Der Roboter in der Fabrik – hilfreich, aber teuer. Warum nicht bei der Programmierung sparen? Jan Guhl ist Wissenschaftler an der TU Berlin und forscht zur Programmierung von Industrierobotern. Und die geht einfacher als viele denken.

Vier Milliarden Kunststoffteile stellt Sulzer Applicator Systems pro Jahr im Spritzgussverfahren her. Wie das gelingt und wie sich dabei eine Produktivitätssteigerung von mehr als zehn Prozent erreichen lässt, zeigt ein Blick in die Fertigung bei Sulzer in Haag, Schweiz.

Die zunehmende Globalisierung, sich verkürzende Produktlebenszy-klen und steigende Kundenanforderungen verschärfen die Wettbewerbssituation für kleine und mittlere Unternehmen (KMU). Durch den internationalisierten Wettbewerb und eine steigende Kundenmacht avanciert eine durchgängige Nullfehlerqualität zu einem der entscheidenden Erfolgsfaktoren. Im Rahmen des Forschungsprojekts „Quality Gates Konzept für KMU der Werkzeug- und Schneidwarenindustrie“ wurde am Beispiel der Werkzeug- und Schneidwarenindus-trie ein integriertes Quality Gates Konzept entwickelt, das speziell auf die Bedürfnisse von KMU zugeschnitten ist. Es unterstützt Unternehmen ein prozessübergreifendes präventives Qualitätssicherungssystem zu implementieren.

Industrie 4.0 und die damit verbundene Vernetzung der gesamten Wertschöpfungskette sind zentrales Thema in der deutschen Fertigungsindustrie. MES gilt dabei als einer der Enabler für Industrie 4.0. 

Six Sigma ist eine sehr systematische, vollständig auf der gründlichen Analyse detailliert geplanter Versuche beruhende Methode zur Prozessverbesserung. Der Beitrag beschreibt das Vorgehensmodell der Methode und geht anschließend auf einen Anwendungsfall ein, im dem die Fertigung eines kritischen Bauteils einer Motorkomponente untersucht wurde. Trotz großen Zeitdrucks – kurz vor dem Ende der Ramp-Up-Phase – gelang es, das Problem durch Anwendung von Six Sigma-Methoden zu identifizieren und zu beheben.

Produzierende Unternehmen müssen effizient und wirtschaftlich arbeiten, gleichzeitig aber kompromisslos Qualität liefern. Denn Kunden sind anspruchsvoll, und in manchen Branchen gilt gar eine Null-Fehler-Toleranz. Häufig findet die Qualitätskontrolle noch manuell und zeitversetzt statt. Das ist eine aufwendige, monotone und oft unbequeme Arbeit. Zudem können Fehler erst spät korrigiert werden. Mithilfe von Künstlicher Intelligenz lässt sich die visuelle Qualitätskontrolle dagegen automatisieren, in Echtzeit durchführen und in den Produktionsprozess integrieren. Sie wird dadurch genauer, effizienter und kostengünstiger. Was man für ein solches Projekt braucht und wie man es in der Praxis am besten umsetzt, zeigt der folgende Beitrag.

Der Aufbau eines nachhaltigen „IT-Produktionsgedächtnisses“ durch die MES-Implementierung aus Maschinen- und Betriebsdatenerfassung sorgt bei der Tillmann Profil GmbH für mehr Transparenz und besseres Produktionscontrolling.

In der Studie „Trendbarometer Arbeitswelt“ gaben ca. 80 % der befragten Experten an, dass sie dem Thema „Kontinuierlicher Verbesserungsprozess“ (KVP) eine hohe bis sehr hohe Priorität für den Erfolg am „Shop-Floor“ zuordnen [1]. Die nachhaltige Implementierung des KVP in ein bestehendes Produktionssystem sowie die regelmäßige Ausführung von KVP-Maßnahmen ist in der Praxis jedoch mit vielen Hindernissen und Problemen verbunden. Dies stellt Unternehmen teilweise vor große Herausforderungen im operativen Produktionsmanagement. In der folgenden Fallstudie haben wir deshalb mittels Leitfadeninterviews qualitativ die Praxisprobleme eines Fertigungsbereiches erhoben und erarbeiteten darauf basierend erforderliche Modelleigenschaften eines geeigneten KVP. Das entwickelte Modell deckt die drei Phasen vom KVP-Implementierungsgedanken über die Schaffung der notwendigen Voraussetzungen bis zum selbstlaufenden Prozess ab.

Die Sicht auf Qualität als kritischen Wettbewerbsfaktor hat sich nicht nur in den westlichen Industrieländern etabliert, sondern ist auch in Schwellenländern auf dem Vormarsch. Im Umfeld komplexer werdender Produkte und steigender Kundenerwartungen versuchen viele Unternehmen mit breit angelegten Qualitätsinitiativen Kosten zu senken und die Marktchancen ihrer Produkte zu steigern. Im normativ geprägten Qualitätsmanagement existieren hierzu jedoch wenige Handlungsanweisungen, was den Erfolg der Initiativen einschränkt. Im Rahmen einer internationalen Studie zum Qualitätsmanagement in produzierenden Unternehmen wurden kritische Erfolgsfaktoren und Best Practices auf dem Weg zur nachhaltigen Etablierung eines effektiven Qualitätsmanagements identifiziert. Auf Grundlage einer entwickelten Reifegradbewertung wird es Unternehmen ermöglicht, den Status des eigenen Qualitätsmanagements zu erkennen und weitere Handlungsschritte zu identifizieren.

Roboter haben sich schon jetzt als Erfolgsmodell für die industrielle Fertigung herausgestellt. Laut dem Welt-Roboter-Report 2019 der International Federation of Robotics (IFR) werden bis 2022 rund vier Millionen Industrieroboter weltweit im Einsatz sein. Und wie sieht es hierzulande aus?

Auch wenn noch lange die eigentlichen Anwendungen im Fokus der Fertigungsindustrie stehen werden, so kann man den technologischen Einfluss auf IT-Lösungen für die Smart Factory kaum mehr leugnen, insbesondere wenn es dabei um Künstliche Intelligenz (KI) geht. Aber nicht nur die Wissenschaft beschäftigt sich mit diesem Thema. Auch in der Industrie sind mittlerweile viele innovative KI-Lösungen angekommen – und ein Ende ist noch lange nicht in Sicht.

Die Vorteile von Managementansätzen, die sowohl Ideen für die Verbesserung bestehender Abläufe sowie für die Ausschöpfung von neuen Marktpotenzialen bieten, sind unumstritten. Zu den Vorzügen zählen der positive Einfluss auf die Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens aber auch eine hohe Rentabilität des Operationalisierens der Ansätze. Im Jahr 2012 sparte z. B. der Volkswagenkonzern durch Ideen der Mitarbeiter zur Verbesserung von Prozessen knapp 199 Mio. Euro ein. Ähnlich konnte Siemens und Infineon Austria im Jahr 2013 Einsparungen von mehr als 145 Mio. Euro bzw. 12 Mio. Euro erreichen [1]. Eine eindrucksvolle Statistik, die aber lediglich einen Bruchteil der Potenziale umfasst, welche unter dem Fraunhofer Austria Ansatz zum Corporate Capability Management (CCM) und der Verwertung von kollektiver Intelligenz verstanden wird. Der Begriff CCM soll auf ein erfolgreiches Innovationsmanagement hinweisen, bei dem die Einbindung unterschiedlicher Stakeholder-Gruppen bei der Generierung von Verbesserungsideen zu verstehen, bei denen neben den Prozessen, Produkten und Dienstleistungen auch die Organisation betrachtet wird.

Die Herausforderungen für Unternehmen bestehen heute darin, individuelle Kundenwünsche durch die Fertigung zahlreicher Varianten bei geringer werdenden Stückzahlen und einem gleichzeitig steigendem Kostendruck zu befriedigen. Eine gute Qualität ist eine selbstverständliche Voraussetzung. Um erfolgreich zu sein, müssen Unternehmen immer neue Potenziale zur Optimierung identifizieren. Ein Ansatzpunkt dafür ist das Thema Schlanke Produktion. Dieser Beitrag gibt einen Überblick über den Stand entsprechender Maßnahmen in der Lebensmittelindustrie.

In diesem Beitrag werden die theoretischen Grundlagen der Maschinenbelegungsplanung für mehrstufige Produktionsumgebungen erörtert und davon ausgehend Lösungsverfahren für Belegungs-
probleme unter praxisrelevanten Problemstellungen entwickelt. In der Printausgabe von productivITy (Ausgabe 2-17) wurde eine Kurzfassung dieses Beitrages veröffentlicht. In der hier vorgelegten Online-Fassung werden die Abbildung praxis-
typischer Rahmenbedingungen für die Maschinen-
belegungsplanung sowie die Bewertung alternativer Belegungsplänen ausführlicher beschrieben.

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In modernen Fabrikbetrieben wird nach Lösungen zur Reduktion von Energiekosten und Kohlenstoffdioxidemissionen gesucht, dabei jedoch häufig die Beleuchtung vernachlässigt. Durch die stetige Weiterentwicklung der LED existieren marktreife intelligente Beleuchtungssysteme, die äußerst energieeffizient und emissionsarm sind und darüber hinaus weitere Nutzenpotenziale zur Prozessverbesserung aufweisen.