Industrie 4.0 in der Demonstrationsfabrik Aachen

UseCases

Industrie 4.0 in der Demonstrationsfabrik Aachen

Die Demonstrationsfabrik Aachen ist ein zentraler Bestandteil des Clusters Smart Logistik auf dem RWTH Aachen Campus. Ihr Ziel ist die Schaffung eines innovativen Raums, um in einem realen Produktionsumfeld empirische Forschung sowie Schulungen und Weiterbildungen durchzuführen. Die Produktionsumgebung bietet dabei zum einen die Möglichkeit zur Herstellung von Prototypen und Vorserienprodukten, zum anderen die Infrastruktur für Industrie und Forschung, um gemeinsam produktionssystematische Fragestellungen in einem realen Betrieb zu untersuchen. Im Gegensatz zu bestehenden Lernfabriken, die eine Produktion in der Regel modellhaft abbilden, wird in der Demonstrationsfabrik die komplette Wertschöpfungskette von Beschaffung, Lagerhaltung, Fertigung und Montage für unterschiedliche Produktgruppen mit realen Prozessen abgebildet.

Umsetzung

Innerhalb der Demonstrationsfabrik wurden drei Use Cases umgesetzt. Im Zuge des ersten Use Cases wird jeder Auftrag zu Beginn einem Transportbehälter zugewiesen. Mit Hilfe von RFID-Sensoren werden die Transportbehälter während ihres gesamten Wegs durch die Produktion aufgenommen. Die Übergangszeiten aller Aufträge werden messbar. In Use Case 2 werden für die automatisierte Erfassung der Bearbeitungszeiten Barcode-Scanner eingesetzt. Dazu registriert ein Scanner über die optische Erfassung eines Barcodes, welcher Auftrag in der Auftragsablage an dem jeweiligen Arbeitsplatz gelegt wurde und meldet den Beginn des darin codierten Fertigungsauftrags an das ERP-System. Use Case 3 befindet sich im Montagebereich der Demonstrationsfabrik. Die drei Montageplätze der Endmontagelinie sind jeweils mit RFID-Sensorik ausgestattet. Die Rahmen der Tretautos sind mit RFID-Transponder ausgestattet, sodass Montagezeiten und -status erfasst werden können.

Nutzen

Der Informationsgewinn über die Dauer der einzelnen Anteile der Übergangs- und Bearbeitungszeit erhöht die Transparenz und ermöglicht eine genauere Durchlaufterminierung. Durch die erhöhte Datenqualität und ‑granularität können genauere Vorgabezeiten definiert werden und deren Zielerreichung ohne große Aufwände gemessen werden. Ferner entfallen Medienbrüche durch eine automatische Meldung von Bearbeitungs- und Übergangszeiten.

Ausblick

Die Forschungsergebnisse werden im experimentellen Realbetrieb der Demonstrationsfabrik kontinuierlich nachgehalten.

Beteiligte

WZL RWTH Aachen
PSIPENTA Software Systems GmbH
SICK AG


Projektbericht

s. Abschnitt 4.3