Wie Aumovio Transparenz in seine Megafabriken bringt

Aumovio robot in display manufacturing process
Bild: Plus10 GmbH

Im Rahmen des Diazi-Projekts arbeiten das Fraunhofer KI-Spinoff Plus10 und der Produzent Aumovio daran, die Elektronik- und Displayfertigung in dessen Megafabriken in Deutschland, Tschechien, Rumänien und Serbien zu automatisieren. Diazi steht für ‚Digitalisierung des Industrialisierungsprozesses in der Automobil- und Zulieferindustrie‘. Das ist eine auf drei Jahre ausgelegte staatlich geförderte Kooperation zur digitalen Transformation der Automotive-Industrie. Zulieferindustrie‘ Als Anerkennung für Aumovios Engagement im Bereich KI-gestützter Fertigung wurde die Fabrik in Brandýs in das Global Lighthouse Network des Weltwirtschaftsforums in Davos aufgenommen.

Industrielle Automatisierung braucht Intelligenz

In hochautomatisierten Fabiken zählen ungeplante Maschinenstillstände, Kurzstopps und Taktzeitabweichungen zu den größten Hürden für operative Effizienz. Für die Produktion und Endmontage großer Displays wurden hier mehrere Ansatzpunkte für Leistungs- und Produktivitätssteigerungen identifiziert. Die Vielzahl an Kurzstopps zeigte, dass ein datengetriebener Ansatz für die Problembehebungen notwendig ist, der die Abhängigkeit von Erfahrung, Intuition und manueller Fehlersuche reduziert. Durch die Einführung einer automatischen Ursachenanalyse konnten die durchschnittliche Reparaturzeit (MTTR) deutlich gesenkt und die mittlere störungsfreie Betriebszeit (MTBF) erhöht werden – die Indikatoren für mehr Stabilität und Effizienz im gesamten Betrieb.

Zudem bot die bisher manuelle Engpassidentifikation keine vollständige Transparenz über die Ursachen von Stillständen, wodurch wirksame Gegenmaßnahmen nicht immer möglich waren. Ohne Echtzeit-Einblicke in dynamisch wechselnde Produktionsengpässe blieben Optimierungspotenziale entlang der Linie häufig ungenutzt – und damit auch die Chancen für eine systematische Verbesserung.

Werkübergreifende skalierbare Fertigungs-IT

Der Elektronikhersteller implementierte bereits 2023 eine skalierbare, standardisierte IT-Infrastruktur namens Aumovio Edge2Cloud, ein Kernelement innerhalb eines Diazi-Arbeitspakets. Dadurch wurden eine nahtlose Integration der Maschinennetzwerke an jedem Standort und der Einsatz datengetriebener Optimierungstools ermöglicht, die sowohl hochfrequente Echtzeitdaten von allen Maschinensteuerungen (SPS, RC, NC) als auch eine leistungsstarke Cloud-Umgebung benötigen. Das Tool der Firma Plus10 wurde als zweistufige Architektur umgesetzt, welche die latenzkritische Datenverarbeitung auf Edge-Geräten – physisch wie virtuell – mit einer nahezu echtzeitfähigen Cloud-Analytics-Plattform verbindet.

Flexibles Edge-Device-Ökosystem

Da die einzelnen Werke im globalen Produktionsnetzwerk unterschiedliche Produkte herstellen, existieren standortabhängig verschiedene IT-/OT-Infrastrukturen, die entweder bereits produktiv eingesetzt werden oder sich noch in Pilot- und Evaluierungsphasen befinden. Aumovios Edge2Cloud-Plattform ist darauf ausgelegt, diese heterogene Systemlandschaft zu integrieren und unterstützt den Einsatz vieler verschiedener Shopfloor-Edge-Geräte für latenzarme Anwendungen – von einfachen Linux-basierten VMs oder Industrie-PCs wie den Plus10 DataCollector bis hin zu fortgeschrittenen, zentral verwalteten Edge-Systemen. Im Rahmen einer laufenden Ausstattungsinitiative werden kontinuierlich weitere Maschinen und Linien mit diesen Edge-Geräten ausgerüstet, um latenzkritische Applikationen direkt auf Shopfloor-Ebene auszuführen. Zur effektiven Systemnutzung wurde Shannon für jede Produktionslinie anhand von SPS-Projektdateien von jeweils 10 bis 15 Steuerungen (SPS) bzw. Roboter Controllern (RC), konfiguriert. Anschließend wurde das System, das Signale im Millisekundenbereich verarbeitet, mit hochfrequenten Echtzeitdaten aus allen angebundenen Maschinensteuerungen trainiert, um das reale Anlagenverhalten präzise zu modellieren. Auf dieser Grundlage liefert die Plattform nun Echtzeitempfehlungen, darunter Ursachenanalysen von Störungen, situative Troubleshooting-Anleitungen, Engpass-Analysen sowie die Kategorisierung typischer Fehler und Warnungen. Die erste Implementierung in den Endmontagelinien für große Displays im Werk Brandýs wurde innerhalb von sechs Wochen abgeschlossen und führte zu einer Verfügbarkeitssteigerung von bis zu fünf Prozent.

Operational Excellence in der Produktion

Die Software Shannon ist rollenbasiert ausgelegt. So adressiert das Tool die spezifischen Anforderungen verschiedener Nutzergruppen in der Fertigung, um Effizienz sowie Transparenz im operativen Produktionsbetrieb zu erhöhen:

  • Linienführer erhalten Echtzeit-Einblicke in Stillstände und Engpässe für wirksame Gegenmaßnahmen und Überwachung der Anomalien.
  • Instandhaltungsteams rufen automatische Hinweise zu Störungsursachen ab, die die Fehlersuche beschleunigen und die Wartungsplanung optimieren können.
  • Anlagenbediener greifen auf situative Handlungsempfehlungen bei Stillständen zu. Informationen stehen in verschiedenen Sprachen zur Verfügung.
  • Produktionsingenieure nutzen Echtzeitanalysen von Engpässen, SPS-Zykluszeiten sowie Ursachen von Qualitätsverlusten zur Optimierung von Produktivität und Taktzeiten.
  • Prozessingenieure sehen Qualitäts- und Prozessabweichungen sowie Benachrichtigungen zu kritischen Parameteränderungen.

Ergebnisse und Wirkung

Bereits wenige Wochen nach der Implementierung führte die Nutzung von Shannon zu einer deutlichen Verfügbarkeitssteigerung, Reduktion von Kurzstopps und einer optimierten Austaktung der Linien. Der datengetriebene Ansatz ermöglichte es den Produktionsteams von manueller Fehlersuche zu proaktiver Optimierung überzugehen.



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