Fraunhofer Austria
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CBS-IIoT Demonstrator

Umsetzung eines Demonstrators zur zustandsbasierten Reihenfolgeplanung in der Pilotfabrik Industrie 4.0

Abbildung 1: Funktionsweise des Fraunhofer Schedulers
Abbildung 2: Konzept des IIoT Demonstrators

Ausgangssituation:

Zustandsabhängige Reihenfolgeplanung (en: condition-based scheduling – CBS) ist speziell in Branchen mit variantenreicher Fertigung ein wichtiges Thema. Dabei wird die Produktionsplanung an den jeweiligen Maschinenzustand der Produktionsmaschinen angepasst, um die Produktion hinsichtlich Qualität, Auslastung oder auch Durchlaufzeit zu optimieren. Damit kann, bei gleichbleibender Produktqualität, eine maßgebliche Senkung der Produktionskosten erreicht werden.

Ziel:

Ziel des Projekts ist es, einen Demonstrator zu entwickeln, welcher eine einfache und kurzweilige Erläuterung der Themen Zustandsüberwachung und zustandsabhängige Reihenfolgeplanung in der TU-Pilotfabrik ermöglicht. In einer kooperativen Umsetzung mit der Siemens AG Österreich wird so die Möglichkeit geschaffen, unser Leistungsangebot im Bereich zustandsabhängige Reihenfolgeplanung „angreifbar“ zu präsentieren.

 

Projektname Umsetzung eines Demonstrators zur zustandsbasierten Reihenfolgeplanung in der TU-Pilotfabrik Industrie 4.0
Projektkurztitel CBS-IIoT Demonstrator
Projektpartner Siemens AG Österreich

Um den Demonstrator umzusetzen, wurde als Vorarbeit im Rahmen einer Diplomarbeit ein Szenario und Konzept für den Demonstrator entwickelt und dieses Konzept im nächsten Schritt gemeinsam mit der Siemens AG Österreich abgestimmt, welche sich bereit erklärt hat gemeinsam mit FhA den Demonstrator umzusetzen.
 
In einem fiktiven Szenario wird eine User-Story erzählt, in welchem der Demonstrator einen Teil einer elektrisch betriebenen Blechschneidemaschine darstellt. Sensordaten werden mit hoher Frequenz erfasst und in die Siemens MindSphere übertragen. Erfasst werden Zustandsdaten wie Motorstrom und -spannung, Winkelstellung und -geschwindigkeit der Welle, Vibrationen, Drehmoment, etc. Aufbauend auf dieser Echtzeit-Datenbasis, wird über eine in der MindSphere laufende Applikation der Gesundheitszustand der Maschine berechnet und laufend überwacht. Durch gezielte Interaktion mit dem Demonstrator (z.B. Arretierung einer Bremse) kann in den laufenden Betrieb eingegriffen werden und der Gesundheitszustand manuell manipuliert werden. Aufbauend auf dem Gesundheitsstatus der Maschine und definierbaren Kriterien (Durchlaufzeit, Auslastung, etc.) wird durch den Fraunhofer Scheduler eine individuelle Feinplanung der Aufträge erstellt, welche an der Maschine abgearbeitet werden können. Gibt es Veränderungen im Maschinenzustand, welche den Gesundheitszustand beeinflussen, wird dementsprechend die Produktionsplanung optimiert und angepasst.