Produktionsprozesse: Fraunhofer legt neuen Studienbericht vor

Wie lassen sich bestehende Produktionsprozesse mit digitalen Methoden neu gestalten und optimieren? Wann lohnt es sich für Unternehmen, in solche Prozesse einzugreifen und sie durch digitale Technologien zu verändern? Darauf will das „International Center for Networked, Adaptive Production ICNAP“ Antworten liefern.

Der kostenlose Bericht des Fraunhofer Instituts für Produktionstechnologie (IPT) fasst praxisnahe Forschungsarbeiten zum Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) in Produktionsprozessen, zur maschinenintegrierten Echtzeitkommunikation auf Basis von 5G-Netzwerken und zur Monetarisierung von Industriedaten zusammen und steht ab sofort hier zum kostenlosen Download bereit: www.ipt.fraunhofer.de/de/publikationen/whitepaper-trendreporte-studien/icnap-study-report-2021.html

Die digitale Vernetzung im Sinne der Industrie 4.0 soll Prozessketten effizienter, flexibler und nachhaltiger machen. Immer mehr Unternehmen suchen deshalb nach Möglichkeiten, ihre Produktion zu digitalisieren, doch die Auswahl passender Maßnahmen erfordert häufig tiefgreifendes technologisches Hintergrundwissen. Das Ziel des „International Center for Networked, Adaptive Production ICNAP“ ist es, dieses Wissen gemeinsam mit Unternehmen auf wissenschaftlicher Grundlage zu erarbeiten und die Partner gleichzeitig auf dem Weg zur Digitalisierung unterstützend zu begleiten.

Ein Jahr Forschung zur Digitalisierung der Produktionsprozesse

In öffentlich geförderten, einjährigen Forschungsprojekten haben sich die Fraunhofer-Forscherinnen und -Forscher mit den drängenden Fragen rund um die Digitalisierung der Produktion befasst. In fünf Praxisstudien haben sie Ergebnisse erarbeitet, die sie interessierten Unternehmen nun im gerade erschienenen „ICNAP Study Report 2021“ kostenlos zur Verfügung stellen. Das Themenspektrum der Arbeiten reicht von der Maximierung des Nutzens bereits existierender Daten über die Einsatzfelder von maschinen- und sensorintegrierter Echtzeitkommunikation bis zu Anwendungen der künstlichen Intelligenz.

Daten effektiv nutzen und monetarisieren

Während der Produktion entstehen große Mengen an Sensor- und Maschinendaten, die genutzt werden können, um in der Entwicklung, der Produktion oder mit produktbezogenen Dienstleistungen Mehrwerte für Unternehmen und Kunden zu erzielen. Eine der fünf ICNAP-Studien beschreibt, wie Unternehmen entlang ihrer Wertschöpfungskette die Erkenntnisse aus der Analyse industrieller Daten am besten nutzen und schließlich auch monetarisieren können. Im Rahmen einer Fallstudie legen die Autoren beispielhaft dar, wie sich mit passenden Strategien der Zeitaufwand zur Sicherung der gewünschten Produktqualität deutlich minimieren lässt.

Echtzeitkommunikation verhindert Bauteilfehler

Fehler, die in der Fertigung entstehen, lassen sich durch passende Sensorik zwar registrieren, aber häufig erst im Nachgang des Prozesses auswerten. Gerade für kostspielige Bauteile ist es daher wünschenswert, Korrekturen durch eine adaptive Regelung schon im laufenden Prozess auszugleichen. Dies erfordert jedoch eine Echtzeitkommunikation zwischen Sensor und Maschinensteuerung. In mehreren Forschungsprojekten haben Forscherinnen und Forscher untersucht, welche technologische Infrastruktur für die Echtzeit-Datenübertragung geeignet ist. 5G-Netzwerke und Edge-Cloud-Systeme können hier vielversprechende Ansätze bieten.

Anleitung zur Integration von KI und Extended Reality in Produktionsprozesse

Künstliche Intelligenz (KI) oder Extended Reality (XR) haben das Potenzial, Mitarbeitenden, etwa Maschinenbedienern, die Arbeit zu erleichtern und dadurch die Produktion effektiver zu gestalten. Wie sich das Deployment von trainierten Machine-Learning-Modellen in der Produktion realisieren lässt und wie Extended-Reality-Anwendungen die Interaktion zwischen Menschen und Produktionsanlagen vereinfachen können, beschreiben die Forscherinnen und Forscher in zwei weiteren Studienberichten. Das Resultat sind Schritt-für-Schritt-Anleitungen für eine erfolgreiche Integration in bestehende Produktionsprozesse.

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