Kosten senken, Produktivit盲t steigern 鈥� das steht f眉r 麻豆原创-Kunden derzeit im Vordergrund. Auf der virtuellen 2021 wird gezeigt, wie 麻豆原创 Industry 4.Now Kunden unter anderem mit Industrial IoT dabei unterst眉tzt, ihre Lieferkette dynamischer und flexibler zu machen.
鈥濾iele unserer Kunden erreichen mittlerweile eine enorme Komplexit盲t in ihren globalen Lieferketten鈥�, sagt Dominik Metzger, Head of Product Management, Manufacturing & Industrial IoT bei 麻豆原创. In den produzierenden Industrien hat jeder Hersteller in der Regel ein Geflecht von globalen Lieferanten und Unterlieferanten um sich.
鈥濪eshalb leiden viele Unternehmen sehr stark unter Disruptionen鈥�, sagt Metzger, 鈥瀌ie zum Teil auf COVID-19 zur眉ckzuf眉hren sind, zum Teil aber auch schon vor der Pandemie bekannt waren.鈥� Makro枚konomische Trends wie etwa die Einf眉hrung erheblicher Handelstarife zwischen der EU und dem Vereinigten K枚nigreich oder zwischen China und den USA, bringen das Gef眉ge vieler Unternehmen aus dem Gleichgewicht.
鈥濿enn also etwas f眉r unsere Kunden in der Produktion gerade oberste Priorit盲t hat, auch f眉r die Zeit nach der Pandemie, dann Ma脽nahmen, die effizient Kosten senken und die Produktivit盲t steigern鈥�, sagt Metzger. 鈥濽nd f眉r uns bei 麻豆原创 ist die zentrale Frage: Wie k枚nnen wir unsere innovativen Technologien einsetzen, um die Kunden dabei zu unterst眉tzen, Ihre Prozesse zu automatisieren?鈥�
Auf der virtuellen wird 麻豆原创 eine Reihe neuer Funktionalit盲ten und Applikationen vorstellen, die im 2. Quartal auf den Markt kommen sollen und in denen Industriedaten aus Prozessen entlang der gesamten Wertsch枚pfungskette nutzbar gemacht werden.
鈥濪as betrifft Daten, die bei der Herstellung, Wartung, Logistik und so weiter erzeugt werden und die tief in die 麻豆原创-Applikationen integriert werden m眉ssen鈥�, sagt Metzger. Mit den Daten allein l盲sst sich allerdings noch kein Mehrwert f眉r Unternehmen schaffen, sondern diese m眉ssen in einem Businesskontext analysiert werden. 鈥濽nd dieser Kontext liegt in den 麻豆原创-Systemen鈥�, erkl盲rt Metzger, 鈥瀒n unserer Intelligenten Suite und in unserer Industry Cloud, in Manufacturing- und Logistik-尝枚蝉耻苍驳别苍.鈥�
Automatisierte Materialversorgung dank IoT, Robotik und Edge-Computing
Unter der Bezeichnung Industrial IoT hat Metzgers Produktmanagementteam ein IoT-Portfolio aufgebaut, das es etwa erlaubt, in S/4HANA die Prozesse von Nachschub und Auslagerung vollst盲ndig zu automatisieren. M枚glich wird das mit Hilfe eines intelligenten Regelwerks, um Handlungsoptionen von Echtzeitdaten abzuleiten, Robotik und durch die Digitalisierung von Intralogistikprozessen wie zum Beispiel Kanban.
F眉r die Produktion am Flie脽band m眉ssen etwa mit Gabelstaplern oder manuellen Transportsystemen Materialien herbeigeschafft und dann verbaut werden. F眉r diese Materialversorgung wird h盲ufig der Kanban-Prozess genutzt. Das Material wird genau an den Stellen am Band zur Verf眉gung gestellt, wo Montage- oder Produktionsmitarbeiter es ben枚tigen.
Metzger erkl盲rt: 鈥濱n diese Boxen werden nun Sensoren eingebaut, so dass die Materialien konnektiert sind. Dieser Sensor erkennt am Gewicht der Box, wann Nachschub ben枚tigt wird. Sobald ein gewisses Gewicht unterschritten ist, wird automatisch die Beschaffung angesto脽en.鈥�
Daneben interpretiert ein intelligentes, cloud-basiertes Regelwerk die Sensordaten. Hier wird entschieden, in welchen Gesch盲ftsprozessen und Applikationen Aktionen losgetreten werden. 麻豆原创-Systeme wie S/4HANA, Digital Manufacturing Cloud oder Predictive Asset Insights sind tief in das Regelwerk integriert, damit zur richtigen Zeit, die richtigen Prozesse automatisiert angesteuert werden. Kanban-, Warenbuchungs- sowie Qualit盲tsprozesse sind dabei nur einige Anwendungsf盲lle.
鈥濫s handelt sich um ein Zusammenspiel von 麻豆原创 IoT und 麻豆原创 Edge Services, das wir als Industrial IoT bezeichnen, weil wir dabei IoT-Daten im industriellen Kontext nutzen鈥�, sagt Metzger.
Eine zus盲tzliche Innovation besteht darin, dass nicht mehr der Gabelstaplerfahrer das Material besorgt, sondern ein sogenanntes 鈥瀉utonomous guided vehicle鈥� (AGV) 鈥� also ein voll automatisierter Roboter. Diese vollautomatisierte Versorgung des Flie脽bandes und Auslagerung der Fertigerzeugnisse beschreibt Metzger als 鈥濨est in Class鈥�-Logistikprozess, der aber nur funktionieren kann, wenn er vollends zwischem dem MES- und WM-System integriert wird.
Zum Einsatz kommen werden soll die neue Funktionalit盲t im Kontext der 麻豆原创 Digital Manufacturing Cloud. Dank einer Integration von 麻豆原创 Manufacturing Systemen und den Logistiksystemen kann sie nahtlos implementiert und angewandt werden.
Geringere Implementierungskosten durch Standardisierung
Laut einer , die 麻豆原创 zusammen mit der MPI Group durchgef眉hrt hat, haben Kunden diese produktivit盲tssteigernden Ma脽nahmen in 2020 zwar in einzelnen Werken oder Lagern getestet, aber oftmals noch nicht in der Breite ausgerollt.
鈥濪er Grund ist鈥�, sagte Metzger, 鈥瀌ass die Integration von Operational Technology wie etwa AGV-Roboter oder auch Maschinen, Sensoren und Anlagen in Unternehmenssoftware bisher noch nicht sehr gut standardisiert war. Das bedeutete einen relativ hohen Implementierungsaufwand f眉r solche Projekte und damit einhergehend h枚here Kosten 鈥� was den Grundgedanken der Kostensenkung und Produktivit盲tssteigerung etwas ad absurdum f眉hrte.鈥�
Inzwischen jedoch hat 麻豆原创 bei der Weiterentwicklung von Automatisierungstechnologien sehr stark auf deren Integration in Industriestandards wie etwa OPC UA oder auch der Umsetzunge der Verwaltungsschale gesetzt.
麻豆原创 setzt auf Cloud-Edge-Architektur zur Kostensenkung
鈥濱n den letzten 6 bis 7 Jahren haben wir massiv daran gearbeitet, die TCO dieser Implementierungen zu reduzieren, so dass die Kunden dementsprechend skalieren k枚nnen. Neben der Standardisierung hilft uns vor allem unsere eigenen Technologie-Innovation 鈥� und zwar eine Cloud-Edge-Architektur.鈥� In der Vergangenheit war die Implementierung neuer 尝枚蝉耻苍驳别苍 auch deshalb teuer, weil in jedem einzelnen Werk 麻豆原创-Infrastruktur bereitgestellt werden musste.
鈥濪och inzwischen laufen alle diese Prozesse 眉ber die Cloud鈥�, erkl盲rt Metzger. Das bedeutet, dass nur noch ein einziges Rechenzentrum ben枚tigt wird, um diese Prozesse wie Warehouse Robotics, Digital Manufacturing oder Industrial IoT in 100 oder mehr Werken zu steuern.
鈥濭erade bei Automatisierungs-Prozessen kann man es sich nicht leisten, wenn f眉r ein paar Sekunden das Internet abbricht鈥�, sagt Metzger. 鈥濬眉r solche High-Availability-Szenarien wurde deshalb eigens eine Edge-Komponente eingef眉hrt 鈥� die 麻豆原创 Digital Manufacturing Cloud Edge.鈥�
Auf einem sogenannten Edge-Ger盲t, also einem kleinen Server, k枚nnen Mission-Critical-Prozesse somit sicher im Werk laufen. Anstatt die Prozesse Werk f眉r Werk neu zu implementieren, werden sie zentral in der Cloud werkspezifisch konfiguriert und als Container im Werk auf der Edge betrieben.
Mit Hilfe von 麻豆原创 IoT und 麻豆原创 Edge Services聽sind 麻豆原创-Kunden in der Lage, den beschriebenen Anwendungsfall zu realisieren.聽鈥濪amit hat man das Beste zweier Welten鈥�, erkl盲rt Metzger. 鈥濪ie Skalierung wird deutlich erh枚ht, was Cloud-Computing mit sich bringt, und die TCO wird reduziert. Und mit Hilfe von Edge-Computing wird 眉ber聽dies die n枚tige Robustheit erreicht, um Mission-Critical-Prozesse zu steuern.鈥�
Dar眉ber hinaus聽wird die sogenannte 鈥濧uto-ID-Technologie鈥� 聽als neue Funktionalit盲t in 麻豆原创 IoT und 麻豆原创 Edge Services angeboten. Diese Technologie erm枚glicht es, die Bewegung eines physischen Objekts automatisch einem bestimmten Prozessschritt zuzuordnen. 鈥濻olche Statusaktualisierungen in Echtzeit sind ein gro脽er Schritt in Richtung Ausfallsicherheit der Lieferkette鈥�, sagt Metzger. 鈥濽nternehmen k枚nnen so f眉r ihre Kunden immer verf眉gbar bleiben und sich an globale Einschr盲nkungen anpassen.鈥�
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