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Aufbau eines generischen Datenmodells

für Produktionsmaschinen zum Aufdecken von Optimierungspotenzial unter Betrachtung des Durchsatzes


Abhängigkeit der Kapazität von der Verfügbarkeit [1] (aktuell sichergestellt über Predictive Maintenance) und vom Durchsatz [2] (zukünftig durch Anwendung des Datenmodells optimiert [3])

Motivation

Der Begriff „Industrie 4.0“ kam 2011 auf der Hannover-Messe das erste Mal zum Ausdruck. Heute hat die Verwendung dieses Begriffs bereits inflationäre Züge angenommen. Viele Unternehmen, welche zu Beginn noch aufmerksam geworden sind, verbinden mit diesem Begriff aktuell mehr ein Marketinginstrument. Dabei birgt die digitale Transformation von Unternehmen, welche im Sinne von Industrie 4.0 angegangen werden soll, zahlreiche Optimierungspotenziale. Gerade die Flexibilität wird in Anbetracht des steigenden Individualisierungsgrades der Produkte immer wichtiger. Der Gewährleistung dieser Flexibilität bedarf es mitunter zusätzlicher Kapazitäten in der Produktion. Unternehmen befinden sich dabei in dem Dilemma, dass sie mit einer neuen Maschine flexibler wären und mehr Output und somit mehr Umsatz generieren würden, die Maschine jedoch nicht voll ausgelastet wäre. Die Amortisationszeit würde sich verlängern, was negative Auswirkungen auf die Kosten hätte. An dieser Stelle gilt es anzusetzen und den Unternehmen, u.a. mit Hilfe von Industrie 4.0-Lösungen, Möglichkeiten aufzuzeigen, ihre Produktion mit den bestehenden Ressourcen mehr zu flexibilisieren und ungenutzte Kapazitätsreserven aufzudecken.

Zielstellung

Mit Hilfe von Industrie 4.0-Technologien stehen vollkommen neue Möglichkeiten bereit, maschinenspezifische Fertigungsdaten umfangreich erheben und auswerten zu können. Konkret soll sich im Rahmen der Promotion mit der produktionstechnischen Formel zur Kapazitätsbestimmung von Maschinen Kapazität = Verfügbarkeit * Durchsatzmenge befasst werden. Dabei steht die Durchsatzmenge im Betrachtungsfokus. Ziel ist die Erstellung eines generischen Modells, welches datenbasiert ungenutzte Potenziale und vermeidbare Varianzen des Durchsatzes aufdecken soll, um so Reserven bei der Kapazität von Maschinen anzugeben. Der Anwender kann so erfahren, welche Reserven seine Maschine unter der Betrachtung des Typs sowie datenbasierter Informationen zum Durchsatz besitzt. Auf dieser Grundlage können Maßnahmen zur Optimierung des Durchsatzes vorgenommen werden, um diesen zu erhöhen. Dadurch lässt sich bspw. die Ausbringungsmenge im Unternehmen steigern, ohne finanzielle Mittel für aufwendige Investitionsvorhaben aufbringen zu müssen. Das steigert die Effizienz. Auch die Kosten können gesenkt werden, was einen positiven Einfluss auf die Preisgestaltung hat und Vorteile im Wettbewerb bringt. Zudem bleibt dem Unternehmen Kapital erhalten, um bspw. Investitionen in die digitale Transformation vorzunehmen.

Aktualisiert: 18.03.2019  |  Autor: Rocky Telatko/Steve Leipnitz