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Mit Fertigungsprozesssteuerung und Optimierung zu hohen Gewinnen
Die Fertigungsprozesssteuerung ist ein entscheidendes Element aller Fertigungsaktivitäten. Das wird durch den Einsatz von Software und Systemen zur Überwachung und Regelung verschiedener Produktionsstufen erreicht. Solche Fertigungsprozesssteuerungen umfassen sowohl Infrastruktur als auch intelligente Geräte, zum Beispiel:
Netzwerke für die Datenerfassung und den Anschluss von Geräten
Equipment für die Datenverarbeitung
Algorithmen zur Korrelation von Variablen in den Herstellungsprozessen mit verschiedenen Produktattributen
Sensoren, Aktoren und Sonden
Adaptive Steuerungssysteme, Softwaretools mit offener Architektur, Diagnosetools und Prozesse, die den Zustand von Verarbeitungsgeräten überwachen, sind alle für die Fertigungsprozesssteuerung geeignet und helfen, den Prozess selbst zu optimieren.
Die Optimierung bezieht sich im Allgemeinen auf die Auswahl der besten Option aus den möglichen Lösungen für ein Fertigungsproblem auf der Basis vordefinierter Kriterien.
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Warum ist die Steuerung und Optimierung des Fertigungsprozesses notwendig?
Bei der Herstellung wird ein Produkt aus einer Reihe von Materialien und Produkten hergestellt. Dieses Unterfangen umfasst verschiedene miteinander verbundene Aktivitäten in verschiedenen Phasen des Prozesses, einschließlich Produktion, Integration und Montage der Produktkomponenten. Dieser Prozess kann je nach Branche oder Produkt hochkomplex sein.
Moderne Fertigung ist eine Verschmelzung von Produktdesign, Materialauswahl, Prozessplanung, Qualitätskontrolle, Qualitätssicherung, Dokumentation und Produktmanagement. Die technologischen Fortschritte der vergangenen Jahrzehnte haben die Fertigung immer komplexer werden lassen und technische Raffinesse, Automatisierung und Finesse bei der Betriebsführung erforderlich gemacht. Hinzu kommen die hohe Prozesssicherheit und die Einhaltung der Sicherheitsnormen, die bei kürzeren Produktionszyklen erforderlich sind. Ohne eine angemessene Prozessoptimierung erreicht ein Unternehmen seinen Expansionsziele und Erwartungen möglicherweise nicht.
Die Globalisierung war der Hauptfaktor für den zunehmenden Wettbewerb zwischen den Branchen, und der Fertigungssektor bildet da keine Ausnahme. Unternehmen müssen bestehende und aufkommende Technologien nutzen, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Die Fertigungsprozesssteuerung und Optimierung verspricht einen größeren Marktanteil, indem Produkte von besserer Qualität möglich werden.
Die Steuerung und Optimierung des Herstellungsprozesses kann durch die effizientere Nutzung der Anlagen, Ressourcen und Erlösen die Produktionskosten und den Materialverbrauch senken. Die Ausführung von Fertigungsvorgängen unter optimierten Bedingungen bringt Einsparungen, erhöht die Produktivität und steigert die Qualität der hergestellten Produkte. Sie macht das Unternehmen auch nachhaltiger, da der Energieverbrauch optimiert und die Umweltbelastung reduziert wird.
Wo ist die Fertigungsprozesssteuerung anwendbar?
Die Fertigungsprozesssteuerung ist in den folgenden Phasen des Fertigungsprozesses besonders wichtig:
Messung von Temperaturprofilen in empfindlichen oder rauen Verarbeitungsumgebungen
Messung kritischer physikalischer Eigenschaften bei hohen Temperaturen und hohen Anlagengeschwindigkeiten
Überwachung der Verbrennungsprozesse und der chemischen Zusammensetzung des Gemisches
Dies wirkt sich weiter auf die Qualitätskontrolle und Qualitätssicherung des Herstellungsprodukts aus.
Aus Sicht der Produktionslinie können durch die Fertigungsprozesssteuerung und Optimierung die folgenden Probleme behoben werden, die zu Produktivitäts- und Qualitätsproblemen führen:
Probleme in der Produktionslinie
isolierte Arbeitsstationen sind über ihre Kapazität hinaus überlastet
übermäßige viele unfertige Erzeugnisse
ungenutzte Anlagen und Geräte nehmen Platz weg
menschliche Fehler, die zu Nacharbeiten oder Verzögerungen führen
Proaktiv werden mit der Fertigungsprozesssteuerung
Bei der Fertigungsprozesssteuerung dreht sich alles um Präventivmaßnahmen und Notfallplanung mit Automatisierung.
Beispielsweise können Hersteller eine automatisierte Regelkarte entwerfen, die bei Problemen Warnungen und entsprechende Aktionspläne bereitstellt.
Die Erkennung von Anomalien und die automatische Fehlerklassifizierung sind ein übliches und wichtiges Merkmal der Fertigungsprozesssteuerung zur Aufrechterhaltung der Produktqualität und -integrität.
Warum prädiktive Wartung wichtig ist
Prädiktive Wartung ist der Einsatz von Datenanalytik zur Vorhersage und Prävention von Maschinenausfällen. Sie ist eine neue Methode zur Umstrukturierung von Wartungsaktivitäten in der gesamten Branche. Das ist in der Fertigungsindustrie besonders wichtig, da viel Geld und Ressourcen von der optimalen Funktionsweise von hohe Investitionen verlangenden Anlagen abhängen. Diese Anlagen müssen regelmäßig gewartet werden, wodurch Ausfallzeiten entstehen. Unzureichende Wartungsstrategien können zu einem erheblichen Rückgang der Produktionskapazität einer Anlage führen, die sowohl Umsatzeinbußen als auch den Verlust von Wettbewerbsvorteilen zur Folge haben.
Umgekehrt sind die Investitionen in Fertigungsprozess-Steuerungssysteme ebenfalls erheblich: Die Vorhersage von Ausfällen mit fortschrittlichen Analysen kann Berichten zufolge die Betriebszeit der Anlagen erhöhen.
Im Durchschnitt kann die prädiktive Wartung:
die Kosten für die Gerätewartung senken
Im Allgemeinen müssen Wartungsstrategien, die im industriellen Maßstab formuliert wurden, verfügbare und funktionierende Anlagen, ihre Betriebskosten und den Grad der technischen Ausgereiftheit berücksichtigen. Je nach Kombination kann eine Organisation aus vier Arten von Antworten wählen. Die ersten drei sind konventioneller, während die vierte, prädiktive Wartung, eine Neuerung ist, die von Technologie und dem Internet der Dinge angetrieben wird.
Wenn ein Gerät defekt ist, muss es repariert oder ein Teil ausgetauscht werden. Dieser Begriff und diese Aktion gelten in der Regel für leicht austauschbare Gegenstände mit geringem Wert wie eine Glühbirne oder eine Fernbedienung.
Dieser Begriff bezieht sich auf Präventivmaßnahmen, die ergriffen werden, um Ausfälle zu verhindern, indem Geräte und Maschinen zu vorab festgelegten Ausfallzeiten und festen Zeitintervallen gewartet werden. Diese Option funktioniert normalerweise, wenn die Wartungskosten gering sind und wenn sie außerhalb der Produktionszeiten mit minimalen Verlusten geplant werden kann.
Diese Form der Wartungstätigkeit hängt stark vom Nutzungsgrad einer bestimmten Maschine oder eines bestimmten Geräts ab.
Die prädiktive Wartung ist ein Wartungsansatz, der seine Strategie und Häufigkeit durch die Analyse einer Reihe von Betriebsprozessdaten ableitet. Die prädiktive Wartung nutzt hochentwickelte Analysemethoden, um die Möglichkeit und den Zeitplan von Geräteausfällen frühzeitig vorherzusagen, sodass Präventivmaßnahmen ergriffen und die verbleibende Lebensdauer oder Laufzeit von Geräten und Maschinen geschätzt werden können. In Verbindung mit Daten, die von Systemen wie Smart Factory oder Industrie 4.0 gesammelt werden, baut prädiktive Wartung auf sich selbst auf, um mit der Zeit immer genauer zu werden.
Prädiktive Wartung ist wertvoll in Fällen, in denen Wartungsaktivitäten mehrstufig oder komplex sind, deren Implementierung teuer sein kann oder wenn Ausfallzeiten zu erheblichen Verlusten führen können.
Der Übergang von der reaktiven zur proaktiven prädiktiven Wartung: Herausforderungen und Lösungen
Die Einrichtung einer digitalen Fabrik, eines Prozesses oder einer Maschine ist keine einfache oder unkomplizierte Angelegenheit. Intelligente Überwachungssysteme müssen in bestehende oder ältere Systeme integriert werden, und die Produktion nahtlos weitergehen. In ähnlicher Weise muss die prädiktive Wartung eingesetzt werden, bevor Reparaturen anstehen oder Ausfallzeiten kostengünstig sein müssen.
Für eine reibungslose Entwicklung und den Übergang von der reaktiven zur proaktiven Wartung müssen sich die Experten der Fertigungsindustrie darauf konzentrieren, eine Reihe von Herausforderungen zu bewältigen.
Die Herausforderung durch betriebliche Komplexität oder geografische Entfernungen kann durch die Einrichtung eines Ökosystems für Produktionseinheiten bewältigt werden, das ein Element des Echtzeit-Situationsbewusstseins für den gesamten Betrieb einbringt. Außerdem erleichtert das die Überwachung für die, die den Betrieb beaufsichtigen. Die intelligenten Systeme sollten so eingerichtet werden, dass sie tragfähige Verbindungen zwischen den „Erfassungsgeräten“ wie Sensoren, den Aktoren, der Datenerfassungsinfrastruktur und dem menschlichen Personal bilden.
Die Datenanalytik sollte jeden Aspekt des Fertigungsgeschäfts überbrücken, von der Lieferkette bis zum Endverbraucher. Die Datenstruktur sollte so gestaltet sein, dass über Berichte in Echtzeit ein Überblick über den Stand der Dinge gegeben werden kann. Dies verschafft Unternehmen den Vorteil, agile Entscheidungen auf der Grundlage von Echtzeitsituationen zu treffen.
Die Erkennung von Anomalien ist ein wichtiger Bestandteil der prädiktiven Wartung und Optimierung der Qualitätskontrolle. Damit es funktioniert, benötigt das System viele detaillierte Protokolldaten zu Prozessfehlern. Die Erkennung von Anomalien basiert auf akkumulierten Sensordaten mit einer Mindestfrequenz von Messungen für jede Zeiteinheit und jeden Sensor in der Infrastruktur.
Advanced Analytics können dann bei diesen Daten angewendet werden, damit das System Parameter für das festlegt, was als „normal“ gilt. Abweichungen von der Norm oder Abweichungen im System lösen dann Warnzeichen aus und senden Systemwarnungen an die Bediener. Letztere müssen dann feststellen, ob tatsächlich ein Geräteausfall eingetreten ist, und dann Entscheidungen über Korrekturmaßnahmen treffen.
Vorteile der prädiktiven Wartung bei der Fertigungssteuerung und -optimierung
Die prädiktive Wartung bietet viele Vorteile:
Senkung der Kosten für Geräteausfallzeiten, indem die Ausfälle antizipiert werden, bevor sie auftreten, und Anwendung der präventiven Wartung
Automatisierung der Geräteüberwachung und Systemwarnungen, um Fehler und Antwortzeiten zu reduzieren
Beitrag zur Agilität der Lieferkette durch Reaktion in Echtzeit auf volatile Bedingungen
Reduzierung von Produktfehlern und Durchführung einer schärferen Qualitätskontrolle
Verständnis eines jeden Aspekt des Fertigungsprozesses, von einfach bis komplex, wodurch eine 360-Grad-Sicht auf den Betrieb möglich wird
Digitale Treiber der Fertigungsprozesssteuerung und -optimierung
Die robotische Prozessautomatisierung übernimmt langweilige, arbeitsintensive, stumpfsinnige und mechanische Betriebsaufgaben. Die Robotik-Prozessautomatisierung setzt menschliches Potenzial frei und orientiert es neu auf Bereiche mit höherem Wert, um das Geschäftswachstum besser zu fördern. Viele menschliche Arbeitsstunden werden mit mühsamen, sich wiederholenden Aufgaben verschwendet, die die Automatisierung übernehmen sollte.
In jüngster Zeit gab es einen Boom bei intelligenten Automatisierungsunternehmen und Start-Up-Unternehmen, die eine Reihe intelligenter Automatisierungslösungen und -produkte anbieten, die versprechen, selbst die komplexesten Workflows zu optimieren.
Es wird angenommen, dass die Einführung der robotischen Prozessautomatisierung im Fertigungssektor ein Schritt ist, der sich kurz- und langfristig für Unternehmen auszahlen wird.
Der größte Vorteil künstlicher Intelligenz bei der Fertigungsprozesssteuerung und -optimierung ist ihre Fähigkeit, sich ständig weiterzuentwickeln und auf sich selbst aufzubauen, um intelligenter, intuitiver und proaktiver zu werden. Die von verbundenen Prozessen (wie digitaler Prozessautomatisierung und robotischer Prozessautomatisierung) generierten Daten werden genutzt, um bei der Erkennung von Anomalien und der Vorhersage von Ausfällen stärker und präziser zu werden.
Behalten Sie die Kontrolle über Ihre Prozesse!
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Die Echtzeit-Optimierung wird als ein Prozess definiert, der sicherstellt, dass die Leistung in Echtzeit ständig verbessert wird. Im Vergleich zu herkömmlichen Prozesssteuerungen unterscheiden sich Echtzeit-Prozesssteuerungen durch Größe und Design. Optimierungsprozesse in Echtzeit basieren hauptsächlich auf modellbasierten Optimierungssystemen. Sie haben normalerweise einen größeren Maßstab im Vergleich zu herkömmlichen Prozesssteuerungen.
Die Optimierung in Echtzeit basiert auf System-Feedback und Erkenntnissen aus der Datenanalytik. Mit der Echtzeit-Optimierung erfolgt die Fehlererkennung automatisch, und das System kann zufällige und nicht zufällige Fehler ändern und eliminieren.
Darüber hinaus stellt die Echtzeit-Optimierung berechnete Daten in Echtzeit zur Verfügung und kann sie an verschiedene Standorte senden. Sie kann so programmiert werden, dass Leistungsdetails für einen bestimmten Zeitraum und für jede Aufgabe oder Anwendung innerhalb des Prozesses bewertet werden. Sie ist eine äußerst kostengünstige Lösung zur Verbesserung der Systemleistung und zur Prozessoptimierung.
Verwechseln Sie Prozessoptimierung in Echtzeit nicht mit fortschrittlicher Prozesssteuerung (APC). Sie sind nicht austauschbar, sondern ergänzende Funktionen. Die erweiterte Prozesssteuerung ist eine Technik, die entwickelt wurde, um Regelstrategien zu erzielen, die den Unterschied zwischen Prozesssollwerten und Istwerten effektiv minimieren. Ein Beispiel wäre die Minimierung von Überschreitungen während einer Prozessänderung oder die Verkürzung der Zeit, die ein System benötigt, um nach einer Prozessstörung in einen stationären Zustand zurückzukehren.
Die Prozessoptimierung in Echtzeit wird verwendet, um die Zielprozessparameter zu definieren, damit APC an den Geschäftszielen und -zielen ausgerichtet bleibt. Die Prozessoptimierung in Echtzeit kann durch komplexe Techniken der prädiktiven Steuerung sowie der dynamischen Matrixsteuerung bei der grundlegenden Ein- oder Ausschaltsteuerung angewendet werden.
Automatisierungs- und Prozessoptimierungssysteme können verschiedene Herstellungsprozesse optimieren — von einfach bis hochkomplex. Eine klare und klar definierte Übergangsstrategie ist sehr wertvoll, wenn Sie Prozesse in die engere Wahl ziehen, die im Laufe der Zeit maximalen Nutzen bringen und die betriebliche Effizienz steigern.
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