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Smart Data Analytics: Jede gewonnene Minute bedeutet ein zusätzliches Fahrzeug

| Redakteur: Benjamin Kirchbeck

Der Mehrwert von Datenanalysen zur Verbesserung des Produktionssystems nimmt deutlich zu. Ein intelligentes Datenmanagement erlaubt genauere Prognosen zu Verschleiß und garantiert gleichbleibend hohe Qualität - bei überschaubaren Kosten und Aufwand. Eine Vorstellung am Beispiel der BMW Group.

Prädiktive Instandhaltung im Karosseriebau am Beispiel Seitenrahmenfertigung.
Prädiktive Instandhaltung im Karosseriebau am Beispiel Seitenrahmenfertigung.
(Bild: BMW )

Bei der Produktion eines Automobils entstehen entlang der gesamten Wertschöpfungskette erhebliche Mengen an Daten. Die BMW Group analysiert in ihrem Digitalisierungsfeld Smart Data Analytics diese Daten zur Weiterentwicklung ihres Produktionssystems. In allen Fertigungsbereichen und der Logistik sollen die Erkenntnisse aus intelligenten Datenanalysen einen wirksamen Beitrag zur Verbesserung der Qualität leisten.

Datengetriebene Verbesserungen der Prozesse und Anlagen helfen, Durchlaufzeiten zu reduzieren und Kosten zu senken. Neue Lösungen entstehen in einer standortübergreifenden, zentralen Planung; viele Impulse kommen aber auch aus dem internationalen Produktionsnetzwerk. So kann auf eine Vielzahl von Innovationen zurückgegriffen werden, die zusätzliche Spielräume eröffnen, die Produktion flexibler zu gestalten.

Für die schnelle und einfache Anbindung der Sensor- und Prozessdaten aus Produktion und Logistik setzt das Unternehmen auf eine zugriffsgeschützte Intranet-of-Things-Plattform. Smart Data Analytics bietet daher Chancen, die weit über bisherige Analysemöglichkeiten hinausgehen. Die Geschwindigkeit, mit der sich neue Lösungen umsetzen lassen, erhöht sich deutlich. Gleichzeitig verringern sich der technische Aufwand und die Umsetzungskosten dank neuer IoT-Sensorik und Cloud- sowie Big-Data-Technologien.

Lasermarkierte Karosserieteile

Bis zu 40 Tonnen schwere und rund drei Kilometer lange Stahlrollen, so genannte Coils, werden im Presswerk zu Platinen zugeschnitten und anschließend zu Karosserieteilen umgeformt. Doch nicht an jeder Stelle des Coils sind Blechstärke, Blechfestigkeit, Beschaffenheit der Oberfläche oder der Grad der Beölung gleich. Abweichungen vom Soll könnten bei besonders belasteten Karosserieteilen zu Rissen während des Umformens führen.

Hier setzt eine Smart Data Analytics Anwendung im BMW-Werk Regensburg an. Sie markiert jede Platine per Laser mit einem mehrstelligen Code, ihrer eigenen ID. Künftig ermöglicht diese ID eine Feinjustierung der Pressen auf die Eigenschaften der Platine hin: Bei Bedarf könnte die ID einen Steuerbefehl enthalten, der in der Presse beispielsweise eine zusätzliche Beölung der Platine vor dem Umformen auslöst.

Dank eindeutiger Markierung ist die Platine jederzeit identifizierbar. Jedem Karosserieteil sind somit Informationen zugeordnet, die über alle folgenden Fertigungsschritte hinweg verfügbar bleiben. Für die Markierung bleibt die Platine in ihrer Fertigungsstraße, sie erhält ihre ID ohne jeglichen Taktzeitverlust. Die ID ist so gestaltet, dass sie im Karosseriebau sichtbar bleibt.

Die Planungsspezialisten nutzen bereits die Weiterverfolgbarkeit aller Teile für die Optimierung mittels zusätzlicher Algorithmen. Beispielsweise können durch die Berücksichtigung der gemessenen Eigenschaften jedes einzelnen Karosserieteils die Spaltmaße der fertigen Karosserie weiter optimiert, oder der Lackauftrag noch besser auf die Oberfläche der einzelnen Karosserie abgestimmt werden.

Schon heute zeigt die Feinjustierung der Pressenparameter auf die Eigenschaften der Platine hin deutlich Wirkung: Die Zahl der Ausschussteile sinkt deutlich, der Materialnutzungsgrad eines Coils steigt weiter. Für Fehleranalysen erforderliche Anlagenstillstände können reduziert werden.

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