Sensorik ermöglicht vernetzte Produktion

Sensoren liefern Echtzeit-Produktionsdaten vom Shopfloor in die Cloud. © Forterro

Für die Einführung von Production Intelligence genügt in der Regel die gezielte Nachrüstung relevanter Maschinen mit IoT-Sensoren, die Anbindung über ein Gateway an das ERP-System sowie die Einrichtung von Datenmodellen für Energie-, Vibrations- und Zustandsanalysen. Moderne Energie-, Vibrations- und Zustandssensoren erfassen fortlaufend Prozessdaten, die in Echtzeit an die zentrale Plattform übertragen werden. So entsteht eine kontinuierliche Rückkopplungsschleife zwischen physischer Produktion und digitaler Planungsebene, die die Grundlage für datenbasierte Entscheidungen bildet.

Selbst ältere Maschinen ohne digitale Schnittstellen lassen sich durch einfache Sensorik und IoT-Gateways nachrüsten, um Maschinendaten in Echtzeit zu erfassen. Externe Sensoren erfassen Betriebszustände wie Laufzeiten, produzierte Mengen oder Stillstände und übermitteln diese Informationen über Edge Devices direkt ans ERP-System. Auch manuelle Arbeitsplätze können in diese Infrastruktur integriert werden: Mit einfachen Eingabegeräten, Tablets oder Pick-by-Light-Systemen dokumentieren Mitarbeitende Produktionsfortschritte und Störungen in Echtzeit. Dadurch entsteht eine lückenlose Datengrundlage, die alle Ebenen der Fertigung miteinander verbindet.

Vom Datensilo zur Production Intelligence

Die Implementierung von Production Intelligence erfolgt schrittweise und skalierbar – beginnend mit einzelnen Maschinen oder Prozessschritten, die sich sukzessive erweitern lassen. Die Integration von Maschinen- und Prozessdaten in eine zentrale Plattform ist dabei ein entscheidender Schritt. Sie schafft die Verbindung zwischen IT und OT (Operational Technology) und ermöglicht es, sowohl operative als auch strategische Entscheidungen auf einer konsistenten Datengrundlage zu treffen. Besonders deutlich wird das Potenzial dort, wo bisher getrennte Datenquellen erstmals zusammengeführt und ausgewertet werden.

Vorausschauende Wartung

Der Autor: Nicolaos Debowiak ist Co-Founder von Prodaso und Senior Principal, Produktmanagement bei Forterro. © Forterro

Ein typischer Anwendungsfall von Production Intelligence ist die vorausschauende Erkennung von Werkzeugverschleiß und Qualitätsabweichungen. Grundlage hierfür ist die kontinuierliche Erfassung von Energiedaten wie Stromaufnahme, Energieverbrauch und Leistungskurve. Diese Parameter werden taktbasiert einzelnen Bauteilen zugeordnet und über längere Zeiträume ausgewertet, um Abweichungen im Energieprofil zu erkennen. Auf dieser Datengrundlage können KI-Modelle typische Muster beginnenden Werkzeugverschleißes identifi-zieren, etwa ansteigende Energieverbräuche, verlängerte Taktzeiten oder erhöhte Vibrationswerte. Wird ein solches Abweichungsmuster identifiziert, erzeugt das System automatisch eine Warnmeldung für das Bedienpersonal.

Überwachung per Vibrationsanalyse

Ein weiteres Einsatzfeld ist die Überwachung von Fertigungsprozessen über Vibrationsanalysen, etwa bei der Fräsbearbeitung in der Metallindustrie. Schwingungsdaten dienen hierbei als Indikatoren für mechanische Veränderungen im Bearbeitungsprozess. Sensoren an Spindeln, Werkzeug-aufnahmen oder Maschinentischen erfassen kontinuierlich RMS-Werte (Root Mean Square, Effektivwert der Schwingung) und Peak-Werte (Spitzenamplituden), die in Echtzeit mit Referenzprofilen verglichen werden. Abweichungen im Schwingungsverhalten – etwa ein schleichender Anstieg der RMS-Werte oder kurzfristige Peaks – können auf Unwucht, Lagerschäden, fehlerhafte Schnittparameter oder beginnenden Werkzeugverschleiß hinweisen. Production-Intelligence-Systeme erkennen solche Muster automatisch, visualisieren Trends und melden Anomalien frühzeitig.

Ergänzend zeigt die Echtzeitüberwachung an CNC-Maschinen (Computerized Numerical Control), wie sich unterschiedliche Datentypen wie etwa Energie-, Vibrations- und Zustands-daten über IoT-Gateways zu einem ganzheitlichen Produk-tionsbild verknüpfen lassen. Durch die Integration dieser Maschinendaten entsteht ein umfassendes Bild des gesamten Fertigungsprozesses, von der Einzelmaschine bis zur Produktionslinie.

Datenintegration macht wettbewerbsfähig

In Verbindung mit IIoT-Lösungen entwickeln sich cloudbasierte ERP-Systeme zu zentralen Datendrehscheiben der Produktion. Über integrierte Schnittstellen erfassen und verknüpfen sie Maschinen-, Betriebs- und Prozessdaten und machen deren Einfluss auf Produktionsleistung und Qualität in Echtzeit sichtbar. Diese durchgängige Vernetzung schafft die Grundlage für datenbasierte Entscheidungen entlang der gesamten Wertschöpfungskette. Künstliche Intelligenz erweitert diese Möglichkeiten um präventive Funktionen: Durch vorausschauende Analysen lassen sich potenzielle Störungen, Qualitätsverluste oder Wartungsbedarfe frühzeitig erkennen und gezielt verhindern.

Für KMU bedeutet das vor allem eines: Digitalisierung wird greifbar und wirtschaftlich umsetzbar. Die Verbindung von Sensorik, IoT und Cloud-ERP schafft die technische Grundlage für eine nachhaltige Optimierung der Fertigung, ohne den laufenden Betrieb zu gefährden. Production Intelligence ebnet damit den Weg zu einer Fertigung, in der Entscheidungen nicht mehr auf Intuition beruhen, sondern auf validierten Daten, und in der selbst ältere Maschinen Teil einer modernen, vernetzten Produktionswelt werden. (ik)