In den 188 ZF-Produktionsstandorten ist die Arbeit verschiedener Fachbereiche eng miteinander verzahnt. Um eine möglichst reibungslose Produktion zu gewährleisten, halten die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter feste Arbeitsabläufe ein. Früher hieß das für die rund 400 Produktionsmitarbeiter im Pilotwerk Diepholz beispielsweise: Am Schichtende die Anzahl der produzierten Teile an den Bedienpulten sowie die Stillstände der Maschine manuell erfassen und die Daten an einem zentralen PC einpflegen. Dafür mussten die Werker in jeder Schicht durchschnittlich rund fünf Minuten Zeit einplanen. Auch das Rüsten der Maschinen ist mit Dokumentationsaufwand verbunden. Ähnlich sah es bei der Instandhaltung aus: Arbeitsaufträge oder Meldungen aus dem SAP-System wurden ausgedruckt. Mitarbeiter gingen mit den Papieren zur Maschine, um z. B. ein Diagnosegerät anzuschließen und die Ursache des Problems zu finden. Im nächsten Schritt wurde dieser Fehler behoben und das Ergebnis schließlich zurückgemeldet. Allein für die Schritte vom Ausdrucken bis zum Einsatz an der Maschine sowie für die anschließende Datenpflege in SAP benötigte ein Mitarbeiter aus dem Instandhaltungsteam rund 15 Minuten.
Die ZF-Werke fanden für ähnliche Herausforderungen zunächst individuelle IT-Lösungen. „Aus Sicht des Gesamtkonzerns war das ineffizient. Doch in der Produktion geht es darum, die Effizienz immer weiter zu verbessern“, sagt Joachim Sprinz, Program Manager IIoT – Digital Manufacturing Platform bei ZF. „Durch Digitalisierung gewinnen wir einen Mehrwert aus unseren Daten, der auf die Effizienz und die Performance in unseren Fabriken einzahlt. Gleichzeitig sorgt sie für eine firmenübergreifende Vernetzung entlang der gesamten Wertschöpfungskette.“ Gesucht wurde eine Lösung, die Daten aus verschiedenen Quellen verbindet. Die Lösung sollte auf alle Werke erweiterbar sein, um unternehmensweit und in den Fabriken vor Ort Datentransparenz und schlanke Prozesse zu schaffen. Das war der Grundgedanke für die Digital Manufacturing Platform (DMP).
Datenbasierte Effizienz in allen Werken
„Erst die Vernetzung von Menschen und Daten bewirkt, die Effizienz werksübergreifend zu steigern“, erklärt Sprinz. „Nur so beschleunigen wir die digitale Transformation unserer Produktion und können ein weltweites digitales Produktionsnetzwerk errichten.“ Die Basis für die DMP liefert Microsoft Azure. Die Daten der Produktionsmaschinen werden über Azure-IoT-Connectivity-Komponenten gesammelt, in Azure Data Lake gespeichert und anschließend über Azure Data Explorer zur Datenanalyse aufbereitet und bereitgestellt. Das User-Management erfolgt über Azure Active Directory. Nutzer rufen im Frontend die Anwendungen über eine Website auf und sehen die Kennzahlen in Dashboards aufbereitet. Die DMP wird kontinuierlich weiterentwickelt und ist in Teilen bereits in rund 18 Werken, unter anderem in Diepholz, im Einsatz.
Mit der DMP hat ZF einen Connectivity-Stack aufgebaut, der Mitarbeiter in die Lage versetzt, Maschinen über einen Self Service automatisch mit der Cloud zu verbinden. „Ältere Bestandsmaschinen in die Landschaft zu integrieren, gestaltet sich oftmals schwierig. Ihre Maschinenprogramme sind oft nicht kommentiert, Programmierer und Hersteller sind häufig nicht mehr greifbar“, berichtet Thorsten Schulze, Projektleiter im Pilotwerk Diepholz bei ZF.
„Früher brauchte man zur Integration große IT- und Business-Projekte. Mit unserem Connectivity-Board können die Mitarbeiter ihre Maschinen einfach selbst verbinden – mehr oder weniger per Knopfdruck, sofern sich diese bereits im Netzwerk befinden.“
Auch im Diepholzer Werk geht es darum, Maschineneffizienzen zu erhöhen, Materialbestände und -flüsse besser zu managen und Ressourcen sinnvoller zu nutzen. Heute werden die Mitarbeiter dabei von den Anwendungen Worker Cockpit, OEE Analyzer und Condition Monitoring unterstützt. Mithilfe des Worker Cockpits erfassen sie nahezu in Echtzeit Verluste in der Produktion. Über einen Bildschirm an den Maschinen ist jederzeit einsehbar, welcher Auftrag aktuell produziert wird, wo Qualitätsverluste entstanden sind und wo die Maschine stillstand. Störgründe werden von der Maschine dokumentiert. „Intelligente Algorithmen beschleunigen den Prozess. Die Informationen sind früher und transparenter verfügbar“, sagt Schulze. „So wird zum Beispiel auch der Rüstvorgang nachvollziehbarer. Status und Gesamtdauer werden sofort angezeigt.“ Die Daten aus dem Worker Cockpit werden im nächsten Schritt über den OEE Analyzer ausgewertet. „So wird zum Beispiel sichtbar, wenn eine Maschine nicht optimal läuft, und wir können direkt eingreifen. Durch die Optimierung erhöht sich dann der Durchsatz der Maschine und sie läuft effizienter. Dafür muss das Problem aber erst sichtbar werden. Genau das schaffen wir mit unserer DMP auf Basis von Azure“, sagt Schulze.
Produktionsausfällen vorbeugen
Die Instandhaltungsabteilung in Diepholz nutzt Condition Monitoring, um Probleme an den Maschinen schneller zu erkennen und zu beheben. Wenn die Daten einer Maschine einen Schwellenwert überschreiten, wird eine Nachricht an ein Instandhaltungsteam gesendet. Die enthaltenen Informationen zeigen, um welche Maschine und welche Parameter es sich handelt. So können erfahrene Mitarbeiter bereits am Bildschirm entscheiden, welche Werkzeuge oder Ersatzteile sie zur Reparatur benötigen. „Die Kolleginnen und Kollegen sparen sich also Wege zwischen Schreibtisch, Ersatzteillager und Maschine“, sagt Schulze. „Auch drohende Stillstände werden so frühzeitig erkannt. Wenn etwa die Datenanalyse einer Maschine mit zwei Bohrwerkzeugen auf einer Seite eine deutlich höhere Temperatur zeigt, sehen wir uns die Details an und können frühzeitig Ersatzteile bestellen.“ Künftig soll eine automatische Anomalieerkennung die Erfahrung der Mitarbeiter ergänzen.
„Mit dem Programm hat sich auch die Arbeitsweise enorm verändert. Business und IT sind enger zusammengewachsen, Expertenforen haben sich etabliert und Know-how wird auf allen Ebenen ausgetauscht“, sagt Sprinz. „Wir haben jetzt die Prozesse, das Mindset und die Strukturen geschaffen, um technisch und organisatorisch agil zu skalieren.“ Denn die DMP soll mehr sein als eine reine Reporting-Plattform: Sie soll als IIoT-Plattform zum zentralen Daten- und Applikationshub für alle Produktionsstandorte weltweit werden – ein Single Point of Information, um alle Fabriken effizient zu steuern. So sollen sich künftig Prozesse optimieren, nicht wertschöpfende Tätigkeiten vermeiden und die unternehmensweite Vernetzung weiter vorantreiben lassen. (ys)
