Adaptive Smart Service Systeme zur Optimierung und Steuerung von Produktionssystemen auf Basis bedarfsorientiert konfigurierbarer Smart Data Bausteine (Plug_and_Control)

Problemstellung
In Produktionsunternehmen stehen Daten zu Produkten, Prozessen und Maschinen aufgrund einer heterogenen Infrastruktur in vielfältigsten Formaten zur Verfügung. Wenn es gelingt, die richtigen Daten zum richtigen Zeitpunkt und richtig aufbereitet zur Verfügung zu stellen, können schnell und flexibel Mehrwerte für die Unternehmen selbst sowie für deren Kunden geschaffen werden. Eine entsprechende Datenerfassung und -verarbeitung ist somit essentiell für produktionsbezogene Dienstleistungen wie bspw. Online-Maschinenüberwachungen, Online-Portale für Technologie- und Auftragsdaten oder Prozessoptimierungen. Allerdings führen insbes. heterogene Datenquellen und -formate sowie die stets individuelle Weiterverarbeitung zu einem hohen Aufwand in den Unternehmen, was letztendlich eine Hürde für die Umsetzung innovativer, servicebasierter Geschäftsmodelle darstellt.

Zielsetzung
Ziel des Forschungsvorhabens Plug_and_Control war die Erarbeitung und prototypische Umsetzung eines Konzepts für flexibel konfigurierbare, standardisierte Datenbausteine zur Erfassung und Verarbeitung von Daten aus unterschiedlichen internen und externen Datenquellen von Produktionsunternehmen. Durch diese Datenbausteine sollte zum einen die Auftrennung des betrieblichen Datenstroms in Informationen, die unbedenklich bspw. in einer Cloud gespeichert werden können, und in sensible Daten, die zwingend im Unternehmen verbleiben müssen, realisiert werden. Zum anderen sollte durch den modularen Bausteinansatz die notwendige Flexibilität für eine Anwendung für verschiedene Problemstellungen in beliebigen Unternehmen geschaffen werden.

Vorgehensweise
Im entwickelten Konzept wurden fachlich zusammengehörige Daten in Datenbausteinen aggregiert, um eine Standardisierung, Qualitätssicherung sowie Echtzeit-Auswertung zu ermöglichen. Ergänzend wurden Lösungen zur Datenakquise aus Sensorik- und Maschinensteuerungsdaten sowie zur cloudbasierten Speicherung und bedarfsorientierten Verarbeitung der Daten generiert. Auf Basis der so entstandenen flexibel kombinierbaren Daten- und Methodenbausteine wurde ein modulares Dienstleistungsangebot geschaffen sowie prototypisch für verschiedene Anwendungsszenarien umgesetzt und validiert.

Ergebnisse und Anwendungspotenzial
Durch die im Projekt entwickelten Datenbausteine und deren individuelle Verknüpfung können technikbasierte Dienstleistungsprozesse zukünftig effizienter, flexibler und nutzenorientierter gestaltet werden. Der generierte Bausteinansatz stellt ein Bindeglied zwischen notwendiger Standardisierung und spezifischen Anforderungen für individualisierte Dienstleistungen dar. Neben den prototypischen Lösungen für konkrete Anwendungsfälle im Sonder- und Textilmaschinenbau, der Teilefertigung und des Metallbaus entstanden im Projekt auch allgemeingültige Ergebnisse für flexibel konfigurierbare Dienstleistungen zur Produktionsoptimierung in verschiedenen Branchen. Produktionsunternehmen können somit ihre Daten nicht nur flexibel nutzen, sie sind gleichzeitig auch in die Lage, ihren Kunden modulare, technische Dienstleistungen anzubieten. Diese Dienstleistungen können dabei einerseits auf das Produkt bezogen sein, indem Kunden z.B. in der Entwicklungs-/ Beauftragungsphase die Konfiguration einer Anlage mitgestalten oder während der Erstellung den Auftragsfortschritt verfolgen und Änderungen bewerten können. Andererseits sind Dienstleistungen, die sich auf den Produktionsprozess beziehen, möglich – bspw. die Optimierung von Prozessen, des Ressourceneinsatzes oder der Verfügbarkeit sowie die Ergänzung bestehender bzw. Entwicklung neuer Geschäftsmodelle.

• com2m GmbH
• ERMAFA Sondermaschinen- und Anlagenbau GmbH - Werk Auerbach
• Hörmann Rawema Engineering & Consulting GmbH
• ICM - Institut Chemnitzer Maschinen- und Anlagenbau e.V.
• KRS - SEIGERT GmbH
• Simba n³ GmbH
• Technische Universität Chemnitz
• Terrot GmbH