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Factory-X: Autonomie und Energieeffizienz in der vernetzten Produktion

Factory-X: Autonomie und Energieeffizienz in der vernetzten Produktion

Factory X ist ein wegweisendes Leuchtturmprojekt des Instituts für Fertigungstechnik und Werkzeugmaschinen (IFW), das die Zukunftstechnologie Künstliche Intelligenz (KI) in produzierenden Unternehmen vorantreibt. Das Hauptziel besteht darin, Produktionsanlagen zu optimieren, die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen und Produktionsausrüstern zu steigern und die Industrie für zukünftige Herausforderungen zu rüsten. Dieses Vorhaben wird in enger Zusammenarbeit mit Unternehmen wie DMG MORI AG, SAP und Siemens AG umgesetzt.

Innerhalb des Projekts arbeitet das IFW an verschiedenen Teilprojekten, darunter On-Demand-Manufacturing, Autonomous Operation as a Service und Energy-Consumption and Load Management. Dabei werden innovative Ansätze wie KI-Algorithmen zur automatisierten Arbeitsplanung und Kostenkalkulation und energieeffiziente Produktionsplanungen verfolgt. Das übergeordnete Ziel besteht darin, einen förderierten Datenraum zu schaffen, in dem verschiedene Use Cases entwickelt werden. Factory-X fungiert als Vorreiter für die nächste Phase der industriellen Digitalisierung, ohne den neutralen Blick auf die technologischen Entwicklungen zu verlieren.

Die industrielle Fertigung ist ein zentrales Element erfolgreicher Volkswirtschaften: In Deutschland sind rund 7,6 Millionen Menschen in diesem Sektor beschäftigt und etwa 15 Millionen Arbeitsplätze hängen indirekt davon ab. Trotz der Bedeutung der Branche zeigt eine Studie, dass Deutschland bei der Digitalisierung hinterherhinkt, was sich auf Arbeitskosten und Produktivität auswirkt und zu Wettbewerbsnachteilen führt.

Das Projekt Factory-X zielt darauf ab, Produktionsanlagen zu verbessern, Erfahrungen und Technologien aus anderen Sektoren zu übertragen und neue datengetriebene Lösungen zu entwickeln. Umgesetzt wird dies durch eine intelligente Verknüpfung von Hardware und Software. Im Bereich der Hardware stehen dabei Maschinen, Anlagen und Komponenten im Fokus, die gezielt für die Anforderungen der Digitalisierung vorbereitet sind. Dies wird durch die Implementierung standardisierter Teilmodelle erreicht. Diese Systeme zeichnen sich durch Konfigurations- und Kommunikationsfähigkeiten aus und sind mit Datenraum-Konnektoren ausgestattet. Zusätzlich werden vortrainierte KI-Modelle integriert, welche sich durch förderiertes Lernen, also dem fortlaufenden Austausch mit Betriebsdaten anderer Maschinen, Anlagen oder Komponenten weiterentwickeln.

Auf der Softwareseite spielen Mehrwertdienste, auch als "Business Applikationen" bezeichnet, eine zentrale Rolle. Diese Dienste sammeln und kombinieren Daten aus der Supply Chain oder dem Betrieb, um branchenspezifisch verwertbare Informationen zu generieren. Hierbei werden relevante Informationen zum Zustand von Maschinen, Anlagen und Komponenten berücksichtigt. Auf dieser Informationsgrundlage können präzise Vorhersagen getroffen, Maschinen optimiert und sogar neue datengetriebene Geschäftsmodelle realisiert werden. Zusätzlich spielt die Software in Form von Konnektoren und Basisservices eine bedeutende Rolle. Diese dienen als essenzielle Infrastrukturen für den reibungslosen Betrieb der zuvor genannten Mehrwertdienste. Sie bilden die technische Grundlage für die angestrebten interoperablen Datenräume, was bedeutet, dass Daten und Dienste auch in verwandten Datenräumen, wie dem Factory Dataspace und dem Energy Dataspace, genutzt werden können.

Die angestrebte Digitalisierung verfolgt einen klaren Zweck: Sie unterstützt Fabrikausrüster und deren Kunden dabei, ihre Leistungsfähigkeit in verschiedenen Aspekten zu steigern. In Bezug auf die Wettbewerbsfähigkeit zielt die deutsche ausrüstende Industrie darauf ab, ihre internationale Position durch konsequente Innovation zu stärken. Dies geschieht durch die Optimierung von Prozessen über den gesamten Lebenszyklus der Produkte und den unternehmensübergreifenden Datenaustausch während des Betriebs. Die Digitalisierung ermöglicht neue Angebote, darunter Produkte mit selbstkonfigurierenden, lernenden und verbesserten Eigenschaften sowie zugehörige digitale Dienste.

Ein weiteres Ziel ist die Förderung der Nachhaltigkeit. Die Digitalisierung wird es Maschinenbauern und Komponentenherstellern ermöglichen, den CO2-Fußabdruck für konkrete Maschinen oder Komponenten nachzuweisen. Ebenso werden Fabrikbetreiber verpflichtet sein, den Verbrauch von Energie und Rohstoffen im Produktionsprozess transparent zu machen. Digitale Dienste spielen dabei eine entscheidende Rolle, beispielsweise durch die Möglichkeit, den Energieverbrauch in der Produktion durch geschickte Auftragsreihenfolgen zu reduzieren. Ähnlich der Automobilindustrie arbeiten auch Fabrikausrüster an zirkulären Strategien, um Komponenten einzusparen, die Lebensdauer zu erhöhen und Materialien zu recyceln.

Darüber hinaus ist Resilienz ein zentrales Anliegen, insbesondere im Maschinen- und Anlagenbau sowie in der Automatisierung. Aufgrund der Abhängigkeit von Vorleistungslieferungen aus dem Ausland, beispielsweise aus China, ist es von großer Bedeutung, die Flexibilität und Anpassungsfähigkeit in den Wertschöpfungsketten zu erhöhen. In unsicheren Zeiten ist es essenziell, lieferfähig zu bleiben. Digitale Dienste spielen hierbei eine unterstützende Rolle, indem sie helfen, Störungen in Lieferketten frühzeitig zu erkennen. Die Auswahl von alternativen Lieferanten erfolgt dabei unter Berücksichtigung von Risiken und Qualitätsanforderungen. Insgesamt wird die Digitalisierung als treibende Kraft für die Erreichung dieser Ziele in der Fabrikausrüsterbranche positioniert.

Das IFW unterstützt in drei Teilprojekten. Im Teilprojekt Manufacturing as a Service - On-Demand-Manufacturing wird die Reduzierung von Planungsaufwänden in der Auftragsabwicklung erforscht. Ziel ist es, eine solche Businessapplikation zu entwickeln, welche eine automatische Arbeitsplanung und detaillierte Kapazitätsplanung ermöglicht.

Im zweiten Teilprojekt Autonomous Operation as a Service (AOaaS) hat das Ziel, KI-Algorithmen zu nutzen, um mit Hilfe eines Recommender-Systems bereits bekannte Probleme und Handlungsvorschläge im Datenraum identifiziert und Optimierungsoptionen (KI-Assistent für Zerspanzyklen) vorzuschlagen.

Im Teilprojekt Energy-Consumption and Load Management wird ein energetischer Digitaler Zwilling (eDT-X) als Capability entwickelt und erforscht. Ziel ist die Anwendung von Soft-Sensoren, die den Datenraum des eDT-X erweitern. Um eine energieoptimierte Steuerung von Maschinenkomponenten zu ermöglichen, werden Energiesparfunktionsmodule für Maschinenkomponenten (EfM) untersucht.

 

Kontakt:

Für weitere Informationen steht Ihnen Jana Pralle, Institut für Fertigungstechnik und Werkzeugmaschinen der Leibniz Universität Hannover per E-Mail (pralle@ifw.uni-hannover.de) gern zur Verfügung.