Digitale Transformation: Mit gutem Beispiel voran

350 Produktionswechsel täglich, ein Portfolio aus rund 1.200 verschiedenen Produkten, 17 Mio. Simatic-Komponenten pro Jahr – damit die Produktion angesichts dieser Zahlen im Siemens-Elektronikwerk in Amberg (EWA) reibungslos läuft, werden dort rund 50 Mio. Prozess- und Produktdaten ausgewertet und für Optimierungen genutzt. Zudem ermöglichen hier schon heute zukunftsweisende Technologien wie Künstliche Intelligenz (KI), Industrial Edge Computing oder eine Cloud-Lösung hochflexible, maximal effiziente und zuverlässige Abläufe.

„Mittels Edge Computing können Daten gleich dort verarbeitet werden, wo sie entstehen, nämlich direkt an der Anlage oder an der Maschine“, schildert Dr. Jochen Bönig, Head of Strategic Digitalization bei Siemens-Amberg. Im EWA geschieht dies beispielsweise an der Linie zur Leiterplattenbestückung für Komponenten der dezentralen Peripherie.

Genau hier gestaltet sich die Fertigung noch nicht optimiert genug. Und das liegt weder an der Anlagenverfügbarkeit noch an der Prozessqualität. Der Engpass ist am Ende der Flachbaugruppenproduktion zu finden, bei der automatischen Röntgeninspektion.

Denn auf den fingernagelgroßen Flachbaugruppen befinden sich funktionsrelevante BUS-Stecker mit diversen Anschluss-PINs. In einem nicht-integrierten Test werden die Lötstellen dieser Anschluss-PINs geröntgt und so auf ihre einwandfreie Funktion überprüft. Sollte man für rund 500.000 Euro ein weiteres Röntgengerät anschaffen? (Lesen Sie hier einen Experten-Beitrag zum Thema aus dem Siemens Ingenuity Blog.)

Die Alternative lautet Künstliche Intelligenz. Dabei werden die Daten der Sensoren durch die TIA (Totally Integrated Automation)-Umgebung, bestehend aus Controller und Edge-Gerät, in eine Cloud transferiert. Hier trainieren die Experten einen auf KI und den Prozessparametern basierenden Algorithmus. Dieser lernt, wie sich die Prozessdaten zur Qualität der Lötstellen verhalten, und steuert ein Modell, das auf einer Edge-Applikation an der Anlage läuft.

„Das Modell liefert eine Prognose, ob die Lötverbindungen auf der Leiterplatte als in Ordnung oder nicht in Ordnung zu klassifizieren sind, ob also noch ein End-of-Line-Test notwendig ist oder nicht. Dank Closed-Loop-Analytics können diese Daten direkt in der Produktion berücksichtigt werden“, erläutert Bönig weiter.

Auch beim Fräsen finden Closed-Loop-Analytics und Industrial Edge-Technologie Anwendung. Die Frässpindel zum Nutzentrennen der Flachbaugruppen für Simatic-Produkte funktionierte aufgrund des anfallenden Frässtaubes nicht immer reibungslos. Der Grund war zunächst unklar. Wie bei der automatischen Röntgeninspektion setzten die Experten von Siemens auch hier auf eine Kombination aus Edge Computing und KI für eine vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance).

Das Team isolierte dazu zwei Parameter, die offenbar mit den ungeplanten Ausfällen zusammenhingen: die Drehzahl der Frässpindel und der für den Antrieb benötigte elektrische Strom. Diese Daten wurden in ein Edge-Gerät geladen, in dem ein vortrainierter Algorithmus in Echtzeit Zusammenhänge zwischen Auffälligkeiten der Prozessdaten und Ausfallzeiten erkennt und in die Produktion zurückspielt.

Auf Basis von MindSphere, der führenden IoT-as-a-Service-Lösung, stellt die Performance insight App die Ergebnisse den Anwendern zur Verfügung. So werden die Anlagenbediener zwischen 12 und 36 Stunden vor einem möglichen Systemausfall über die Situation informiert und können rechtzeitig handeln.

Doch MindSphere speichert die Daten und Anomalien nicht nur. Der Algorithmus muss auch weiter trainiert werden, um immer präzisere Ergebnisse zu liefern. „Genau das passiert in der MindSphere. Die durchgängige Digitalisierungsumgebung im EWA sorgt dabei für die erforderliche nahtlose Interaktion zwischen Automatisierung, Industrial Edge und Cloud-Computing“, erklärt Florian Meierhofer, IoT-Experte im EWA.

Dem digitalen Zwilling ist es zuzuschreiben, dass im EWA heute Simatic-Steuerungskomponenten mit einer gewünschten Taktzeit von acht Sekunden produziert werden. Die erste Simulation hatte noch einen Takt von elf Sekunden in Aussicht gestellt. Und sie ergab, dass die Taktzeit von elf Sekunden vor allem auf Maschinenmodulen beruhte, die in der Planung Bestandteil der Linie waren, in der realen Produktion jedoch nicht optimal passten.

Die Siemens-Experten ersetzten im digitalen Zwilling der Produktion diese Komponenten durch besser geeignete Bauteile. In der Folge lief die Simulation reibungslos in der gewünschten Taktzeit, wodurch sich der Proof-of-concept bestätigte. 

Fazit: Im Siemens-Elektronikwerk Amberg spielen Hard-und Softwarelösungen, industrielle Kommunikation, Cybersicherheit und Services optimal zusammen. Dies ermöglicht reibungslose Produktionsabläufe dank durchgängiger horizontaler und vertikaler Integration. Damit zählt das EWA als Vorzeigebeispiel für das Digital Enterprise von Siemens, das den Weg der digitalen Transformation auch künftig konsequent verfolgen wird.