Von Galvanik 4.1 zum intelligenten, dienstbasierten Galvanikbetrieb

Von Udo Sievers, Projektkonsortium SmARtPlaS

Die Umsetzung des Konzepts Industrie 4.0 in der Galvanotechnik wird im Innovationsnetzwerk der eiffo eG seit 2015 gezielt vorangetrieben. Bisherige Entwicklungsergebnisse zeigten die technische Machbarkeit eines digitalen Zwillings zur Abbildung der galvanotechnischen Prozesskette. Eingebettet in ein cyber-physisches System wurden als erste Anwendungen Ansätze entwickelt, um simulationsbasiert die Konzentrationen von Elektrolytbestandteilen zu ermitteln und damit neue Dosierungsstrategien zu realisieren. Weiter ermöglichte die Integration von ERP-System und Anlagensteuerung neue Ansätze für eine ganzheitliche Prozessoptimierung. Darüber wurde in der Artikelserie Von Industrie 4.0 zu Galvanik 4.1 (WOMag 11/2018 bis 4/2019) ausführlich berichtet.

1 Einführung

Das Vorprojekt Galvanik 4.1 hat sehr deutlich gemacht, dass Industrie 4.0 nicht nur eine Vernetzung von Anlagen erfordert. Weil die Anforderungen wachsen, Prozessabläufe komplexer werden und die Informationen zunehmen, wird der Umgang mit den bereitgestellten Informationen scheinbar immer schwieriger. Deshalb müssen sie zielgerichtet für unterschiedliche Aufgaben aufbereitet und den Mitarbeitenden in einfacher und auf die Betriebsabläufe abgestimmter Form zur Verfügung gestellt werden, um optimalen Nutzen zu generieren.

Dieser Herausforderung haben sich sieben Unternehmen und Forschungsinstitute zusammen mit der eiffo eG im Projekt SmARtPlaS (Smart Augmented Reality Plating Services) gestellt, das mit einer Förderung durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung seit 10/2019 durchgeführt wird.

Aufbauend auf der Abbildung der galvanotechnischen Prozesskette als digitaler Zwilling wurden in SmARtPlaS intelligente Dienstsysteme entwickelt, die einen ganzheitlich optimierten Betrieb und eine vorausschauende Wartung von Galvanikanlagen ermöglichen. Die entwickelten Dienste stellen eine modular aufgebaute Systemlösung dar, mit Modulen für den elektrochemischen Beschichtungsprozess, die Beschichtungsanlage, wichtige Peripheriesysteme wie Abluft, Kühlung, Wärmerückgewinnung und Abwasser sowie die übergeordnete Betriebsführung.

Abbildung 1 zeigt, wie die Module dieser Systemlösung für eine ganzheitliche Betriebs­optimierung ineinandergreifen. Dabei werden mittels des digitalen Zwillings die Zustandsdaten der verschiedenen Systemkomponenten vernetzt, um daraus nachhaltig Mehrwert zu erzeugen.

Abb. 1: Module der Systemlösung für eine ganzheitliche Betriebsoptimierung im Projekt SmARtPlaS

 

Die daraus abgeleiteten Informationen und Handlungsoptionen werden für die Mitarbeitenden mit einfach zu handhabenden Augmented und/oder Virtual Reality-Werkzeu­gen verfügbar gemacht. Die einzelnen Module sind auch als Stand-alone-Lösungen für die Optimierung der jeweiligen Komponenten einsetzbar. Alle entwickelten Module lassen sich überdies problemlos auf unterschied­liche Betriebe und Anlagen übertragen.

2 Cyber-physisches ­Produktionssystem

Als digitaler Zwilling wird ein digitales Abbild des realen Produkts/Prozesses bezeichnet, welches ein vollständig dimensioniertes und skaliertes 3D-Modell unter Berücksichtigung aller Materialen, Teile sowie Prozesse darstellt [1]. Damit wird das physische System, hier die Galvanoanlage, in einer Simulationsumgebung abgebildet. Möglich sind hierbei

• modellbasierte Ansätze (Smart Data), welche meist auf physikalischen und chemischen Modellen auf Basis von Expertenwissen beruhen oder
• datenbasierte Ansätze, die auf der automatisierten Auswertung großer Datensätze einer bereits bestehenden Anlage beruhen.

Auf beide Umgebungen können die Algorithmen des maschinellen Lernens angewendet werden [2-4].

Für die Anwendung zur intelligenten Steue­rung von Betriebsprozessen wird der digita­le Zwilling als Cybersystem in einem sogenannten cyber-physischen Produktionssystem eingebettet (CPPS, Abb. 2).

Abb. 2: Cyber-physisches Produktionssystem als Grundlage für intelligente Dienste und Software-Tools (Bild: IWF, TU Braunschweig)

 

In diesem CPPS können Zustandsdaten beispielsweise aus den Beschichtungsprozessen, der Abluftanlage oder von einzelnen Aggregaten zum Beispiel für die vorausschauende Wartung aufbereitet werden. Die Datenaufbereitung erfolgt über Data Mining-Ansätze oder Simulationsansätze und mündet in der Bereitstellung von zielgerichteten Informationen in Form von intelligenten Diensten für die Betriebsführung. Diese ermöglichen dann im gewählten Beispiel eine vorausschauende Planung von Wartungsarbeiten oder im akuten Wartungs-/Störfall für das Wartungspersonal die Bereitstellung umfangreicher Informationen zur Anlage in Echtzeit mittels AR-Technologien.

3 Modell- und ­datenbasierte vorrausschauende ­Produktion und Wartung

Modellbasierte Ansätze beinhalten gemäß der VDI-Norm 3633 das Nachbilden eines Systems mit seinen dynamischen Prozessen in einem experimentierbaren Modell, um zu Erkenntnissen zu gelangen, die auf die Wirklichkeit übertragbar sind; insbesondere werden die Prozesse über die Zeit entwickelt [5]. Die Vorteile einer Simulation von Produktionssystemen liegen darin, dass damit ohne Eingriff in den Betrieb unterschiedlichste Optimierungsmöglichkeiten untersucht werden können. Im Galvanikbetrieb können so zum Beispiel verschiedene Anlagen- und Elektro­lytbetriebsweisen untersucht werden, ohne direkt in das physische System einzugreifen.

Datenbasierte Ansätze oder auch Data Mining sind für die Auswertung großer Datensätze konzipiert. Die Daten, wie zum Beispiel aus der Steuerung der Galvanikanlage, werden mithilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens analysiert, mit dem Ziel, Muster und Verknüpfungen in den Daten aufzudecken.

Diese beiden Ansätze werden in ­SmARtPlaS einzeln als auch kombiniert eingesetzt. Die modellbasierte Simulationsumgebung ermöglicht es mit verhältnismäßig geringem Aufwand, eine Vielzahl von Prozessparameterkombinationen zu untersuchen. Daraus ergeben sich vollkommen neue Möglichkeiten für die multiple Optimierung der Prozessführung unter anderem im Hinblick auf Anlagendurchsatz, Energieeinsparung, Beschichtungsqualität oder vorausschauende Wartung.

4 Mixed Reality

Mixed Reality bezeichnet die Anreicherung der realen Welt mit virtuellen Informationen bis hin zu einem vollständigen Eintauchen in eine virtuelle Welt (Virtual Reality, VR; Abb. 3).

Abb. 3: Virtuelle Galvanikanlage von B+T: Einblenden von Messdaten

Abb. 4: AR-App von Softec, mit der im vorliegenden Beispiel Anlagendaten an der Lerngalvanik von Fraunhofer IPA eingeblendet sind (Bild: Softec AG)

 

Augmented Reality (AR) vereint reale und virtuelle Inhalte dreidimensional und in Echtzeit durch den Einsatz entsprechender Technologien (Abb. 4). In Abgrenzung zur Virtual Reality bleibt der Anwender mit allen Sinnen in seiner Umgebung und bekommt zusätzlich computergenerierte Inhalte angezeigt. Dadurch ergeben sich zahlreiche neue Möglichkeiten zur Unterstützung von neuen Servicekonzepten.

5 Umsetzung der Entwicklung

Die B+T Unternehmensgruppe in Hüttenberg stellte die industrielle Entwicklungsumgebung und die notwendigen, umfangreichen Prozessdaten und Prozessanalysen bereit und setzte die Methoden und Werkzeuge zur Visualisierung von Anlagen, Prozess- und Peripheriedaten, Algorithmen zur Entscheidungsfindung bis zur IT-gestützten Mitarbei­terführung, auch anhand von Interaktionen mit Vorgängen aus den PPS-Systemen und Periphersystemen in der Produktion an den Standorten Wetzlar und Hüttenberg um. Als kompetenter Digitalisierungspartner rund um die Galvanik entwickelte DiTEC aus Heidelberg intelligente Assistenzsysteme zur Verbesserung von Prozesssicherheit, Transparenz und Dokumentation durch vorausschauende Anlagen- und Elektrolytwartung. Es wurde ein Wartungsmanagement-Tool entwickelt, das nicht nur Wartungsmaßnahmen optimal planen lässt, sondern auch über BigData ein predicitive maintenance als Smart-Service ermöglicht.

Softec in Karlsruhe ist Spezialist für ERP-Software für Oberflächenveredler. In SmARtPlaS entwickelte das Unternehmen intelligente Assistenzsysteme zur Betriebsführung und Entscheidungsfindung. Die Schwerpunkte waren dabei das Zusammenführen von Daten der unterschiedlichen Komponenten, Betriebs­prozesse und Systeme sowie die zielgerichtete Bereitstellung dieser Informationen. Dafür war es ein Ziel der Entwicklung einer Augmented-Reality-Applikation, Mitarbeitenden ein universelles Werkzeug an und in die Hand zu geben, das an vielen Stellen im Unternehmen Informationen direkt vor Ort sichtbar macht. Mit der hieraus entstandenen App können beispielsweise Live-Daten von Anlagen direkt in das Kamerabild eingeblendet werden. Damit hat der Mitarbeitende ganz einfach immer alle Informationen vor Ort zur Hand. Er muss nur sein Smartphone aus der Tasche ziehen und das Handy zum Beispiel auf eine Anlage richten und die relevanten Betriebsdaten werden direkt in das Kamerabild eingeblendet.

Über eine Smart-Factory-Schnittstelle greift das Handy auf die Daten unterschiedlichster Anlagen zu. Die Anlagen oder deren Steuerung müssen nur die relevanten Daten an einen standardisierten, simplen MQTT-Server übertragen. Der Mitarbeitende wird aktiv auf Abweichungen und Werte außerhalb der Toleranzgrenzen hingewiesen und kann aus der AR-App direkt Wartungs-, QS- oder Rückmeldeprogramme aufrufen. Die Anwendung kann ohne Datenbrille direkt auf einem normalen Smartphone betrieben werden, das keine zusätzliche, mit Kosten verbundene Infra­struktur benötigt.

Airtec Mueku aus Elsoff ist Komplettanbieter für Abluftreinigung, Lüftungsanlagen, Kühlsysteme und Wärmerückgewinnung. Für die Digitalisierung dieser komplexen Systeme wurden adäquate Methoden und Werkzeuge entwickelt, die auch für diese peripheren Produktionssysteme eine optimierte, energiesparende Prozessführung und vorausschauende Wartung ermöglichen. Durch die bedarfsgerechte Wartung wird die Anlagenverfügbarkeit beim Kunden signifikant erhöht. Ergänzt wird die digitale Prozessüberwachung durch moderne Online-Sensorik wie zum Beispiel eine integrierte Brandfrüh­erkennung.

Die Entwicklung der erforderlichen neuen Prozessmodelle und der darauf aufbauenden Simulationsverfahren für die kontinuierliche Überwachung und Optimierung der genannten Betriebsprozesse erfolgte in einer engen Kooperation zwischen dem Fraunhofer-Insti­tut für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA) in Stuttgart und dem Institut für Werkzeugmaschinen und Fertigungstechnik (IWF) der Technischen Universität Braunschweig. Die von IPA und IWF ­entwickelten Modelle und Methoden stellten dabei die Entwicklungshilfsmittel zur Verfügung, um das komplex vernetzte System der galvanotechnischen Produktionsprozesse zunächst zu modellieren und zu optimieren und darauf aufbauend die bestehenden Systeme für das ERP und die Anlagensteuerung im Verbund mit den Produktionsprozessen im Sinne eines durchgängigen CPPS-Konzepts zu erweitern. Die verfahrensbezogene, umfang­reiche Erfassung der Prozessdaten und die modellgestützte Analyse ermöglichen dann eine dynamische Steuerung der Produktionsprozesse mit bisher nicht gekannter Genauigkeit in einem sehr engen Prozessfenster.

Das Institut für Arbeitswissenschaft und Technologiemanagement der ­Universität Stuttgart (IAT) unterstützte den gesamten Entwicklungsprozess mit Blick auf die Bereitstellung von mitarbeitergerechten Diensten für die Galvanikbetriebe und entsprechenden Servicekonzepten. Daraus resultiert insgesamt der sehr hohe Anwendernutzen des in SmARtPlaS entwickelten Intelligent Plating-Konzepts.

Die umfangreichen Projektergebnisse werden in einer Artikelserie der WOMag einzeln vorgestellt und diskutiert, um die Praxisrele­vanz des Intelligent Plating-Ansatzes ­einem breiten Fachpublikum zu verdeutlichen. Für die sieben Teile der Serie sind Beiträge zu folgenden Themenkreisen der beteiligten Partner vorgesehen:

• Teil 1: Modell- und datenbasierte Methoden und Werkzeuge für intelligente Dienste in der Galvanotechnik (TU Braunschweig IWF)
• Teil 2: Integration von Augmented Reality in die Produktionssteuerung von Galvanikbetrieben zur individualisierten, IT-gestützten Mitarbeiterführung (Softec AG)
• Teil 3: Modell- und datenbasierte Prozesssteuerung für ganzheitlich optimierten Betrieb und vorausschauende Wartung von Galvanikanlagen (DiTEC GmbH)
• Teil 4: Intelligente Dienste für vorausschauende Wartung und optimierten Betrieb peripherer Anlagentechnik im Galvanikprozess (Airtec Mueku GmbH)
• Teil 5: Lernfabrik Galvanotechnik – Entwicklungsplattform für vorausschauende Wartung von Prozessbädern und Anlagentechnik (Fraunhofer IPA)
• Teil 6: Umsetzung von vorausschauender Wartung & Augmented Reality im intelligenten und mitarbeiterzentrierten Galvanikbetrieb (B+T Oberflächentechnik)
• Teil 7: Intelligenter, dienste-basierter Galvanikbetrieb – Nutzen und Entwicklungs­potenzial (U Stuttgart IAT, eiffo eG)

Literatur

[1] M. Grieves, J. Vickers: Transdisciplinary Perspectives on Complex Systems, New Findings and Approaches

[2] A. Leiden, S. Thiede, C. Herrmann: Cyber-­physische Produktionssysteme für die Galvanotechnik; WOMAG, Ausgabe 12/18; www.wotech-technical-media.de/womag/ausgabe/2018/12/28_leiden_gt4_12j2018/28_leiden_gt4_12j2018.php

[3] A. Leiden, C. Herrmann, S. Thiede: Cyber-physical production system approach for energy and resource efficient planning and operation of plating process chains in Journal of Cleaner Production, DOI: 0.1016/j.jclepro.2020.125160, 2020

[4] A. Leiden, S. Thiede, C. Herrmann: Agent-Based Simulation Approach for Occupational Safety and Health Planning: A Case of Electroplating Facilities in Simulation Notes Europe, DOI: 10.11128/sne.30.tn.10537, 2020

[5] VDI 3633:2018-05: Simulation von Logistik-, Materialfluss- und Produktionssystemen – Begriffe; Beuth Verlag GmbH

Video(s) zum Thema