Viele mittelständische Unternehmen im Bereich des verarbeitenden Gewerbes sind nach dem Werkstattfertigungsprinzip organisiert. Die Maschinenbelegung und Reihenfolgebildung stellt in diesem Kontext ein komplexes Optimierungsproblem
(Flexible Job Shop Scheduling Problem) dar. Der Demonstrator des Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrums Hannover veranschaulicht, wie quanteninspiriertes Digital Annealing helfen kann diese Herausforderung in kürzester Zeit und
mit guter Qualität zu lösen. Über eine Benutzeroberfläche wird Besuchern zunächst der einfache Umgang mit dem Optimierungswerkzeug gezeigt und gemeinsam eine Optimierung durchgeführt. Im Anschluss visualisiert eine Materialflusssimulation
das Ergebnis am Beispiel einer Tesa-Roller-Fertigung. Der direkte Vergleich mit weit verbreiteten Belegungs- und Reihenfolgeregeln zeigt dabei direkt das Produktivitätspotenzial auf.
Die Demonstrationsfabrik des Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrums Hannover zeigt intelligente Lösungen der Digitalisierung von der Kommissionierung über die Fertigung und Montage bis zur Qualitätskontrolle. Besucher können dort
Digitalisierungslösungen anhand der Fertigung eines Stiftes in Losgröße 1 hautnah erleben. Eine der Stationen – bestehend aus einer Drehmaschine und einem Stangenlager – zeigt den Fertigungsprozess der Griffstücke des Stiftes
aus Aluminiumstangen. Hier wurde eine KI-basierte Lösung implementiert, um die Materialzufuhr durch den Stangenlader zu überwachen. Die Mitarbeiten erhalten eine Warnmeldung, sobald ein Fremdkörper im System erkannt wird. Auf
diese Weise können ungeplante Stillstände der Maschine vermieden werden.
Für die Überwachung wurde ein lernendes visuelles Kontrollsystem aufgebaut, das als Ausgabe Informationen über den Zustand des Lagers und die Lage der darin befindlichen Objekte liefert. Das entwickelte Deep Learning-Modell ist
in der Lage, die Objekte im Aluminiumstangenlager zu lokalisieren und zu beschreiben. Alle berechneten Informationen (Typ und Position des Objekts) werden visualisiert und in ein von der Kamera gestreamtes Bild integriert.
Durch Qualitätsprüfungen entlang des gesamten Produktionsprozesses lassen sich Kosten senken, Arbeitsabläufe vereinfachen und die Produkt- sowie Prozessqualität steigern. Hierfür bietet sich eine automatisierte, datenreiche und
prozessübergreifende Qualitätssicherung an.
Doch nicht jedes Unternehmen ist bereits vollautomatisiert und hat eine durchgängige Maschinendatenauswertung in Echtzeit. In diesem Fall kann es darum gehen, Teillösungen zu implementieren. Ein Beispiel für eine solche Teillösung
finden Sie in der Demonstrationsfabrik des Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrums Hannover: Hier wurde die Qualitätsprüfung mithilfe eines kollaborativen Roboters, Sensoren und einer künstlichen Intelligenz umgesetzt. Die Qualitätsprüfung
lässt sich dabei flexibel in unterschiedliche Prozesszyklen integrieren.