2-2018

Industrie 4.0 lich

Industrie 4.0 lich relevant sind. Intelligente Sensoren, welche intern direkt Daten komprimieren und filtern und dann erst digitalisieren, optimieren Produktionsprozesse. Für einen automatisierten Produktionsprozess benötigt man zudem Sensoren, die nicht nur auf der Steuerungsebene, sondern auch auf der übergeordneten Daten ebene kommunizieren. Das bedeutet eine zusätzliche Schnittstelle, möglicht im Softwaresystem. Mit diesem Konzept werden neue Analysen und Funktionen möglich, die dazu beitragen können, Flexibilität, Qualität, Effizienz und Transparenz in der Produktion zu steigern. Mit Blick auf die praktische Umsetzung zeigt sich hier, dass der Sensor die erfassten Daten zunächst parallel und unabhängig voneinander an zwei Ausgänge übermittelt: an die SPS und gleichzeitig an die Datenverarbeitung. So existiert das Bewährte weiter, wurde aber durch Einsatz eines modernen Sensors dahingehend erweitert, dass zusätzliche Möglichkeiten der Digital Factory erschlossen und genutzt werden können. Linienübergreifende Netzwerklösungen Panasonic favorisiert industrie- 4.0-fähige Softwarelösungen, die eine hohe Linienverfügbarkeit sicherstellen sollen. „Durch die vertikale Ausrichtung, die von der Wafer-Bearbeitung über Bestückautomaten bis hin zum Schablonen drucker reicht, sieht sich das Unternehmen denn auch in der Lage, eine stringente linienübergreifende Vernetzung offerieren zu können, um eine tiefgreifende Produktionssteuerung und -optimierung zu ermög lichen. Um dies zu bewerkstelligen, wurde eine Kooperation mit Siemens, Division Digital Factory eingegangen, die eine enge Zusammenarbeit im Bereich der Automatisierungskonzepte für die Elektronikfertigung vorsieht. Schwerpunkt: standardisierte Linienintegrationskonzepte. Diese sollen nicht nur für einzelne Fertigungslinien, sondern auch als übergreifende Integrationskonzepte für sämtliche Prozessschritte auf Fabrikebene sowie als unternehmensweite Automatisierungsstandards für global verteilte Fertigungsnetzwerke dienen“, berichtet Marisa Robles in production 11/2017. Man hat Mut zur Kooperation, denn zukunftsweisende Konzepte, die Digitalisierung und Automatisierung verbinden, können nun zusammengeführt und effektiver weiterverfolgt werden. Smart Items/Objects Zwei Vorteile sind möglich, wenn Produktionsdaten, die während der Fertigungsprozesse und im Vorfeld entstehen, genutzt werden: 1. Die Produktion lässt sich detailliert und transparent darstellen und somit steuern und überwachen. 2. Die Effizienz der Fertigung lässt sich somit steigern, ein möglicher Overhead verringern. Doch dazu benötigt man noch Sensoren, die den Industrie-4.0-Anforderungen entsprechen, und das ist der Knackpunkt. Smart Items oder Smart Objects nennt man eine Kombination aus Rechner und Sensor sowie gegebenenfalls einem Funkchip. Damit gelingt es, etwa Informationen über Druck, Geräusche, Licht, Temperaturen oder andere Faktoren in Fabrikhallen auszuwerten und nutzbar zu machen. Solche Perspektiven von Smart Items/Objects sollten die Verbreitung von Sensoren beschleunigen. Smart Items oder Smart Objects setzen auf die Verbindung von Optoelektronik und Mikrosystemtechnik. Ein klassisches Wirkprinzip wird also mit der noch jungen Mikrosystemtechnik kombiniert, und diese Idee macht Sensoren so klein und so billig, dass sie direkt in Prozesse eingebettet werden können. Wenn Datenverarbeitungs systeme entsprechend leistungsfähig sind, steuern solche Sensoren die Maschinen direkt und ausschließlich über die Datenebene, verdrängen/ersetzen also herkömmliche Funktionseinheiten. Mit Business Intelligence große Datenmengen beherrschen Geschäftsanalytik (Business Intelligence) meint Verfahren und Prozesse zur systematischen Analyse des eigenen Unternehmens. Dies umfasst die elektronische Sammlung, Auswertung und Darstellung von Daten mit dem Hauptziel der Interpretation von Daten, um auf der Basis der daraus resultierenden Erkenntnisse optimale Entscheidungen im Management treffen zu können. Dadurch wiederum sollen die Unternehmensziele forciert werden. „Mit Business-Intelligence können die Hersteller künftig IoT-Daten auf nützliche Weise analysieren. Intelligente Software übersetzt alle Daten in aussagekräftige und verwertbare Reports, die leicht konfigurierbar sind. In der Produktionsstätte verarbeitet Business-Intelligence-Software Informationen von einzelnen Maschinen sowie von der gesamten Produktionsstätte und gibt so einen genauen Einblick in die Abläufe aller Fertigungsprozesse“, schreibt Zac Elliott in productronic 11/2017. Und konstatiert, dass diese Art von Business-Intelligence-Software drei Fragen beantworten muss: Was ist passiert? Warum ist das geschehen? Was passiert als nächstes? Die Business-Intelligence- Lösungen entwickeln sich derzeit in rasantem Tempo weiter. Ein wichtiges Beurteilungskriterium dürfte sein, wie sie dabei helfen, große Datenmengen besser zu beherrschen. FS Schneller fertig als gedacht PCB-Prototypen in nur einem Tag mit LPKF ProtoMaten. Noch einfacher – und automatisch – produzieren. Erfahren Sie mehr unter: www.lpkf.de/prototyping LPKF Laser & Electronics AG Tel. +49 (0) 5131-7095-0 28 2/2018

Reinigung Prozessgestaltung von der Bauteilreinigung bis zum fertigen Produkt Auf Fachtagungen, Messen und Kongressen spielen Bauteilreinigung und Oberflächenreinheit eine immer größere Rolle. Dies resultiert nicht zuletzt aus den Anforderungen von Branchen, die dieses Thema in den letzten Jahren verstärkt als qualitätssichernde Einflußgröße entdeckt haben, allen voran die Automobilindustrie. Andere Branchen, wie die Feinwerktechnik, die Optik und auch die Luxusgüterindustrie, befassen sich ebenfalls verstärkt mit diesen Fragestellungen. die Kleinteile, die üblicherweise als Schüttgut gehandelt werden, einzeln in gereinigte Folienbeutel einzuschweißen und so anzuliefern. Natürlich hat alles unter Reinraumbedingungen stattzufinden. Die Aufgabe war unter dem gegebenen Kostendruck nicht einfach zu realisieren. Folgende Schritte bzw. Aktivitäten mußten neu in die Fertigungsstruktur integriert werden: Untersuchungen von Maschinen auf Reinheitstauglichkeit • Investition in einen Reinraum • erhöhte laufende Kosten durch den Reinraum (Energie, Reinigung, regelmäßige Überprüfung der Reinraumumgebung…) • Qualifizierung des Personals durch regelmäßige Schulungen • erhöhte Kosten beim Verpackungsmaterial • Reinigung des Verpackungsmaterials • Vervielfachung der Arbeitszeit beim Verpacken • erhöhter Aufwand bei der Dokumentation Autor: Dipl.-Ing. Joachim Ludwig Colandis GmbH www.colandis.com Es hat sich viel getan auf diesem Gebiet. Vor allem ist die Normungs- und Richtlinienerarbeitung einen gewaltigen Schritt vorangekommen. Nicht nur die VDA19/19- 2, sondern auch die Richtlinienreihe der VDI 2083 „Reinraumtechnik“ gehen mehr und mehr auf diese Themen ein und es gibt mit Sicherheit weitere branchen- und firmenspezifische Richtlinien, die sich mit der Einzelteilreinigung beschäftigen. Dem tragen auch die verschiedensten Reinigungsmethoden, die sich am Markt etabliert haben und die sich in den besagten Standards und Richtlinien wiederfinden, Rechnung. D.h., dass man auf ein umfangreiches Regelwerk zurückgreifen kann, in dem die Reinigung von Einzelteilen und gegebenenfalls auch von Baugruppen beschrieben und definiert wird. Es zeigt sich immer mehr, dass viele der beschriebenen Reinigungsprozeßschritte völlig losgelöst von der Herstellung eines Produktes betrachtet werden. Eine Beschreibung dieser gesamten Prozesskette und der Definition der Schnittstellen zwischen den Prozessen findet man nicht in der Komplexität wieder, die benötigt wird, um eine Durchgängigkeit des Reinheitskonzeptes in Produktionsprozesse empfindlicher Produkte darzustellen. Das Negativbeispiel An dieser Stelle soll kurz auf ein Beispiel hingewiesen werden, welches die Situation extrem darstellt. Ein Hersteller von Kleinteilen erhält von seinem Kunden die Aufgabenstellung, diese Kleinteile nach der Herstellung zu reinigen, den Reinigungszustand zu überprüfen, Beim Kunden des Kleinteileherstellers wurden dann die Folienbeutel aufgeschnitten und alle Kleinteile in einen Vibrationswendelförderer geschüttet Sicher ist dies ein extremes, aber leider reales Beispiel. Doch hier kann man sehr gut erkennen, dass die Betrachtung der gesamten Prozeßkette in keinster Weise durchgeführt wurde. Es gab keine Beispiel für die Komplexität von verschiedenen Verunreinigungen 2/2018 29