Entlang des Internet of Production entwickelt das E4TC mit seinen Partnern aus Industrie und Wissenschaft konkrete Praxislösungen für die digitale Transformation von Entwicklung über Produktion bis hin zum Service. Dazu folgende Beispiele.
Komplexitätsoptimale Produktvarianten werden IT-gestützt geplant, indem Variantentreiber systematisch identifiziert und im Variantenbaum quantifiziert werden. Daraus werden relevante Konfigurationsregeln direkt automatisiert ins PLM-System übertragen, um so der Entwicklung den entscheidenden Möglichkeitsraum frühstmöglich konkret vorzugeben.
Viele Sachverhalte können außerhalb traditioneller Systemumgebungen in betrieblichen Apps einfacher zusammengeführt werden. Entwicklungsziele, wie z.B. prognostizierte Gewichte werden im PLM-System in der Entwicklungsstruktur eines Produktes (eBOM) eingetragen und nachverfolgt. Diese Werte werden mit Hilfe einer flexibel erstellten App ständig analysiert und unterstützen so die Management-Regelkreise zur Projektsteuerung auf Knopfdruck.
Anhand des Karosseriebaus eines Elektrofahrzeugs verdeutlicht das Projekt, wie in einer vernetzten IT-Systemwelt die Lücke zwischen Entwicklung und Produktionsplanung geschlossen wird und ein durchgängiger und effizienter Engineering-Prozess realisiert werden kann. Durch die Ableitung und Verknüpfung der Fertigungsstückliste (mBOM) mit der Konstruktionsstückliste (eBOM) kann die Fertigungsprozessplanung parallel zur Konstruktion erfolgen. Von der eBOM über die Zuordnung zu Produktionsressourcen bis zum Arbeitsplan wird auf ein Datenmodell zugegriffen.
Die Produktionsumgebung der Demonstrationsfabrik Aachen ist geprägt von einer Vielzahl an Sensorik, IT-Systemen und vernetzten Maschinen. Ziel des digitalen Schattens ist es, ein digitales Abbild der logistischen und produktionstechnischen Abläufe der Fabrik zu schaffen. Eine Cloud-basierte Internet-der-Dinge-Plattform verdichtet die Monitoring-Daten aus allen verfügbaren Datenquellen und visualisiert diese auf App-Ebene. Der digitale Schatten ermöglicht somit den Zustand der Fabrik in Echtzeit zu überwachen und unterstützt durch die intuitive Visualisierung das Verständnis der Produktionssituation.
Am Beispiel eines automatisierten Lagersystems wird verdeutlicht, welches Potenzial sich aus der Digitalisierung und Vernetzung von Betriebsmitteln für Produktion und Instandhaltung ergibt. In Echtzeit werden technische Zustände wie Temperatur, Drücke, Schwingung genauso visualisiert wie die Verfahrwege des Transportshuttles oder die Position der Transportboxen. Über die Zusammenführung unterschiedlichster Datenquellen werden Abweichungen visualisiert und Restlebensdauern einzelner Anlagenkomponenten bis zum Ausfall prognostiziert. Instandhaltungsmaßnahmen können somit gezielt geplant und eingesteuert werden. Durch die digitale Abbildung der Anlage kommen im Service-Fall Augmented Reality-Lösungen zum Einsatz, die sowohl die Fehlermöglichkeiten in der Instandsetzung vermindern als auch die Service-Zeit signifikant reduzieren.
Am Beispiel eines Pedelec-angetriebenen e.GO Kart werden die Möglichkeiten des Internet of Things (IoT) erlebbar aufgezeigt. Dazu ist das Kart mit einer Fülle an Sensorik ausgestattet, um die Fahrtsituation und den Zustand des Fahrzeugs während der Nutzung in Echtzeit zu analysieren. Die Daten der unterschiedlichen Kart-Sensoren werden mittels eines Connectivity Kits auf einer Cloud-basierten Plattform zusammengeführt. Über eine Web-App werden Echtzeit-Informationen wie Geo-Position des Karts, Beschleunigungswerte und Belastungszustände der Baugruppen ausgewertet und intuitiv verständlich visualisiert.