Der perfekte Takt für Maschinen

Musiker kennen dies, ob sie allein oder in Gruppen bzw. in einem Orchester spielen: der richtige Takt, die richtige Geschwindigkeit ist essentiell für das Gelingen eines Musikstücks. Auch Hochleistungssportler, z. B im Hürdenlauf kennen es: die richtige Geschwindigkeit in ihren Bewegungsabläufen entscheidet über Sieg oder Niederlage. 

Auch Maschinen müssen im richtigen Takt arbeiten, um das Optimum in dem Gesamtprozess zu erreichen. Wie die Wirtschaftswoche in ihrer Ausgabe 35 vom 21. August 2015 berichtete, besteht eine Montagelinie bei einem Automobilunternehmen aus 150 bis 170 einzelnen, fast immer maschinenunterstützten Stationen. Arbeitet nur eine Maschine zu langsam, müssen vorgelagerte Stationen ebenfalls langsamer arbeiten oder die Autos stauen sich auf dem Montageband. Gerade bei Umrüstungen oder erstmaligen Betrieb dauert es Tage bis der optimale Takt gefunden ist. Die Kosten sind enorm.

Dies ist die Thematik, in der Predictive Analytics, wie z. B. von der Firma IS Predict unterstützen kann. Deren selbstlernenden Prognose- und Simulationsverfahren ermitteln am Rechner vorab, wie die Maschinensteuerungen der einzelnen Stationen eingestellt werden sollten, um ein Optimum über den Gesamtprozess zu erreichen. Erst dann werden die Maschinensteuerungen im Produktivbetrieb eingestellt. Ein Ausprobieren im Testbetrieb mit mangelhafter Qualität und damit reduzierter Marge für die Test-Tranchen entfällt. Ein wichtiger Schritt zu der vernetzten, sich selbst steuernden Produktion im Industrie 4.0 Zeitalter.