Leuchtturmfabrik Digitale Anwendungsfälle im Siemens Gerätewerk Erlangen

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Das Weltwirtschaftsforum (WEF) hat das Siemens Gerätewerk Erlangen als digitale Leuchtturmfabrik im Global Lighthouse Network ausgezeichnet. Mit diesen fünf Anwendungsfällen konnte das Werk die Jury überzeugen.

Durch den „Green Lean Digital“-Ansatz, der innovative Technologien und nachhaltige Praktiken kombiniert, erzielte das Siemens Gerätewerk Erlangen signifikante Fortschritte: Die Produktivität wurde innerhalb von vier Jahren um 69 Prozent gesteigert und der Energieverbrauch um 42 Prozent gesenkt. Mit fünf konkreten Anwendungsfällen digitaler Technologien im Fertigungsumfeld konnte das Werk die Jury überzeugen.

Anwendungsfall 1: Mit Hilfe künstlicher Intelligenz effizientere Fehlererkennung in der elektrischen Prüfung

Jedes gefertigte Produkt im Gerätewerk Erlangen wird einer elektrischen Prüfung unterzogen. Etwa zehn Prozent der durchgeführten Prüfungen zeigten in der Vergangenheit Fehler und erforderten eine manuelle Neubewertung. Dabei stellten sich rund 80 Prozent der Fehler als Pseudofehler heraus. Heute wird für die elektrische Prüfung ein Algorithmus für überwachtes Lernen eingesetzt, der anhand von Testparametern und früheren Neubewertungen trainiert wurde. Zusätzlich werden Visualisierungstechniken und Abweicherkennung eingesetzt, um die Prüfgeräte weiter zu optimieren und Pseudofehler zu reduzieren Dies hat die Pseudofehlerrate beim ersten Prüfdurchgang um 60 Prozent reduziert und ermöglicht eine vollständige Automatisierung der Neubewertung. Mit der innovativen Lösung ist die elektrische Prüfung effizienter und zuverlässiger sowie auch ressourcenschonender gestaltet, was in einer optimierten Arbeitsabwicklung und einer höheren Prüfqualität resultiert.

Anwendungsfall 2: Erfolgreicher Aufbau einer Reinraum-Halbleiterproduktion mit Hilfe einer umfassenden Datenanalyseplattform

Schnell wechselnde Marktanforderungen erfordern eine hohe Anpassungsfähigkeit bei der Produktgestaltung von Frequenzumrichtern. Die Produktion von produktspezifischen Halbleitern für die eigene Frequenzumrichterproduktion stellt in diesem Zusammenhang eine wichtige Voraussetzung dar, den Wandel zu einer nachhaltigen Elektrifizierung durch innovative Leistungselektronikprodukte mitzugestalten. Das Werk hat deshalb eine eigene Halbleiterproduktion von Grund auf in Rekordzeit aufgebaut. Dies gelang durch den Einsatz einer umfassenden und durchgängigen Datenanalyseplattform, die alle Prozess-, Produkt- und Infrastrukturinformationen abdeckt. Seit dem Produktionsstart im Jahr 2019 hat sich die Produktion der Leistungsmodule erheblich gesteigert, wobei die jährliche Anzahl der gefertigten Einheiten bis 2023 um das Dreißigfache gestiegen ist. Die Ertragsrate liegt damit über den Industriestandard. Sie ist um 50 Prozent höher als ursprünglich geplant. Zudem hat sich der Ausschuss um 40 Prozent reduziert. Darüber hinaus ermöglicht die Anbindung an ein Energy Management System, den Bereich abzuschalten, wenn er nicht genutzt wird, wodurch der Energieverbrauch pro Einheit um 53 Prozent gesenkt werden konnte. Dank dieser datenbasierten Lösungen gelang es dem Erlanger Gerätewerk, in einem anspruchsvollen Marktumfeld wettbewerbsfähig zu agieren.

Anwendungsfall 3: Digitaler Produktzwilling zum Trainieren von KI-Modellen für visuelle Inspektion/ wahrnehmungsbasierte Robotik (Bin Picking)

KI-Bilderkennungsalgorithmen haben in der Industrie aufgrund geringer Datenqualität häufig schlechte Ergebnisse erzielt. Die Sammlung von Datensätzen war arbeitsintensiv und fehleranfällig. Daher war ein kosteneffizienter Ersatz für herkömmliche Technologien durch Computer Vision finanziell nicht machbar. Die Experten des Erlanger Gerätewerks fanden eine kostengünstige Lösung, die auf spezialisierte 3D-Kamerasysteme verzichtet und stattdessen eine KI-gesteuerte Automatisierung und optische Inspektion ermöglicht.

Hierfür wird ein digitaler Produktzwilling verwendet, um fotorealistische Daten für das KI-Training zu generieren. Aus der Kombination von KI-Algorithmen und hochqualitativen visuellen Renderings werden Trainingsdaten für reale Robotics-Anwendungen wie das Bin Picking im Werk generiert. Dieser Ansatz reduziert die Zeit zur Erzeugung von Datensätzen für das KI-Training auf einen Bruchteil herkömmlicher Methoden, wodurch innerhalb von nur zwei Stunden 10.000 gelabelte Bilder erstellt werden können. Durch den Einsatz synthetischer Daten können KI-trainierte Systeme schnell an neue Materialien angepasst werden, was eine 20-fach schnellere Anpassung für neue Komponenten und Produkte ermöglicht. Die Kosten für eine KI-gesteuerte optische Inspektion betrugen 97 Prozent weniger als für herkömmliche Systeme. Diese kostengünstige Lösung hat den Einsatz von KI in industriellen Umgebungen revolutioniert und ermöglicht eine effiziente Automatisierung und optische Inspektion, die zuvor nicht erreichbar waren.  

SimPlan auf der Logimat 2025

Von der Simulation bis zum Digitalen Zwilling

Anwendungsfall 4: Effizientere Versand-Logistik dank KI-Unterstützung

Bisher war die Vorbereitung für den Versand im Gerätewerk Erlangen mit vielen manuellen Prozessen und Zwischenlagerung des Versandguts verbunden. Heute schlägt ein KI-Algorithmus die geeignete Verpackungsgröße für den Versand vor, und ein anderer Algorithmus unterstützt Roboter dabei, die für ihn unbekannten Objekte aufzunehmen und in die vorgesehenen Versandverpackungen zu legen. Durch die KI-Algorithmen ist es möglich, hochkomplexe Bestellungen – darunter über 10.000 selbst hergestellte und Drittanbieter-Artikel – automatisiert zu verpacken, ohne dass Stammdaten erforderlich sind.  

Durch die Vorhersage der Verpackungsgröße entfallen die manuellen Prozesse der Zwischenlagerung, was insgesamt zu einer Reduzierung der Prozesse rund um die Versandvorbereitung um 50 % führt. Zudem ermöglicht die Unterstützung durch KI eine hohe Automatisierung des kompletten Verpackungsprozesses. Die Arbeitsproduktivität hat sich um das Fünffache erhöht, von 57 Einheiten pro Tag im Jahr 2019 auf 300 Einheiten pro Tag im Jahr 2023. Gleichzeitig konnten die CO2-Emissionen um 30 Prozent reduziert werden, da die Verpackungsgröße für jede Bestellung optimiert und die Transparenz für den nachgelagerten Logistikdienstleister (Anpassung der Anzahl/Größe der LKW basierend auf der Anzahl/Größe der Pakete) erhöht wurde.  

Anwendungsfall 5: Additive Manufacturing Network ermöglicht flexible Automation und verkürzt Ersatzteil-Lieferzeiten

Lange Lieferzeiten von Ersatzteilen können zu kostspieligen Betriebsausfällen und hohen Lagerhaltungskosten führen. Darüber hinaus kann die Automatisierung von Prozessen eingeschränkt sein, indem Werkzeuge mit komplexen Geometrien nicht hergestellt werden können. Die Additive Fertigung/3D-Druck kann hier unterstützen, erfordert jedoch erhebliche Investitionen.Hierfür hat Siemens Digital Industries das Additive Manufacturing Network gegründet, eine einfach zu nutzende Netzwerkplattform, die zu geringstmöglichen Kosten Zugriff auf additive Fertigung/3D-Druck ermöglicht. Das funktioniert, indem die Druckaufträge unter Berücksichtigung von 35 Drucklieferanten und über 200 industriellen Druckern dem Anbieter, der am besten geeignet ist, zugeordnet werden. Das Gerätewerk Erlangen konnte dadurch komplexe Teile wie spezifische Greifer, die für die Robotik benötigt werden, kostengünstig in die Fertigung implementieren und somit die Automatisierung erhöhen. Das exponentielle Wachstum der Nutzer der Plattform (>700, einschließlich Kunden und Lieferanten) ermöglicht den gemeinsamen Einsatz von Druckressourcen und maximiert die Auslastung der Drucker. Dadurch konnte eine Reduzierung von elf Prozent bei ungeplanten Ausfallzeiten in der Fertigung des Gerätewerks erreicht werden. Gleichzeitig konnte die Automatisierung in der Fertigung um 65 Prozent gesteigert werden. Die durchschnittlichen Kosten für jedes gedruckte Teil konnte um 25 Prozent reduziert werden, während die Lieferzeiten für Ersatzteile um 80 Prozent verkürzt wurden. Das Additive Manufacturing Network ermöglicht eine flexible Automation und trägt maßgeblich zur Verbesserung der Produktionsprozesse bei. Durch die Optimierung der Kosten, die Reduzierung von Lieferzeiten und die Verfügbarkeit von hochkomplexen gedruckten Teilen werden Betriebsausfälle minimiert und die Effizienz gesteigert.

Aleksandar Djuranovic leitet People Excellence im Gerätewerk Erlangen Siemens.Alexander Kleefeldt leitet Digital Excellence im Gerätewerk Erlangen Siemens.