.
Daten müssen nicht nur erfasst und übertragen werden (oft in Echtzeit und in regelmäßigen Abständen), sondern möglicherweise auch in passende Formate konvertiert und an einem zentralen Ort zusammengeführt werden. Auch die Qualität der Daten spielt eine entscheidende Rolle – z. B. bei der Überwachung von Produktionsanlagen anhand ausgewählter Parameter.
Eine der größten Herausforderungen in der Produktionsdigitalisierung liegt darin, eine große Zahl unterschiedlicher Maschinen und Geräte als Datenquellen zu erschließen und gleichzeitig den Aufwand für die Entwicklung und Verwaltung von Integrationslösungen gering zu halten. Auch die Vermeidung von Sicherheitslücken stellt eine zentrale Aufgabe in der Planung und Umsetzung von Digitalisierungsstrategien dar.
Um die beschriebenen Herausforderungen zu adressieren, wurden standardisierte Schnittstellen für den Einsatz in der Industrie entwickelt. Eine besondere Rolle spielt der Kommunikationsstandard OPC UA, der den Datenaustausch zwischen Maschinen, Geräten und Softwareanwendungen standardisiert und mittlerweile von zahlreichen Herstellern implementiert wird. Zu den am häufigsten verwendeten Protokollen in der Industrie gehören z. B. MQTT und Modbus.
Umsetzung von Digitalisierungsprojekten
Bestandsaufnahme
Bei der Umsetzung größerer Digitalisierungsprojekte erfolgt in der Regel zunächst eine Bestandsaufnahme, im Rahmen derer bestehende Systeme, Maschinen und Arbeitsabläufe bewertet und auf Schwachstellen und Potenziale geprüft werden.
Ziele definieren
Um Erfolge messbar zu machen und einen klaren Leitfaden für alle weiteren Schritte zu schaffen, werden im nächsten Schritt Zielsetzungen definiert. Darunter können z. B. Zeiteinsparungen für manuelle Tätigkeiten, die Reduzierung von Ausfallzeiten oder effizientere Kommunikationswege fallen.
Technologien auswählen und pilotieren
Anschließend erfolgt die Auswahl geeigneter Technologien in Anlehnung an die zuvor definierten Ziele. Diese werden oft zunächst im Rahmen von Pilotprojekten getestet und bei Erfolg auf weitere Bereiche oder Standorte ausgeweitet.
Mitarbeitende schulen
Die Schulung und Sensibilisierung von Mitarbeitenden ist ebenfalls ein wichtiger Schritt in der Umsetzung von Digitalisierungsprojekten und kann deren Erfolg maßgeblich beeinflussen.
Fortlaufend verbessern
Zudem ist die Digitalisierung kein einmalig abzuschließendes Projekt, sondern ein fortlaufender Prozess. Bestehende Lösungen sollten regelmäßig evaluiert und optimiert werden. Unternehmen, die bereits früh auf neue Technologien setzen, haben die Chance, Wettbewerbsvorteile zu erzielen.
Umsetzung
Brownfield- und Greenfield-Ansätze in der Digitalisierung
Bei der Betrachtung von Digitalisierungsstrategien kann eine Unterscheidung zwischen sogenannten „Brownfield“- und „Greenfield“-Ansätzen vorgenommen werden.
Der Greenfield-Ansatz beschreibt den Neuaufbau einer digitalisierten Produktionsumgebung von Grund auf („auf einer grünen Wiese“). Im Gegensatz zum Brownfield-Ansatz müssen hierbei keine bereits bestehenden Strukturen berücksichtigt werden. In der Praxis beschreibt der Greenfield-Ansatz daher am ehesten die Planung und Errichtung einer neuen Fabrik.
Im Gegensatz dazu bezeichnet der Brownfield-Ansatz die Integration moderner digitaler Technologien in eine bereits bestehende Produktionsumgebung. Oft beinhaltet diese ältere Anlagen, die gebaut wurden, bevor die digitale Vernetzung in der Produktion zu einer Anforderung wurde.
Für die meisten Unternehmen spiegelt der Brownfield-Ansatz die Realität wider. Digitalisierungsprojekte müssen an bestehenden Anlagen und Strukturen ausgerichtet werden, die in der Praxis oft schrittweise aufgerüstet und modernisiert werden. Eine der größten Herausforderungen besteht darin, die Komplexität gering zu halten und dennoch ein möglichst hohes Maß an Interoperabilität und Flexibilität zu erreichen.
Die tatsächlichen Maßnahmen richten sich oft nach dem bereits erreichten Digitalisierungsgrad eines Unternehmens. Dabei ist die Umsetzung einer „papierlosen Produktion“ beispielsweise oft eine der ersten Zielsetzungen im Zusammenhang mit der Digitalisierung, gefolgt von Initiativen für eine großflächigere Vernetzung, Datenverarbeitung und Prozessautomatisierung.
Vergleich
Greenfield oder Brownfield – was ist der Unterschied?
| Kriterium | Greenfield | Brownfield |
|---|---|---|
| Ausgangslage | Neuaufbau „auf einer grünen Wiese“ | bestehende Produktionsumgebung mit vorhandenen Anlagen |
| Bestehende Strukturen | müssen nicht berücksichtigt werden | geben den Rahmen für das Digitalisierungsprojekt vor |
| Typischer Fall | Planung und Errichtung einer neuen Fabrik | Modernisierung einer laufenden Produktion |
| Vorgehen | digital vernetzt von Anfang an | Anlagen schrittweise aufrüsten und modernisieren, oft mit Pilotprojekten |
| Größte Herausforderung | Planung der gesamten Produktionsumgebung | ältere Maschinen anbinden und die Komplexität gering halten |
| Verbreitung | selten | Realität für die meisten Unternehmen |
Technologien
Schlüsseltechnologien in der Produktionsdigitalisierung
Viele Digitalisierungsstrategien und -lösungen in der Produktion basieren auf einer Reihe an Schlüsseltechnologien und Technologiekonzepten, auf die wir in diesem Abschnitt eingehen.
Cloud Computing
Rechenleistung und Speicher aus dem Internet
Cloud Computing bezeichnet die Bereitstellung von Computerressourcen über das Internet, darunter z. B. Speicherplatz und Rechenleistung. In der Produktion bieten Cloud-Plattformen und Cloud-Software die Möglichkeit, Daten unterschiedlicher Produktionsstandorte an einem zentralen Ort zu verwalten, ortsunabhängig zusammenzuarbeiten und den IT-Verwaltungsaufwand zu reduzieren. Im Rahmen eines „Software-as-a-Service“-Modells werden mittlerweile verschiedenste Softwarelösungen für die Produktion in der Cloud angeboten – von klassischen MES- und ERP-Anwendungen bis hin zu spezialisierten Plattformen für das digitale Produktionsmanagement wie unser Produkt manubes. Der große Vorteil gegenüber klassischer On-Premise-Software liegt darin, dass die gesamte Infrastruktur samt notwendiger Wartungen und Updates ausgelagert werden kann.
Was ist Cloud Computing?Edge Computing
Daten an der Quelle verarbeiten
Unter Edge Computing versteht man die Sammlung und Verarbeitung von Daten an oder in der Nähe der Datenquelle. Das Wort „Edge“ bezieht sich dabei auf den „Rand des Netzwerks“. In der Produktion kann Edge-Technologie in verschiedenen Bereichen Anwendung finden. Die lokale Vorverarbeitung von Daten kann dazu dienen, relevante Informationen aus großen Datenmengen zu extrahieren, zu strukturieren und über geeignete Schnittstellen bereitzustellen. Sogenannte Edge Gateways sammeln lokale Sensor- und Gerätedaten und übermitteln diese anschließend an zentrale Systeme wie z. B. cloudbasierte IoT-Plattformen. Unsere Cloud-Plattform manubes nutzt Edge Nodes, um sichere und bidirektionale Verbindungen zu lokalen Maschinen, Geräten und Datenbanken herzustellen.
- Edge Nodes in manubes
- Edge Gateways
Augmented und Virtual Reality
Informationen einblenden, Anlagen simulieren
Augmented Reality (AR) und Virtual Reality (VR) können an unterschiedlichen Stellen in der Produktion eingesetzt werden. Anwendungsfälle umfassen die Unterstützung von Wartungspersonal durch die Einblendung zusätzlicher Informationen, die Planung und Simulation von Anlagen noch vor ihrem Bau sowie Schulungen in virtuellen Umgebungen.
- Wartung
- Anlagenplanung
- Schulung
Künstliche Intelligenz
Große Datenmengen auswerten
Auch Künstliche Intelligenz findet zunehmend in der Produktion Anwendung. Passende Algorithmen ermöglichen die Analyse großer Mengen an Produktionsdaten. Ein häufiger Anwendungsfall ist die Vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance), wobei Daten ausgewertet werden, um Anlagenausfälle vorherzusagen und den idealen Wartungszeitpunkt zu ermitteln. Auch in der Datenaufbereitung bieten KI-Lösungen großes Potenzial. Entscheidungsträger in der Produktionsplanung sind darauf angewiesen, dass die richtigen Daten zur richtigen Zeit zur Verfügung stehen. Auch hierbei kann Künstliche Intelligenz unterstützen: So analysiert z. B. der Chat-Assistent unserer manubes-Plattform vorhandene Datenstrukturen und liefert innerhalb von Sekunden Antworten auf produktionsbezogene Fragen.
- Predictive Maintenance
- Chat-Assistent
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Häufige Fragen zur Digitalisierung in der Produktion
Was versteht man unter Digitalisierung in der Produktion?
Digitalisierung in der Produktion ist die digitale Vernetzung von Maschinen, Software und Menschen in der Fertigung. Produktionsdaten werden automatisch erfasst, zentral ausgewertet und für die Überwachung, Steuerung und Automatisierung der Produktionsprozesse genutzt. In der Industrie spricht man auch von Industrie 4.0.
Welche Vorteile hat die Digitalisierung in der Produktion?
Die wichtigsten Vorteile sind weniger manuelle Arbeit, kürzere Stillstände, gesicherte Produktqualität und flexiblere Produktionsprozesse. Dazu kommen eine bessere Abstimmung zwischen Teams, Abteilungen und Partnern und die Nachverfolgbarkeit von Produkten und Prozessen. Die vollständige Liste steht im Abschnitt Potenziale.
Was sind Beispiele für Digitalisierung in der Produktion?
Typische Beispiele sind digitale Arbeitsanweisungen auf dem Tablet statt auf Papier, digitale Checklisten für Reinigung und Wartung, OEE-Dashboards mit Maschinendaten in Echtzeit, Push-Benachrichtigungen bei Störungen, ein digitales Schichtbuch und die Materialprüfung per Barcode-Scan. Oft ist die papierlose Produktion der erste Schritt.
Wie beginnt man mit der Digitalisierung der Produktion?
Am Anfang steht eine Bestandsaufnahme von Systemen, Maschinen und Arbeitsabläufen. Danach folgen messbare Ziele, die Auswahl geeigneter Technologien in einem Pilotprojekt und die Schulung der Mitarbeitenden. Digitalisierung ist dabei kein einmaliges Projekt, sondern ein fortlaufender Prozess.
Was ist der Unterschied zwischen Digitalisierung und Automatisierung?
Digitalisierung macht Daten und Abläufe digital verfügbar, Automatisierung lässt Maschinen oder Software Aufgaben ohne manuelles Eingreifen erledigen. Digitalisierung ist meist die Voraussetzung für Automatisierung, zum Beispiel für eine Workflow-Automatisierung, die bei einer Störung automatisch die zuständige Person informiert.
Was ist der Unterschied zwischen Greenfield und Brownfield?
Greenfield ist der Neuaufbau einer digitalisierten Produktion von Grund auf, Brownfield die Digitalisierung einer bestehenden Produktion mit vorhandenen Anlagen. Für die meisten Unternehmen ist Brownfield die Realität. Die Unterschiede zeigt der Vergleich.
Wie lassen sich ältere Maschinen anbinden?
Über standardisierte Schnittstellen und Protokolle wie OPC UA, MQTT oder Modbus. Wo das nicht direkt geht, sammelt ein Gerät vor Ort die Daten und gibt sie sicher an zentrale Systeme weiter – bei manubes übernehmen das Edge Nodes.
Welche Rolle spielt Künstliche Intelligenz?
KI wertet große Mengen an Produktionsdaten aus, zum Beispiel um Anlagenausfälle vorherzusagen (Predictive Maintenance) oder um Fragen zu Produktionsdaten in Sekunden zu beantworten. Mehr dazu unter KI in der Produktion.
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