Scientific Automation

Vernetzte, sich selbstoptimierende Produktionssysteme sind ein Stellhebel zur Sicherung der Wettbewerbsfähigkeit europäischer Industrieunternehmen. Ausgehend von individualisierten Kundenaufträgen bis hin zur Losgröße 1 wird die Produktion des zu fertigenden Produkts unter Berücksichtigung einer optimalen Auslastung aller an der Wertschöpfungskette beteiligten Akteure und deren aktueller Produktionszustände geplant und realisiert. So werden Stillstandzeiten aufgrund unvorhergesehener Wartungen vermieden, sowie ein möglichst geringer Energieverbrauch und qualitativ hochwertige Produkte mit minimalem Ressourceneinsatz erreicht. Eine grundlegende Technologie zur Erreichung dieser Ziele ist Scientific Automation. Scientific Automation steht für die Integration ingenieurwissenschaftlicher Erkenntnisse (z.B. Messtechnik, Analyse- und Auswerteverfahren, Kognition, Adaption oder Selbstoptimierung) in die PC-basierte Automatisierungstechnik. Auf diese Weise können Produktionsdaten einer einzelnen Anlage oder eines komplexen Wertschöpfungsnetzwerks vor Ort erfasst, übergreifend in dem Produktionsunternehmen oder in der Cloud analysiert und interpretiert sowie entsprechend notwendige Steuerungsprozesse initiiert werden – und das alles in Echtzeit.

Genau diese Punkte werden in dem Leitprojekt Scientific Automation (itsowl-ScAut) im Rahmen des Technologienetzwerks „Intelligente Technische Systeme OstWestfalenLippe (it’s OWL)“ erforscht. Das Technologienetzwerk wurde 2012 vom BMBF als Spitzencluster ausgezeichnet und stellt das erste im Rahmen von Industrie 4.0 betreute Großprojekt dar. Gemeinsam mit Anlagenherstellern und dem Heinz Nixdorf Institut der Universität Paderborn sowie der Fachhochschule Bielefeld erarbeitet Beckhoff Scientific-Automation-Ansätze und die technologischen Voraussetzungen gegeben durch den Einsatz von Industrie-PCs mit Many-Core-Technologie zur Realisierung von vorausschauenden, sich selbstoptimierenden Produktionssystemen.

Die Pilotanwendungen der Anlagenhersteller belegen das Potential von Scientific Automation.
So realisierte die SCHIRMER Maschinen GmbH im Rahmen des Projekts zwei Verfahren zur Bohrerbruchkontrolle. Die Verfahren beruhen zum einen auf der Analyse des Energieverbrauchs und zum anderen auf Schwingungsänderungen beim Bohren. Beide Verfahren sind bereits bei diversen Kunden von SCHIRMER im Einsatz.
Zudem konnte die SCHIRMER Maschinen GmbH allein durch den Einsatz des vorausschauenden Betriebs von Maschinenmodulen 17% Energie einsparen. Unter Berücksichtigung der nächstfolgenden Arbeitsvorgänge und des Energieverbrauchs wechseln nun nicht benötigte Module in den Energiesparmodus Idle.

So werden beispielweise bei dem vorausschauenden Betrieb eines Sägemoduls die Servomotoren der Sägen, die temporär wenig oder nicht benötigt werden, auf eine reduzierte Drehzahl geregelt. Entgegen dem üblichen kompletten Abschalten und dem anschließenden Hochfahren unter Volllast können so nicht nur erhebliche Energieeinsparungen erreicht werden, sondern auch die Geräuschbelastung, der Verschleiß sowie die thermischen Einflüsse auf die Bearbeitungstoleranzen signifikant verringert werden.

Projektpartner


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