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Wissen & Umwelt

Wenn Produkt und Fabrik gemeinsam geplant werden

Forscher zeigen auf der Hannover Messe wie Produktionsanlagen von morgen schon heute am Computer entstehen. Das spart Zeit und vermeidet Pannen. Bediener können bereits trainiert werden, bevor die Fabrik steht.

Wer heute schnell ein neues Produkt in großen Stückzahlen automatisiert fertigen will, entwirft am besten die dazugehörige Produktionsanlage gleich mit. So hat es der deutsche Spezialchemie-Konzern

Lanxess

gemacht als sie in Bitterfeld eine ganz neue Produktion von Membranfiltern zur Wasseraufbereitung begann - die erste vollautomatisierte Anlage dieser Art weltweit. Am Fraunhofer-Institut für Fabrikbetrieb und -automatisierung IFF in Magdeburg begleitete Thorsten Böhme das Vorhaben.

"Man fängt früh an, digitale Modelle aufzubauen und sie dann sukzessive auszubauen", sagt der Automatisierungstechniker. "Alles was bei der Ingenieursarbeit entsteht, produziert digitale Daten und Modelle. Dahinter steht eine Software, die wir entwickelt haben, um diese Daten zu sammeln und ein funktionales Abbild der Maschine zu schaffen."

Das Verfahren war Neuland: "Verschiedene Materialien müssen bearbeitet, verbunden und geschnitten werden. Hinzu kommt eine spezielle Wickeltechnik, die sicherstellt, dass die Filter am Ende ihre gewünschten Eigenschaften bekommen."

Ein Techniker stellt eine Produktionsanlage für Membranfilter in Bitterfeld ein (Foto: Fraunhofer IFF).

Ein Techniker stellt die Produktionsanlage in Bitterfeld ein

Die Maschine läuft schon, bevor sie gebaut wurde

So ist das Produkt - also der Membranfilter - bereits gemeinsam mit der Maschine virtuell entstanden, noch bevor die erste Schraube gedreht wurde. Ein großer Vorteil dieses Vorgehens: "Wir hatten eine virtuelle Maschine, an der wir bereits die Steuerung entwickeln konnten - bevor die realen Komponenten überhaupt da waren. Wir konnten dem Kunden zeigen: So wird deine Maschine funktionieren."

Der Präsident der Fraunhofer-Gesellschaft Reimund Neugebauer hebt hervor, dass so gründlich geplante Anlagen auch große Marktvorteile für Unternehmen bieten, wenn bereits von Anfang an spätere Neuerungen mitgedacht werden. "Ein Mittelständler, der eine Maschineninvestition tätigt, macht das vielleicht für zehn Großkunden. Er hat also zehn verschiedene Produktspektren. Je höher die Flexibilität ist, die wir von Anfang an ins System bringen, desto höher ist später die Flexibilität, das System anzupassen, wenn die Produkte sich ändern."

Ausbildung an der Spielekonsole

Und nicht nur der Auftraggeber kann die Maschine dann schon mal am Computer Probe fahren - auch die Ausbildung der späteren Bediener kann schon beginnen, bevor die Fabrik steht. So macht es die Adam Opel AG in Rüsselsheim. Hier kommen Konstruktionsdaten von Produktionsanlagen bei der Ausbildung von Monteuren zum Einsatz, bevor ein neues Automobil eingeführt wird, also noch vor der Umstellung der Produktionslinie.

Mit einer Spielekonsole wird virtuell das Schrauben am Auto geübt (Foto:DW/Fabian Schmidt, Grafik: Adam Opel AG).

Spielespaß mal anders: Hier werden an der Konsole Autos zusammen geschraubt

Frank Arlt von Opel zeigt am Fraunhofer-Stand wie die Konstrukteure lernen - mit Technik aus der Welt der Computerspiele: "Wir nutzen eine Kinect-Kamera zur Gestenerfassung und wir haben einen Wii-Controller, also eine Fernbedienung für eine handelsübliche Spielekonsole, angebunden", sagt der Ingenieur. Die Fernbedienung ersetzt praktisch den Elektroschrauber am wirklichen Fließband. "Die Leute arbeiten praktisch stehend vor dem Bildschirm. Ihre Bewegungen werden erfasst, und sie müssen ihre Montagetätigkeiten dann dort durchführen."

Früher fand das Montagetraining mit echten Werkzeugen an echten Produktionslinien statt. "Das ist natürlich sehr teuer, wenn es dann direkt vor dem Produktionsstart kommt", sagt Arlt.

Pannen schon vor der Montage erkennen

Indem die Entwickler alle Arbeitsschritte - von Menschen und von Robotern - schon bei der Konzeption der Produktionsanlagen am Computer simulieren, lassen sich mögliche Pannen schon im Vorfeld vermeiden.

Alexander Lemken, vom Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM in Kaiserslautern zeigt das am Beispiel von Schläuchen und Kabeln. Er kann in Echtzeit und mit allen physikalischen Einflussgrößen korrekt errechnen, wann es beim Einbau zu Biege- oder Knickbelastungen kommt. Die könnten das Kabel möglicherweise so schädigen, dass es später einmal bricht - oder ein Schlauch ein Leck bekommt.

Bei der Entwicklung einer Produktionslinie für Fahrzeuge testen Entwickler des Fraunhofer Instituts für Techno- und wirtschaftsmathematik (ITWM) die Belastungen von Kabeln und Schläuchen, die im Fahrzeug verlegt werden. Hier ist ein Schlauch, der sich rot verfärbt: Es besteht die Gefahr späterer Materialermüdung (DW/ Fabian Schmidt, Grafik Fraunhofer).

Ein Schlauch, der sich rot verfärbt, ist kein gutes Zeichen: Es besteht die Gefahr späterer Materialermüdung

"Freihand, mit der Maus, kann ich mir ein flexibles Kabel hernehmen, und zum Beispiel in einem Motorraum positionieren und so herausfinden, welchen Weg ein Roboterarm genau nehmen muss, damit das Kabel minimal belastet wird," erklärt Lemken. "Wenn ich mir alle physikalischen Parameter anschaue, kann ich dieses Risiko minimieren oder sogar eliminieren."

Der Computer lernt die Maschine kennen

Und wenn die Anlage einmal läuft, kommt Big Data zum Einsatz, um Pannen frühzeitig zu erkennen. "Man möchte nicht, dass so eine teure Anlage steht, sondern man muss dafür sorgen, dass die so instand gehalten wird, dass sie permanent weiterlaufen kann", sagt Olaf Sauer. Am Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB in Karlsruhe koordiniert er das Geschäftsfeld Automatisierung.

"Nehmen wir an, Sie haben eine Chemieanlage, und da setzt sich langsam eine Rohrleitung zu. Dann will man natürlich wissen, wann es eine Havarie gibt", erklärt Sauer. "Denn dann kann man vorher eingreifen."

Der Weg zum Ziel: Moderne Anlagen verfügen über hunderte oder sogar tausende Sensoren: Temperaturfühler, elektromechanische Prozesse, die in bestimmten Takten ablaufen, optische Sensoren und vieles mehr. All das ist ein reichhaltiger Datenbestand. Daraus entwirft Sauer ein Computermodell.

"Wir lernen praktisch das Verhalten der Gesamtanlage", sagt Sauer. So wüsste der Computer wie es ist, wenn alles in Ordnung ist. "Das Modell dient dann dafür, zu schauen: Gibt es irgendwo Anomalitäten, die darauf hindeuten, dass hier irgendwann eine Störung auftritt." Das können - je nach Produktionsanlagen - Verzögerungen sein, die schleichend kommen, höhere Temperaturen, die auf einen technischen Defekt hindeuten, oder bei der Chemieanlage, dass es einfach länger dauert, bis ein Flüssigkeitsgefäß gefüllt oder entleert ist.

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