IoT im produzierenden Gewerbe
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Ein produzierender Service-Anbieter stellt nicht nur Produkte her, sondern bietet seinen Kunden ebenso andere, dazu passende Services an – entweder zusätzlich oder als Kernleistung. Zum Beispiel kann ein Maschinenbauunternehmen seine produzierten Maschinen mit IoT-Technologie ausstatten, sie vernetzen und auf diese Weise die Generierung sowie Auswertung von Nutzungsdaten ermöglichen. Durch die so gewonnenen Informationen kann es seinem Kunden eine vorrausschauende Wartung anbieten. Der Abnehmer profitiert damit von unterbrechungsfreieren Arbeitsabläufen, weil er dank verlässlicher Vorhersagen die Wartungszyklen optimal planen kann. Alternativ kann der Hersteller ein sogenanntes As-a-Service-Geschäftsmodell umsetzen. In diesem Fall würde er keine Maschine, sondern deren Nutzung anbieten. Der Kunde bucht das Gerät beispielsweise zur Herstellung eines bestimmten Produktes und zahlt nur eine Service-Gebühr. In beiden Szenarien erweitert der Hersteller sein Leistungsportfolio und stellt sich somit vielfältiger und resilienter auf.
Die Smart Factory (engl. intelligente Fabrik) ist der Dreh- und Angelpunkt in der Industrie 4.0 der Zukunft. Effizienz steht hier an erster Stelle: Es gilt, manuelle Arbeitsschritte abzubauen und stattdessen umfassende Automatisierung zu etablieren. Technologien wie WLAN und LTE beziehungsweise 5G, NarrowBand IoT (NB-IoT) und Bluetooth Low Energy (BLE) vernetzen dafür sämtliche Maschinen und Systeme miteinander, ob in der Produktion oder Intralogistik. Dadurch können sich die einzelnen Bestandteile in der Smart Factory aufeinander abstimmen und nahtlose Prozesse sicherstellen. Das Internet of Things führt die erfassten Informationen zusammen und ermöglicht nahezu in Echtzeit die Datenanalyse. Unternehmen können auf Basis dieser Erkenntnisse ihre Arbeitsabläufe weiter verbessern.
Gegenüber traditionellen Fabriken, die ihre digitale Transformation noch nicht weit vorangetrieben haben, bietet die Smart Factory zahlreiche Vorteile, unter anderem in folgenden Bereichen:
- Produktion: Vernetzte und sich aufeinander abstimmende Maschinen erlauben effizientere und schnellere Produktionsprozesse sowie die rasche Anpassung an individuelle Kundenwünsche.
- Intralogistik: Waren lassen sich dank automatisierter Lagerführung und Tracking-Lösungen schneller finden.
- Supply Chain: IoT-Tracker und andere digitale Lösungen machen Lieferketten transparent.
- Personal: Umfassende Automatisierung macht zeitaufwendige manuelle Arbeitsprozesse obsolet, Unternehmen können ihre Angestellten effizienter einsetzen.
Workforce Enablement im produzierenden Gewerbe heißt, Mitarbeiter mithilfe digitaler Technologien so zu unterstützen, dass sie die stetig steigenden Anforderungen des Marktes wie etwa individuelle Kundenwünsche und kürzere Produktionszyklen ideal bewältigen können. Dazu können sie zum einen technische Hilfsmittel nutzen, beispielsweise Pick-by-Geräte (s. u.) in der Kommissionierung. Zum anderen erleichtern auch automatisierte Produktionsabläufe den Arbeitsalltag der Angestellten.
M2M-Kommunikation steht für Maschine-zu-Maschine-Kommunikation. Damit ist der automatische Informationsaustausch zwischen Maschinen gemeint. Ein klassischer Bereich, in dem M2M-Kommunikation stattfindet, ist das Internet of Things: Hier übermitteln vernetzte Geräte selbstständig Daten an das IoT, wo andere Maschinen wiederum auf die Informationen zugreifen können.
Predictive Maintenance ist der englische Begriff für vorausschauende Wartung. Voraussetzung hierfür sind mit Sensoren ausgestattete und vernetzte Maschinen: Sie erfassen Daten zu ihrer Nutzung und übertragen sie an das IoT beziehungsweise die Cloud. Unternehmen können die Informationen einsehen und erkennen, wann die nächste Wartung nötig ist. Das erleichtert die Planung und vermeidet unnötige Stillstandzeiten.
Ein digitaler Zwilling (engl. Digital Twin) ist ein digitales Abbild eines realen Objekts oder Vorganges. Im produzierenden Gewerbe können Unternehmen zum Beispiel einen digitalen Zwilling einer Produktionsstraße erstellen, um neue Arbeitsabläufe zu testen. Die Vorteile: Die reale Produktion kann während der Tests ungehindert weiterlaufen und es sind keine zusätzlichen Testgeräte erforderlich. Erst wenn der Betrieb optimale Ergebnisse mit dem Digital Twin erzielt, passt er seine echte Produktionsumgebung an.
Die Unterschiede bei diesen Kommissioniermethoden liegen in der Art und Weise, wie Angestellte die notwendigen Informationen zu den Waren sowie Gütern erhalten und wie sie ihre Arbeitsschritte an das System melden.
- Pick-by-Voice: Die Angestellten erhalten über Sprache Informationen zu Waren und bestätigen etwa Entnahmen aus dem Lager ebenfalls per Sprachbefehl.
- Pick-by-Light: Eine Leuchtanzeige am Point of Use liefert Mitarbeitern Informationen zur benötigten Produktmenge und weiteren Aspekten.
- Pick-by-Vision: Hierbei tragen die Angestellten eine Datenbrille, die ihnen alle relevanten Informationen anzeigt. Das Prinzip basiert auf Augmented Reality (AR). Pick-by-Vision verbindet oft auch Elemente aus Pick-by-Light und Pick-by-Voice, wenn zum Beispiel das System Sprachbefehle der Kommissionierer entgegennimmt.
- Pick-by-Scan: Mithilfe von Barcode-Scannern erfassen Mitarbeiter die Waren, die sie aus dem Lager entnehmen. Häufig liefern die Handgeräte auf einem Display weitere Informationen wie etwa die genaue Position der gewünschten Produkte.
Bei Product-as-a-service bieten Hersteller ihren Kunden nicht (nur) das reine Produkt an, sondern in erster Linie damit verbundene Services. Zum Beispiel können Unternehmen ihre eigenen Maschinen vor Ort anderen Betrieben zur Verfügung stellen, die aus der Ferne nur noch einen Produktionsauftrag erteilen. Der Kunde kauft somit nicht das Gerät, sondern zahlt lediglich für dessen Nutzung – ähnlich wie bei einem Mietwagen, bei dem sich die Gebühr aus den gefahrenen Kilometern ergibt.
Dank exakter Positionsbestimmung wissen Unternehmen im produzierenden Gewerbe jederzeit, wo sich Waren oder Rohstoffe befinden. Beispielsweise können sie nachverfolgen, wann bestellte und für bestimmte Produktionsprozesse benötigte Teile voraussichtlich eintreffen. Je nachdem, zu welchem Zeitpunkt welche Rohstoffe verfügbar sind, lassen sich Herstellungsabläufe entsprechend anpassen. So steigern Betriebe die Effizienz, weil sie ihre Maschinen jederzeit voll ausnutzen können. Technische Grundlage für diese Positionsbestimmung bilden unter anderem IoT-Tracker. Der Vorteil gegenüber älteren Technologien wie GPS ist dabei die Genauigkeit: Bei der exakten Positionsbestimmung lässt sich der Standort eines Objekts bis auf wenige Zentimeter ermitteln. Auf diese Weise wissen produzierende Betriebe beispielsweise ganz genau, an welcher Stelle im Lager sich Rohstoffe und Materialien befinden.