Hersteller müssen auf kürzere Produktlebenszyklen, eine steigende Variantenvielfalt, fehlende Fachkräfte und wachsenden Druck zur Verbesserung ihrer Produktionsleistung reagieren. Gleichzeitig werden Produkte und Fertigungsprozesse immer komplexer.
Diese Entwicklungen verändern die Konzeption und den Betrieb industrieller Automatisierungssysteme. Der Fokus liegt nicht mehr ausschließlich auf der Automatisierung einzelner manueller Tätigkeiten. Moderne Produktionskonzepte verbinden modulare Anlagen, Software, Produktionsdaten und digitales Engineering über den gesamten Lebenszyklus der Automation.
Die folgenden sechs Trends prägen die moderne Fertigung und beeinflussen Investitionsentscheidungen in Life Sciences, Mobility und Transformation Technologies.
Modulare und skalierbare Automatisierungsarchitekturen
Klassische Produktionslinien wurden häufig für ein festgelegtes Produkt und eine klar definierte Ausbringung entwickelt. Dieser Ansatz ist bei stabilen Großserien weiterhin sinnvoll. Viele Hersteller benötigen heute jedoch Systeme, die sich an wechselnde Produkte, Stückzahlen und Prozesse anpassen lassen.
Modulare Automatisierungsarchitekturen nutzen standardisierte Zellen, Schnittstellen und Systemkomponenten als technischen Rahmen. Produktspezifische Prozesse, Werkzeuge und Vorrichtungen werden entsprechend der jeweiligen Anwendung integriert.
Dieser Ansatz ermöglicht es Herstellern:
- Mit einzelnen Produktionszellen zu beginnen
- Weitere Prozesse schrittweise zu ergänzen
- Die Kapazität durch zusätzliche Module zu erhöhen
- Bewährte Hard- und Software wiederzuverwenden
- Neue Produktvarianten zu integrieren
- Produktionskonzepte auf weitere Standorte zu übertragen
Modularität bedeutet nicht, dass jede Station universell einsetzbar sein muss. Ziel ist eine standardisierte Systemarchitektur, während die unmittelbar produktbezogenen Technologien individuell entwickelt werden.
Die MasterCell-Automatisierungsplattform bietet einen modularen Rahmen für die Integration von Robotik, Zuführsystemen, Bildverarbeitung, Prüftechnik und anwendungsspezifischen Fertigungsprozessen. Das Spektrum reicht von einzelnen Zellen bis zu vernetzten Produktionslinien mit mehreren Prozessschritten.
Softwaregesteuerte und vernetzte Produktion
Die mechanische Konstruktion bleibt eine zentrale Grundlage der Automation. Immer mehr Produktionsfunktionen werden jedoch durch Software, Rezepturen und vernetzte Daten gesteuert.
Eine Anlage kann das eintreffende Produkt identifizieren, die richtigen Parameter auswählen und den vorgesehenen Prozessablauf automatisch starten. Dies reduziert manuelle Einstellungen und unterstützt die Fertigung mehrerer Varianten auf demselben System.
Relevante Technologien sind:
- Produkt- und Werkstückträgeridentifikation
- Rezeptgesteuerte Prozesse
- Parameterbasierte Roboterprogramme
- Konfigurierbare Bildverarbeitungsanwendungen
- Automatisierte Formatwechsel
- Anbindung an MES- und SCADA-Systeme
- Standardisierte Produktionsdaten
- Zentrale Rezept- und Versionsverwaltung
Vernetzte Systeme schaffen außerdem Transparenz über einzelne Stationen hinaus. Produktionsteams können Taktzeiten, Maschinenzustände und Qualitätsergebnisse bestimmten Produkten, Varianten oder Produktionszeiträumen zuordnen.
Konnektivität allein verbessert jedoch noch keinen Fertigungsprozess. Hersteller müssen festlegen, welche Informationen benötigt werden, wie die Systeme diese austauschen und welche Entscheidungen die Daten unterstützen sollen.
Der Trend führt daher weg von isolierten Maschinen mit lokaler Datenspeicherung und hin zu koordinierten Produktionssystemen mit klar strukturierten digitalen Schnittstellen.
KI-gestützte Bildverarbeitung und Prozessoptimierung
Künstliche Intelligenz gewinnt insbesondere dort an Bedeutung, wo feste Regeln nicht alle zulässigen Produktmerkmale oder möglichen Fehlerbilder zuverlässig beschreiben können.
Klassische Bildverarbeitungssysteme bleiben für eindeutig definierte Aufgaben wie Anwesenheitskontrollen, Positionsprüfungen und Maßkontrollen sehr leistungsfähig. KI-gestützte Verfahren können sie ergänzen, wenn Merkmale variieren oder sich Fehler nur schwer durch feste Grenzwerte erfassen lassen.
Mögliche Anwendungen sind:
- Klassifizierung komplexer Oberflächenfehler
- Inspektion variabler oder reflektierender Komponenten
- Erkennung ungewöhnlicher Produktionsmuster
- Analyse von Prozess- und Qualitätsdaten
- Identifikation wiederkehrender Fehlerkombinationen
- Unterstützung der Ursachenanalyse
- Erkennung schleichender Veränderungen im Prozessverhalten
KI ist nicht automatisch für jede Prüf- oder Optimierungsaufgabe geeignet. Ihr Nutzen hängt von geeigneten Daten, klar definierten Zielen und einer zuverlässigen Integration in den Produktionsprozess ab.
Ziel ist nicht, technisches Fachwissen zu ersetzen. KI-gestützte Systeme können Fachkräfte dabei unterstützen, größere Datenmengen auszuwerten und Zusammenhänge zu erkennen, die bei einer manuellen Analyse nur schwer sichtbar werden.
HAHN Automation Group verbindet Bildverarbeitung, Analytics und vernetzte Produktionslösungen im Bereich Digitalisierung und virtuelle Inbetriebnahme. Die Technologien unterstützen unter anderem Produktidentifikation, Inspektion, Produktionstransparenz und Prozessoptimierung.
Digitale Zwillinge und virtuelles Engineering
Digitale Modelle werden zunehmend über den gesamten Engineering- und Betriebslebenszyklus einer Automatisierungsanlage eingesetzt.
Ein digitaler Zwilling bildet eine Maschine, ein Produktionssystem oder einen Prozess in einer virtuellen Umgebung ab. Arbeiten die verschiedenen Engineering-Disziplinen mit einem konsistenten Modell, können Mechanik, Steuerungstechnik, Robotik und Prozessplanung enger aufeinander abgestimmt werden.
Digitale Zwillinge und virtuelles Engineering können folgende Aufgaben unterstützen:
- Disziplinübergreifende Design-Reviews
- Simulation von Maschinen- und Roboterbewegungen
- Bewertung von Prozessabläufen
- Vorbereitung der Steuerungssoftware
- Virtuelle Schulung von Bedienpersonen
- Planung späterer Änderungen
- Analyse von Maschinen- und Produktionsdaten
- Kontinuierliche Prozessoptimierung
Das digitale Modell kann zunächst als Engineering-Werkzeug dienen und sich mit der physischen Anlage weiterentwickeln. Wird es mit realen Maschinendaten verbunden, schafft es eine Grundlage für die Überwachung der Anlagenleistung und die Untersuchung von Veränderungen im Betriebsverhalten.
Dadurch entsteht eine durchgängigere Verbindung zwischen Anlagenentwicklung, Inbetriebnahme, Betrieb und Lifecycle Services.
Der Beitrag Auf dem Weg zu echtem virtuellen Engineering zeigt, wie virtuelle Inbetriebnahme und digitale Zwillinge in den Engineering-Prozess integriert werden können.
Integrierte Qualitäts- und Produktionsdaten
Qualitätssicherung entwickelt sich von einer isolierten Endkontrolle zu einem Bestandteil des gesamten Fertigungsprozesses.
Moderne Automatisierungssysteme können Prozessparameter und Inspektionsergebnisse direkt an der Station erfassen, an der sie entstehen. Abhängig von der Anwendung können dazu gehören:
- Kraft-Weg-Verläufe
- Drehmoment- und Drehwinkelwerte
- Dosierparameter
- Ergebnisse der Bildverarbeitung
- Elektrische Messwerte
- Funktionstestergebnisse
- Produkt- und Komponentenidentifikation
- Informationen zu Ausschuss und Nacharbeit
Werden diese Ergebnisse mit Produkt, Variante, Station, Werkzeug oder Materialcharge verknüpft, entsteht ein vollständigerer Fertigungsdatensatz.
Dieser unterstützt verschiedene Ziele:
- Abweichungen früher erkennen
- First Pass Yield verbessern
- Wiederkehrende Fehlermuster identifizieren
- Produktfehler von Anlagenstörungen unterscheiden
- Prozessdrift erkennen
- Ursachenanalysen unterstützen
- Durchgängige Rückverfolgbarkeit schaffen
Der entscheidende Trend besteht nicht darin, möglichst viele Daten zu erfassen. Hersteller konzentrieren sich zunehmend auf Informationen, die Produktionsverluste erklären und konkrete Maßnahmen auslösen.
Qualitätsdaten werden dadurch zu einer Informationsquelle für Produktionsengineering, Instandhaltung und kontinuierliche Verbesserung und dienen nicht mehr ausschließlich als Freigabenachweis für das fertige Produkt.
Stufenweise Automatisierung von Zukunftstechnologien
Neue Technologien beginnen häufig mit Prototypen, Demonstratoren oder kleinen Produktionsmengen. In dieser Phase können sich Produkte und Prozesse noch regelmäßig verändern. Eine sofortige Investition in eine hochspezialisierte Großserienanlage ist deshalb nicht immer wirtschaftlich.
Eine stufenweise Automatisierungsstrategie ermöglicht es, das Produktionskonzept mit der Produktreife und Marktnachfrage weiterzuentwickeln.
Mögliche Entwicklungsstufen sind:
- Geführte manuelle Montage
- Teilautomatisierte Arbeitsplätze
- Automatisierung qualitätskritischer Prozesse
- Modulare Pilotfertigung
- Vernetzte Produktionszellen
- Vollautomatisierte Großserienfertigung
Dieser Ansatz hilft Herstellern, die Wiederholgenauigkeit zu verbessern und Produktionswissen aufzubauen, während in frühen Phasen die erforderliche Flexibilität erhalten bleibt.
Mit zunehmender Stabilität der Anforderungen können zusätzliche Prozesse und Kapazitäten integriert werden. Standardisierte Schnittstellen, strukturierte Produktionsdaten und modulare Anlagen erleichtern diesen Übergang.
Der passende Automatisierungsgrad sollte deshalb die aktuelle Produktionsphase unterstützen und gleichzeitig einen realistischen Weg für spätere Erweiterungen schaffen.
Der Beitrag Wie sich Zukunftstechnologien von der Pilotfertigung zur industriellen Produktion skalieren lassen erläutert, wie Produktdesign, Prozessentwicklung, Automatisierung, Materialfluss und Qualitätssicherung während der Industrialisierung gemeinsam weiterentwickelt werden müssen.
Wie die Automatisierungstrends zusammenwirken
Die einzelnen Entwicklungen sollten nicht unabhängig voneinander betrachtet werden.
Ein modulares Produktionssystem benötigt standardisierte mechanische und digitale Schnittstellen. Softwaregesteuerte Varianten erfordern eine zuverlässige Produktidentifikation und strukturierte Rezepturen. KI-gestützte Analysen benötigen konsistente Produktions- und Qualitätsdaten. Ein digitaler Zwilling gewinnt an Wert, wenn er Engineering-Informationen mit dem realen Verhalten der Anlage verbinden kann.
Zusammen schaffen diese Trends Produktionssysteme, die:
- Einfacher skalierbar sind
- Mehr Transparenz bieten
- Besser auf Produktänderungen vorbereitet sind
- Standortübergreifend einheitlicher funktionieren
- Enger mit dem Engineering verbunden sind
- Über den gesamten Lebenszyklus besser unterstützt werden können
Nicht jeder Hersteller muss alle Technologien gleichzeitig einführen. Welche Kombination sinnvoll ist, hängt von Produkt, Prozessreife, Produktionsvolumen und wirtschaftlichen Zielen ab.
Eine erfolgreiche Strategie beginnt deshalb mit einer klar definierten Fertigungsherausforderung und wählt anschließend die Technologien aus, die für diese Anwendung einen messbaren Mehrwert bieten.
Fazit
Die moderne Fertigung wird modularer, vernetzter und softwaregesteuerter.
Standardisierte Automatisierungsplattformen schaffen skalierbare Anlagenarchitekturen. Vernetzte Produktionssysteme steuern Produkte, Rezepturen und Daten über mehrere Stationen hinweg. KI-gestützte Werkzeuge erweitern die Möglichkeiten der Inspektion und Analyse. Digitale Zwillinge verbinden das Engineering mit dem späteren Anlagenbetrieb.
Integrierte Qualitätsdaten ermöglichen tiefere Einblicke in die Produktionsleistung. Stufenweise Automatisierungskonzepte helfen gleichzeitig dabei, neue Technologien von der ersten Fertigungsphase in den industriellen Maßstab zu überführen.
Die Zukunft der Automation wird daher nicht von einer einzelnen Technologie bestimmt. Entscheidend ist das Zusammenspiel von modularen Anlagen, intelligenter Software, Produktionsdaten und Engineering-Kompetenz über den gesamten Lebenszyklus der Fertigung.
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