Die HAW veranstaltete einen weiteren Smart Machines-Experten-Anlass und genoss dabei Gastrecht bei ihrem Mitglied Noser Engineering. Hausherr Remo Noser formulierte in seiner Begrüssung der 25 SpezialistInnen die Ambition seiner Firma, aus Daten Werte zu schaffen, um unsere Wirtschaft erfolgreich zu machen und weiterhin die weltbesten Maschinen zu bauen. Thema des Abends waren in der Folge Schlüsseltechnologien und entscheidende Fähigkeiten für die Smart Factory. Die angeregte Diskussion belegte eindrücklich, den Wert des Austausches von Experten verschiedener Unternehmen und Branchen.
Cluster-Manager Peter Anderegg hat am Technologiestandort Winterthur einmal mehr hochkarätige ReferentInnen gefunden. Einleitend hält er fest, dass Smart Machines zusammen mit Smart Automation und Intelligent Robotics die notwendigen Grundlagen für den Aufbau und den Betrieb von Smart Factories bilden. Für die Prozesssteuerung und die logistische Steuerung der Value Chain kommt zunehmend KI zum Einsatz. In der Folge moderiert er in gekonnter Manier die Referate und die Diskussion.
Produktivitäts-Steigerung in der industriellen Produktion durch Systemintegration, Vernetzung, Datennutzung und Echtzeitvisualisierung
Eine führende Schweizer Lieferantin von hochwertigen Stahl- und Metallprodukten stand vor der Herausforderung, die Produktionsauslastung zu optimieren. Niko Freris beschreibt, wie Noser Engineering eine innovative Lösung entwickelte: ein modulares System, das sämtliche Maschinen und Anlagen verbindet und die Produktionsdaten in Echtzeit auf einem zentralen Dashboard visualisiert. Von der Sensorintegration bis zur Cloud-Anbindung – Noser Engineering gestaltete nicht nur die Konzeption, sondern auch die Implementierung der Lösung mit umfassendem Know-how in der gesamten IoT-Kette. Niko untermalte seine Ausführungen mit praktischen Herausforderungen, die zu lösen waren.
Data-driven Ansatz zur Steuerung der Produktivität in verarbeitenden Gewerben
Alessandro Grizzetti, SMC Schweiz, berichtet über neue Methoden der Effizienzanalyse. Die direkte Vergleichbarkeit von Organisationseinheiten (Maschinen, Prozesse, Verkaufsorganisationen, usw.) ist erschwert, wenn In- und Outputs unterschiedlicher Art oder Masseinheiten gleichzeitig in einer Verhältniskennzahl einzubeziehen sind.
Hier setzt die Data Envelopment Analysis (DEA) an: eine Methode der linearen Programmierung aus dem Operations Research. Anstatt nach dem Mittelwert (Regressionsansatz) zu entscheiden, wie es in den OEE Plattformen üblich ist, richtet die „Data Envelopment Analysis“ nach dem Best Practice: somit soll die 100% Effizienz jeder Organisationseinheit unter den anderen ähnlichen (peers) ceteris paribus gewährleistet werden.
Value Chain Leadership: Der Schlüssel zum vollen Potenzial einer Smart Factory
Adrian Koop von Laser Lab referiert über die 5 grössten Herausforderungen der produzierenden Industrie in dieser Dekade. Was können wir zum Thema Value Chain Leadership und Smart Factories von Amazon oder Tesla lernen? Nach Praxisbeispielen wird Adrian Koop abschliessend 3 Call-to-Actions definieren, die wir sofort umsetzen können auf dem Weg zu Value Chain Leadership
Intelligent data-driven optimization of manufacturing systems and processes
Moderne industrielle Systeme müssen sich an interne und externe Schwankungen und Störungen anpassen müssen, um eine effiziente Produktion von Kleinserien, eine Energieoptimierung und eine Minimierung von Abfall zu erreichen. Industrial AI ist ein entscheidender Faktor in der intelligenten Fertigung, da sie die Entscheidungsfindung sowie die Diagnose und den Betrieb von komplexen Prozessen und Anlagen erleichtert.
Dr. Alisa Rupenyan stellt Ansätze vor, die selbstanpassende Systeme und Entscheidungsunterstützung durch digitale Zwillinge, Transfer Learning und Algorithmen zur datengesteuerten Optimierung ermöglichen, demonstriert an industrierelevanten Anwendungsfällen.
(Die verschiedenen Referate sind für die Expertenrunde im geschützten Bereich auf der Cluster-Webseite verfügbar.)
Peter Anderegg / Dr. Ralph Peterli
