Digitale Transformation IIoT als Schlüssel zur Smart Factory für KMU

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Die digitale Transformation in der Produktion beginnt mit dem IIoT. KMU stehen vor der Herausforderung, ihre Maschinenparks und IT-Ressourcen zu modernisieren, um umfassende Daten für eine echte Smart Factory zu nutzen.

Deutschlands produzierender Mittelstand hinkt in puncto Digitalisierung den eigenen Wünschen und Vorgaben hinterher. Dabei liegt hier ein großes Einsparpotenzial, wenn man alle zur Verfügung stehenden Daten sammelt und auswertet. Produktionsprozesse werden flexibler, Reaktionen auf Marktentwicklungen erfolgen schneller und Wartungsintervalle lassen sich effizienter steuern. Auch der KI-Einsatz, der den Automationsgrad der Fabriken signifikant erhöhen könnte, verlangt nach Daten.
 Gerade ältere Bestandsanlagen, überholte Maschinen und manuelle Arbeitsplätze liefern jedoch oft keine verwertbaren Daten. Nachrüstungen oder individuelle Schnittstellen sind teuer, aufwändig und erfordern meist Programmierkenntnisse, die in den Betrieben fehlen. Das Ergebnis: Der Weg zu automatisierter Produktionsplanung oder gar künstlicher Intelligenz bleibt versperrt.

Optimierung der Datenerfassung in der Smart Factory

Die große Herausforderung, insbesondere für KMU, sind heterogene, aus unterschiedlichen Generationen bestehende Maschinenparks. Dazu kommen herstellerspezifische Protokolle und Insellösungen, die zu fragmentierten Daten führen. Ältere Maschinen, manuelle Prozesse und fehlende Standards erschweren die für eine Smart Factory unerlässliche Datenerfassung und -analyse. Die Folge: isolierte Automatisierung, Datensilos, ineffiziente Prozesse und (Fehl-)Entscheidungen aus dem Bauch heraus statt auf einer soliden Datenbasis.

Abhilfe schaffen könnten modular aufgebaute ERP-Systeme in Kombination mit einer IIoT-Plattform. Durch den Einsatz dieser Technologien sind Unternehmen in der Lage, Daten aus allen Bereichen – auch vom Shopfloor – zu erfassen, zu vernetzen und auszuwerten. Stehen ausreichend konsistente Daten zur Verfügung, lohnt sich auch der Einsatz von KI. Er kann beispielsweise dafür sorgen, versteckte Optimierungspotenziale zu identifizieren. Die Implementierung neuer Software führt allerdings nicht direkt zur Smart Factory. Alles steht und fällt mit den zur Verfügung stehenden Daten.

Beim Thema Industrie 4.0 bestimmen die Schlagworte KI und IIoT aktuell die Diskussion. Allerdings ist KI kein Allheilmittel, sondern ein Werkzeug, dass dabei helfen kann, Daten zu verstehen und bessere Entscheidungen zu treffen. Dabei ist es der falsche Ansatz, der KI blind zu vertrauen. Alle gelieferten Ergebnisse müssen unter Einsatz des gesunden Menschenverstandes kritisch hinterfragt werden.

Integration von Managementsystemen

Um der KI die benötigten Daten in entsprechender Qualität zur Verfügung zu stellen, beginnt der Weg zur Smart Factory mit der Digitalisierung und Vernetzung der Produktion. Diese erfordert einen ganzheitlichen Ansatz, der über die reine Erfassung von Maschinendaten hinausgeht. Um das volle Potenzial von Digitalisierung und KI-gestützter Optimierung auszuschöpfen, ist die Integration von Managementsystemen, CAQ (Computer Aided Quality), Energiemanagementsystemen und anderen relevanten Informationen unerlässlich.

Moderne Cloud-ERP-Lösungen bieten die technologische Grundlage für diese Integration, indem sie als zentrale Plattform fungieren und ERP, Manufacturing-Execution-Systeme (MES), IoT-Lösungen und Shopfloor-Anwendungen nahtlos miteinander verbinden. So entsteht ein vollständig vernetztes Unternehmen, in dem Daten aus allen Bereichen, vom Werkstattbereich bis zur strategischen Ebene, zentral und sicher in der Cloud gespeichert werden. Damit stehen autorisierten Mitarbeitern die Daten jederzeit in Echtzeit zur Verfügung – auch mobil und standortübergreifend.

Smart Factory Hive-Modell

Hat die Automatisierungspyramide ausgedient?

Durch diese umfassende Transparenz und Vernetzung erhalten die Verantwortlichen – vom Produktionsmitarbeiter bis zur Geschäftsführung – einen Echtzeitüberblick über die tatsächliche Situation in der Fertigung. Sie sehen jederzeit, welcher Auftrag auf welcher Maschine läuft, wie viele Teile bereits produziert wurden und ob Planungsfehler oder Überkapazitäten vorliegen. Abweichungen zwischen geplanten und tatsächlichen Produktionszeiten, etwa durch ungeplante Stillstände oder Materialengpässe, werden in Echtzeit erkannt. Das System kann automatisch Alarmmeldungen generieren oder Maschinenzustände, zum Beispiel Produktion, Störungen und Wartungen, durch ein Ampelsystem visualisieren. So werden die Entscheidungsträger umgehend informiert und können zeitnah Gegenmaßnahmen einleiten.

Vernetzung bedingt Sensoren

Durch die Vernetzung mit dem Shopfloor und den Einsatz von Sensorik ermöglichen Cloud-ERP-Systeme einen kontinuierlichen Soll-Ist-Abgleich, der weit über die reine Überwachung von Produktionskennzahlen hinausgeht. Dieser bietet die Möglichkeit, die im ERP-System hinterlegten Stammdaten fortlaufend zu überprüfen und zu optimieren. So lassen sich etwa Rüstzeiten, Zykluszeiten oder Materialverbräuche anhand der realen Produktionsdaten validieren und anpassen.

In Kombination mit IIoT-Lösungen entwickeln sich Cloud-ERP-Systeme zu einer zentralen Datendrehscheibe, die alle relevanten Maschinen-, Betriebs- und Prozessdaten – inklusive Umgebungsparameter wie Temperatur oder Luftfeuchtigkeit – erfasst, analysiert und für Optimierungsmaßnahmen nutzbar macht. So können etwa Unternehmen in der Grundstoffindustrie, die häufig mit qualitätsrelevanten Schwankungen kämpfen, den Einfluss von Umgebungsfaktoren auf die Produktqualität analysieren und ihre Prozesse optimieren.

Auch ältere Maschinen und manuelle Arbeitsplätze lassen sich durch den Einsatz spezieller Sensorik Schritt für Schritt in die digitale Fabrik integrieren. Das versetzt Unternehmen in die Lage, beispielsweise den Verschleiß von Werkzeugen zu überwachen oder die Drahtstärke bei manuellen Schweißarbeiten zu erfassen. Stromsensoren an Steuerleitungen oder Bewegungssensoren an Komponenten erfassen den Betriebszustand der Anlage, zum Beispiel Maschine läuft oder steht, und übermitteln die Daten über ein Edge Device oder eine IoT-Box an ein zentrales System – so wird eine bislang „analoge“ Maschine Teil des digitalen Shopfloors.
 Diese Vernetzung schafft die Grundlage für fundierte, datengestützte Entscheidungen. Der Einsatz von KI erweitert diese Maßnahmen um eine präventive Ebene: Intelligente Analysen sagen potenzielle Störquellen und Verluste vorher, um frühzeitig Gegenmaßnahmen einzuleiten und Ausfälle sowie Verzögerungen zu vermeiden.

Nicolaos Debowiak ist Co-Founder von Prodaso und Senior Principal, Productmanagement, bei Forterro.