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Eine Roboterhand, die an einer Schiene hängt

Wie die TU Graz die Fabrik der Zukunft baute

T-Systems lieferte das wichtigste Puzzlestück für die Smart Factory an der Technischen Universität Graz.

Smart Factories existieren – abgesehen von einigen Pilotprojekten früher Pioniere – bisher meist nur als Konzept. Einige Unternehmen fingen gerade erst an, Künstliche Intelligenz (KI) zur Effizienz- und Flexibilitätsverbesserung ihrer Produktion zu erwägen. Dann machte COVID-19 der Betulichkeit ein Ende. Selbst die Analysten von Gartner gehen inzwischen davon aus, dass Smart Factories in den nächsten zwei bis fünf Jahren zum Mainstream werden.
Prof. Dr. Franz Haas und Prof. Dr. Rudolf Pichler vom Institut für Fertigungstechnik an der Technischen Universität Graz (TU Graz) erkannten sehr schnell das Potenzial der Smart Factories und ergriffen diese Chance. Sie gründeten im Rahmen einer Ausschreibung des Bundesministeriums für Klimaschutz, Umwelt, Energie, Mobilität, Innovation und Technologie (BMK) ein Konsortium erfahrener Fertigungslösungsanbieter, um eine echte intelligente Pilotfabrik aufzubauen.  

Herausforderungen beim Aufbau der Smart Factory

Eine Frau sitzt mit einer Schutzbrille vor einer Maschine

Laut den Wissenschaftlern hatte die TU Graz bei der Einrichtung der Smart Factory die Wahl zwischen zwei Möglichkeiten: Entweder auf eine komplette Suite eines einzigen großen Anbieters zu setzen, was zu einem Anbieter-Lock-in führen würde, der den Einsatz von Drittlösungen erschwert. Oder einen Best-of-Breed-Ansatz zu verfolgen, indem man spezialisierte Teillösungen von verschiedenen Anbietern verwendet.

Die TU Graz entschied sich für die zweite Option. Die Smart Factory sollte aus Komponenten bestehen, die von einem Konsortium von Dienstleistern bereitgestellt werden: Enterprise Resource Planning (ERP), Product Lifecycle Management (PLM) und Manufacturing Execution System (MES). Der ursprüngliche Auftrag an T-Systems war die Bereitstellung von Cloud-Know-how zur Unterstützung von Big Data Analytics sowie einer umfassenden Sicherheitslösung, die Security Information and Event Management (SIEM) sowie Security Operations Center (SOC) Services umfasst.

Doch schon bald stieß das Konsortium auf eine große Hürde: Wie lassen sich die verschiedenen Lösungen in die Anlagen und Maschinen integrieren, so dass die Mehrwerte der Smart Factory tatsächlich realisiert werden? Wie lässt sich ein nahtloser Produktionsprozess von der Fertigung über Qualitätsprüfung und Montage bis hin zu Etikettierung, Verpackung und Versand erreichen – und zwar ohne manuelle Eingriffe?  

Smart Factory an der TU Graz

Die Technische Universität im österreichischen Graz setzt agile und datensichere Fertigungskonzepte der Zukunft in die Praxis um. Erfahren Sie in diesem Video, wie T-Systems eine Schlüsselrolle übernommen hat, das futuristische Konzept der Smart Factory in die Tat umzusetzen.

Mit dem WebConnector Sprachbarrieren überwinden

Eigentlich stand der Plan fest: Einsatz von Teamcenter von Siemens als anpassungsfähiges PLM-System, einem ERP-System von proAlpha sowie einem Manufacturing Execution System (MES) von Solidat. Hinzu kommen MindSphere, das Siemens für Big Data Analytics betreibt, sowie – beigesteuert von T-Systems – ein Hadoop-Cluster in einer Microsoft Azure Cloud. Da für eine vernetzte und offene Factory umfassende Sicherheit entscheidend ist, liefert T-Systems das Design der Firewall-Architektur sowie SIEM/SOC-Services. Doch in datengetriebenen Fertigungsprozessen mit notwendigerweise kontinuierlicher, sicherer Kommunikation zwischen OT und IT (Operation Technology / Information Technology) spielen die klassischen „V-Merkmale“ von Big Data eine entscheidende Rolle. Allein ihr reines Volumen bestimmt die erforderliche Rechenleistung. Die Vielfalt der Datentypen und -strukturen ist eine Herausforderung für die Standardisierung und Verteilung aller eingehenden Daten. 

Die Tatsache, dass sie von einer Datenquelle zur anderen unterschiedlich formatiert sein können, bringt Variabilität ins Spiel. Und nicht zuletzt ist die Geschwindigkeit (Velocity), mit der Daten generiert und zur Verfügung gestellt werden, entscheidend dafür, wie schnell letztlich die richtigen Entscheidungen getroffen werden – ob von Menschen oder Maschinen.

Als wichtigstes Puzzlestück im Projekt der TU Graz hat T-Systems dafür einen PDM WebConnector eingeführt. Er verfügt über standardisierte Schnittstellen zu allen bekannten Systemen und ermöglicht den automatischen Datentransfer zwischen den Teilprozessen. 

Im ersten Schritt empfängt der PDM WebConnector die aktuellen Daten des PLM von Siemens Teamcenter, integriert sie mit den Konfigurationsdaten aus dem ERP-System und stellt die aufbereiteten Daten für die Fertigung über das MES in Richtung Werkstatt bereit. Dort wird das Werkstück gefertigt.

Anschließend liefert der PDM WebConnector das Ergebnis zurück an das PLM-System zur Qualitätskontrolle. Von der Vor- und Hauptmontage über die erneute Qualitätsprüfung bis hin zu Etikettierung, Verpackung und Versand übergibt der PDM WebConnector alle relevanten Informationen an die beteiligten Systeme. Selbst die Transportroboter zwischen den Stationen sind an die zentralen Prozesse angeschlossen.  

Roland Wiesmüller, Sales Manager Digital & Analytics bei T-Systems Austria: „Ohne den PDM WebConnector bliebe die Smart Factory in Graz nur ein Traum: Er verbindet die verschiedenen Steuerungssysteme und Ressourcen wie Maschinen und Anlagen in der Produktion miteinander und sorgt für eine reibungslose Datenkommunikation entlang der gesamten Wertschöpfungskette – und stellt damit eine Art Esperanto zur Verfügung; eine Sprache, die alle am Prozess beteiligten Systeme verstehen können.”

Das „manuelle“ Problem

Die Smart Factory der TU Graz

Die mehr als 300 Quadratmeter große Smart Factory wurde im April 2021 an der TU Graz in Betrieb genommen und demonstriert die Vorteile einer vollständig integrierten Fertigung am Live-Beispiel eines Wellengetriebes für einen Roboterarm. Zuvor stand das Projekt jedoch vor einem kniffligen Problem. In der Smart Factory werden Computerized Numerical Control-Maschinen (CNC) eingesetzt, die automatisch Werkstücke mit hoher Präzision herstellen können, auch für komplexe Formen. Aber diese hochpräzisen Maschinen brauchen exakte Werkzeuge, die auf ihre Prozesse und Anforderungen abgestimmt sind. Hierfür wird ein Werkzeugvoreinstellgerät eingesetzt, mit dem sich aus einer Auswahl verschiedener Aufsätze die passenden Werkzeuge zusammenstellen lassen. Die Mitarbeiter müssen die zum jeweiligen Programm passenden Aufsätze aus einem Pool auswählen und in die Maschine einbauen, ein manuell aufwendiger und fehleranfälliger Prozess. Dabei war immer ein zeitaufwendiger Abgleich mit der Systemkennung des Werkzeugs notwendig. Ein falsches Arbeitsmittel kann nicht nur eine komplette Serie zunichte machen, sondern auch die Maschine beschädigen. 

„Das Problem war, dass für den Monteur die Tools auf dem Wagen nicht eindeutig dem Programm zugeordnet werden können“, erklärt Michael Schmollngruber, Team Lead BI & Big Data Consulting bei T-Systems Austria. „An dieser Stelle im Prozess fehlt die Verbindung vom Tool zu seinem Bezeichner im System.“ Wenn man so will, kommt damit auch das fünfte V von Big Data ins Spiel –¬ Veracity.

Die Factory „smart“ machen

Um dieses Problem zu lösen, verwendet die TU Graz eine KI-basierte Objekterkennungslösung, die sicherstellt, dass das richtige Werkzeug für das jeweilige Programm installiert wird. Dazu nutzen die Mitarbeiter derzeit noch ein Smartphone und machen über eine App ein Foto vom Werkzeug. Das Bild wird an ein Cloud Backend (Azure) gesendet, wo ein speziell trainierter Algorithmus das abgebildete Werkzeug identifiziert und mit der NC-Programmierung abgleicht. Innerhalb weniger Sekunden erhält der Mitarbeiter eine Verifizierung oder Falsifizierung. Er weiß dann, ob er das richtige Werkzeug ausgewählt hat und erhält über dessen ID weitere Informationen wie z.B. die anstehenden Fertigungsaufträge, in denen das Werkzeug eingesetzt wird, oder Informationen aus dem PLM-System. 

Die Lösung beschleunigt die Auswahl des richtigen Werkzeugs, vermeidet Ausschuss und Qualitätsmängel und erhöht die Produktionseffizienz deutlich. Sie lässt sich jederzeit auf größere  Werkzeugpools erweitern oder zum Beispiel in eine Augmented-Reality-Variante umwandeln, die den Einsatz von Smartphones überflüssig macht. Das dafür notwendige 5G-Campusnetz hat die Deutsche Telekom in der Smart Factory der TU Graz bereitgestellt.

Im Backend kommt die Containertechnologie Docker zum Einsatz. Erreicht die Anfrage die Azure Cloud, wird die komplette Objektanalysefunktionalität serverlos gestartet – und nach Abschluss der Identifikation wieder abgeschaltet. Auf diese Weise wird die Anwendung nach Bedarf bereitgestellt. Zudem lässt sie sich problemlos skalieren – wenn mehrere Anfragen gleichzeitig eintreffen – so dass schnelle Antwortzeiten für alle Nutzer erreicht werden. Der verwendete KI-Algorithmus ist eine Eigenentwicklung von T-Systems. Im Gegensatz zur üblichen Vorgehensweise wurden zum Trainieren des Modells keine echten Werkzeuge eingesetzt. Das Team machte sich zunutze, dass jedes Objekt in der Smart Factory einen digitalen Zwilling hat: Die Trainingsdaten wurden daher aus den CAD-Modellen der Werkzeuge generiert.

IM-Rudolf-Pichler

Die Expertise der T-Systems rund um nahtlose Datenübertragung, Sicherheit und Data Analytics in der Produktion macht die Kooperation mit der Tochtergesellschaft der Telekom für uns besonders wertvoll.

Rudolf Pichler, Leiter des Instituts für Produktionstechnik an der Technischen Universität Graz (TU Graz)

Beweis erbracht

Im Rahmen des Smart-Factory-Projekts führt das Ende der manuellen Prozesse zu einer schnelleren Produktion, einer besseren Prozessqualität und der Möglichkeit, sich kurzfristig auf veränderte Kundenanforderungen einzustellen. 

Die Konstruktionsänderungen werden vom Engineering über das PLM-System importiert und die Produktion des neuen Werkstücks wird in kürzester Zeit angestoßen. Dank der Transparenz des Systems und der Flexibilität des PDM WebConnectors können auch Daten aus anderen Entwicklungssystemen geliefert werden. Die KI-basierte Werkzeug Auswahllösung beschleunigt nicht nur die Auswahl des richtigen Werkzeugs, sondern vermeidet auch Ausschuss und Qualitätsmängel. 

Mit ihrem Pilotprojekt hat die TU Graz gezeigt, wie die Fabrik der Zukunft aussehen kann: effizient, agil, skalierbar, sicher und zuverlässig. Die Smart Factory steht nicht nur Interessenten offen, sondern ermöglicht der TU Graz auch Auftragsforschung sowie Kooperationen in verschiedenen unternehmensbezogenen Entwicklungsthemen wie R&D.

Weitere Vorteile für die Industrie sind ein modularer Aufbau für hohe Agilität, hohe Kosteneffizienz, minimierte Fehleranfälligkeit im Produktionsprozess, integrierte und hocheffiziente OT/IT-Sicherheit sowie Big Data Analytics für kontinuierliche Optimierung und Verbesserung.

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Über die Autorin

Durga Godbole ist Content Spezialistin bei T-Systems. Sie verfügt über 16 Jahre Erfahrung im Verlagswesen (Zeitungs- und Internetmedien) und im Marketing.

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