Die Digitalisierung schreitet auch in der Qualitätssicherung voran. Doch welche Rolle spielt die Messtechnik mittlerweile in der smarten Fabrik? Wie weit ist die Standardisierung? Und was wird mithilfe künstlicher Intelligenz möglich? Diese und weitere Fragen hat Quality Engineering auf einem virtuellen Roundtable mit Experten von Hexagon, Iconpro, Wenzel und Werth diskutiert.
Welche Rolle spielt die Messtechnik in der digitalisierten Fabrik?
Herr: Die Anforderungen, die an uns als Messtechnikanbieter herangetragen werden, drehen sich vor allem um die Konnektivität der Systeme. Unsere Systeme müssen Daten zur Verfügung stellen oder sich auch steuern lassen – je nachdem, wie hoch der Automatisierungsgrad ist. Des Weiteren gibt es hohe Anforderungen an die Geschwindigkeit der Messroutinen-Anpassung. Dabei ist der Datenfluss entscheidend. Die Grundlage dafür sind die PMI-Informationen, die heute an die CAD-Modelle gehängt werden. Und letztendlich gibt es in der Messtechnik auch noch einen ganz hohen Nachholbedarf im Bereich der Automatisierung – was ja eigentlich Industrie 3.0 war. Traditionell standen die Maschinen ja im Messraum und waren teilautomatisiert oder gar nicht automatisiert. In der Zukunft wird es jedoch mehr und mehr gefordert sein, die Messtechnik in die Fertigung zu integrieren. Zudem gibt es dann noch den Wunsch nach dem Closed Loop – also dass die Daten, die wir mit unseren Systemen generieren, wieder in die Bearbeitungsmaschinen zurückgespielt werden.
Ferger: Es geht weniger um die digitalisierte Fabrik. Die Schlüsselfaktoren sind Rationalisierung und Null-Fehler-Produktion. Aus unserer Sicht beschäftigen den Anwender im Zusammenhang mit der digitalisierten Fabrik heute zwei Kernthemen. Das ist zum einen die Inline-Integration der Messgeräte als Closed-Loop-System mit direktem Feedback in die Fertigungsprozesse, und zum anderen der Wunsch die Messgeräte schnell und auf Knopfdruck mit CAD-Daten zu programmieren. Erste Ansätze liefert hier PMI. Doch es ist relativ schwierig, den Konstrukteur davon zu überzeugen, bereits bei Start der Produktentstehung entsprechende Messstrategien und Technologieparameter wie zum Beispiel die zu nutzende Sensorik der Koordinatenmessgeräte zu definieren. Diese Anforderungen bieten sicherlich neue Chancen für die Messtechnik, doch letztendlich wird noch relativ wenig umgesetzt.
Wenzel-Schinzer: Ich finde den Hinweis mit der Industrie 3.0 sehr gut. Ich glaube, der Druck war bisher nicht vorhanden. Denn solange unsere Messtechnik im Messraum stand, mussten wir nicht automatisieren. Dieser Druck ist jetzt größer geworden. Die Maschinen werden hineingezogen in die Fertigung. Deswegen stellt sich natürlich sofort die Automatisierungsfrage. Der Closed Loop ist schon deutlich weniger oft gefragt, wird aber sicherlich als nächster Schritt kommen. Und das PMI-Thema ist derzeit eher noch eines für Vertrieb und Marketing. Wir habe noch keinen Kunden gefunden, die das wirklich konsequent umsetzen.
Ferger: Das beobachten wir ebenfalls im Feld. PMI-Daten stehen oft noch nicht in der nötigen Qualität zur Verfügung. Darüber hinaus gibt es nach wie vor sehr viele Firmen, speziell Kleinbetriebe und Mittelständler, die überhaupt nicht mit 3D-CAD-Systemen arbeiten. Hier gibt es nach wie vor DIN A0 oder DIN A1 große 2D-Zeichnungen.
Herr: Bei vielen Firmen werden erst langsam Projekte gestartet, bei denen es um das Thema digitaler Datenfluss geht. Da gibt es viele Diskussionen zwischen Fertigungsleitung und Konstruktionsabteilung, wie PMIs zu hinterlegen sind. Doch diese Lücke muss geschlossen werden, um einen sauberen Input für eine automatisierte Programm-Erstellung zu bekommen.
Das heißt, ohne PMI geht es irgendwann gar nicht mehr?
Herr: Wenn man in der Qualitätssicherung automatisieren möchte, dann müssen Informationen digital zur Verfügung stehen. Die Daten müssen aus der Konstruktion eigentlich so kommen, dass wir sie in der Messtechnik nutzen können.
Wenzel-Schinzer: Man braucht aber nicht für jedes Projekt PMI. Das ist aus meiner Sicht nur dann relevant, wenn man in einer wirklichen smarten Fabrik auf den Maschinen sehr unterschiedliche Teile produziert. In der Regel wird aber derzeit die Serienfertigung automatisiert. Und dann ist es zwar hilfreich, wenn man mit PMI arbeitet. Doch Sie können natürlich auch klassisch programmieren, weil der Schatz an Varietät überschaubar ist.
Sprink: Also, wenn ich jetzt mal aus Sicht der Datenverarbeitung spreche: Die Schnittstellen zur Messtechnik, um deren Daten zu analysieren, gibt es ja schon lange und werden als selbstverständlich angesehen. Aber wir erkennen immer deutlicher den Trend, nicht nur Informationen aus der Messtechnik auszuwerten, sondern auch aus den Umgebungs- und Produktionsbedingungen. Das heißt, die Prozessparameter aus der Produktion in Zusammenhang mit den Qualitätsdaten aus der Messtechnik zusammenzubringen, um Abhängigkeiten zu erkennen. Zur Zeit ist es noch so: Die Entscheidungen, wie in den Prozess eingegriffen wird, trifft ja der Mitarbeiter selbst. Er stellt dann zum Beispiel das Werkzeug an der Fertigungsmaschine nach. Wie gut das funktioniert, hängt dann aber vom jeweiligen Mitarbeiter ab. Daher möchte man dafür standardisierte Verfahren einsetzen. Man nutzt die Ergebnisse aus der Messtechnik, lässt gewisse Analysen darüber laufen und die Software macht dem Anwender Vorschläge, wie die Fertigungsmaschine korrigiert werden soll. Dafür gibt es schon viele Ansätze und auch Softwarelösungen aus unserem Haus – von einer teilautomatisierten bis hin zur vollautomatisierten Rückmeldung an die Werkzeugmaschine zur optimalen Korrektur.
Wenzel-Schinzer: Wenn man mit den Messmaschinen in die Fertigung geht, dann hat man die Situation, dass es dort zu wenige Mitarbeiter mit einer Messtechnikausbildung gibt. Daher ist dort der Automatisierungsdrang sehr groß.
Wer sind denn eigentlich Ihre Ansprechpartner? Wer forciert die Projekte? Ist das der Fertigungsleiter oder die Qualitätssicherung?
Ferger: Die Qualitätssicherung kann derartige Projekte nicht alleine stemmen. Es sind aus unserer Erfahrung meistens Teams, die aus Mitarbeitern des Qualitätsmanagements und der Produktion bestehen. Fertigungsleiter und QM schauen nun einmal mit verschiedenen Brillen auf die Prozesse. Gerade für die Prüfung sicherheitsrelevanter Komponenten im Automotive-Bereich oder in der Medizintechnik ist die Automatisierung der Messprozesse mit entsprechender Datenhaltung der Messergebnisse sicherlich sehr interessant.
Wenzel-Schinzer: Ich sehe uns oft als Vermittler. Wir müssen zwischen der Kompetenz des Messraums und dem, was die Fertigungsleiter wollen, vermitteln.
Ohlenforst: Wir reden weniger mit dem Produktionsleiter, sondern meistens mit dem Qualitätsmanager. Häufig gibt es aber auch so etwas wie einen Innovations-Manager oder Digitalisierung-Manager. Und von denen kommt dann die Ansage: Ihr müsst Condition Monitoring machen. Oder: Ihr müsst digitalisieren. Aber es ist ganz häufig gar nicht klar, was eigentlich gebraucht wird. Denn das müssen sich dann diejenigen überlegen, die mit den Maschinen arbeiten.
Herr: Wenn es um die Konnektivität der Systeme geht, dann sehe ich überwiegend die Produktionsleiter als Treiber. Dann stehen auch Anforderungen wie etwa ein OPC-UA-Server in den Lastenheften. Die Leute im Qualitätsbereich wissen aber oft gar nicht, was damit gemacht werden soll. Das sind Hürden, die noch beseitigt werden müssen. Doch es ist gut, dass es das Projekt des VDMA gibt, in dem die Companion Specifications für OPC UA definiert werden.
OPC UA ist ein gutes Stichwort. Wie weit ist dieses VDMA-Projekt denn?
Herr: Wir gehen davon aus, dass diese Companion Specifications so Richtung Juli dieses Jahres final veröffentlicht werden. Auf dem Control-Stand des VDMA wird das Dashboard zu sehen sein, das auf Basis der für die Messtechnik definierten Companion Specifications entwickelt wurde. Das ist noch nicht spektakulär, denn es sind zunächst gemeinschaftlichen Mindestanforderungen, die definiert wurden. Aber es wird sich weiter entwickeln.
Was hat denn der Anwender davon?
Wenzel-Schinzer: Das Ergebnis am Ende wird sein, dass jede Messmaschine über das gleiche Protokoll auf diesem Dashboard veröffentlichen kann – egal von welchem Hersteller sie kommt. Dann lassen sich aus verschiedenen Maschinen die gleichen Informationen zusammenbringen und auch visualisieren. Das ist ein großer Fortschritt. Denn bisher hat jeder Hersteller dafür seine eigenen Tools gebastelt.
Ohlenforst: Man kann über OPC UA zunächst gewisse Sachen standardmäßig anbieten und auch schon definieren. Und später können sich die Anwender dann genau die Daten herausziehen, die sie benötigen. Es ist sehr wichtig, dass dies herstellerübergreifend möglich sein wird.
Herr: Es gibt verschiedene Use Cases, die in den Companion Specifications beschrieben wurden. Dazu zählt zum Beispiel das simple Asset Management. Dabei geht es darum, den Status eines Systems zu sehen und zum Beispiel Kalibrier-Zeiträume zu überwachen. Denn die Fachleute für die Messtechnik sitzen ja weiterhin in den Messräumen, in der Qualitätssicherung. Wenn jetzt aber die einzelnen Geräte zunehmend in der Fertigung verteilt stehen, müssen diese auch in irgendeiner Form überwacht werden. Daher ist es eine deutliche Vereinfachung, wenn die Messtechniker den Zustand ihres Assets auf einem Dashboard sehen können.
Dann lassen Sie uns doch mal grundsätzlich über Nutzen sprechen. Was bringt denn die Digitalisierung generell?
Sprink: Ich sehe das Thema Digitalisierung als Chance für unsere Kunden, denn man bekommt viel mehr Informationen aus den Prozessen, den Produkten und den Anlagen, um besser zu werden. Es ist die Frage: Was mache ich mit den Daten? Ich glaube, das ist unsere Chance, den Kunden zu helfen und ihnen Tools zur Seite zu stellen, damit bestimmte Dinge automatisiert ablaufen können. Und dann geht es darum, ihnen aufgaben- und anwendergerecht die richtigen Ergebnisse zur Verfügung zu stellen.
Ohlenforst: Gerade in größeren Unternehmen gibt es viele Maschinen, aber wenige Bediener. Und da ist es ein Vorteil, wenn die Bediener auf einem Blick über den Zustand der Maschinen informiert sind. Der zweite Vorteil betrifft den Leiter des Messraums, der in einem System alle relevanten Informationen zu den Maschinen verfügbar hat. Also zum Beispiel: Wann wurde welche Maschine das letzte Mal zertifiziert? Die Administration der Maschinen wird effizienter. Das sind Dinge,die sich schon mit einem Condition Monitoring und einem Informationshaltungs-System extrem schnell umsetzen lassen. Einen weiteren Nutzen gibt es in der Instandhaltung. Service-Aktivitäten oder sogar Kalibrierungen lassen sich auf Basis von historischen Daten vorhersagen. Und es eröffnen sich auch Möglichkeiten, die noch ein bisschen Zukunftsmusik sind.
Zum Beispiel?
Ohlenforst: Die betreffen dann die Prozesse. Wir führen zum Beispiel in unserer Software alle Messdaten aus sämtlichen Maschinen zusammen. Das funktioniert eigentlich wie ein SPC-System, mit dem sich gleichzeitig aber auch Vorhersagen machen lassen. Zum Beispiel: Ist der Prozess gerade stabil? Und wenn er nicht stabil ist: Ist das ein Ausreißer? Wenn es kein Ausreißer ist: Wann hat sich das geändert? Und so weiter. Diese Fragen lassen sich beantworten, ohne Daten aus der Produktion zu haben. Das lässt sich dann auch noch weiterdenken in Richtung Predictive Quality.
Bedeutet die Digitalisierung denn auch Veränderungen für die Mitarbeiter? Brauchen diese neue zusätzliche Kompetenzen?
Wenzel-Schinzer: Es geht um Kompetenzen, aber auch um Erfahrung. Die Leute arbeiten heute ja nicht mehr 30 Jahre im selben Job. Die wechseln ja selbst innerhalb der Firma nach einer gewissen Zeit auf einen anderen Posten. Und dann fehlt die Erfahrung. Hinzukommt: Solche Themen wie OPC UA sind keine leichte Kost. Und die kommen jetzt auf die normale Messtechnik noch oben drauf. Das müssen die Leute noch zusätzlich lernen. Wir muten ihnen schon wirklich viel zu mit der Digitalisierung.
Herr: Die Kompetenzen, die verlangt werden, wachsen. Wir sehen das doch auch in unseren eigenen Häusern. In der Vergangenheit musste ein Anwendungstechniker Bauteile messen können. Heute muss er etwas verstehen von Netzwerk, Integration und IT, um die Technik beim Kunden auch noch integrieren zu können. Das ist bei den Kunden nicht anders. Wenn ein Unternehmen sich in Richtung Smart Factory bewegen will, dann ist es ganz wichtig, dass die Mitarbeiter mitgenommen werden auf dieser Reise. Es muss klar sein, welche Ziele dahinter stehen. Es muss aber auch Ausbildung gewährt werden, damit die Mitarbeiter überhaupt diese Reise unterstützen können.
Ferger: Das Stichwort Ausbildung der Mitarbeiter ist ein Schlüsselthema. Gerade die Closed-Loop-Lösungen fordern nicht nur den Hersteller. Auch auf Kundenseite werden zur Projektleitung entsprechend gut ausgebildete Mitarbeiter benötigt. Diese Mitarbeiter müssen die Projekte final vor Ort umsetzen und die Prozesse einfahren. Und das ist oftmals eine große Hürde. Gerade aus dieser Sicht hat sich unsere Strategie als äußerst erfolgreich erwiesen, derartige Lösungen komplett schlüsselfertig inklusive Projektleitung abzuwickeln. Das setzt zwar im Vorfeld viel Arbeit voraus – zum Beispiel bei der Erstellung der entsprechenden Pflichtenhefte. Aber der Kunde hat die Garantie, dass nachher alles läuft.
Ein Thema, das im digitalen Wandel auch noch oben drauf kommt, ist Künstliche Intelligenz – also KI. Welche Rolle spielt KI und was wird mit ihr möglich?
Ferger: Werth bietet eine extrem hohe Auswahl an verschiedenen Sensoren – von der CT über Taster bis zur Bildverarbeitung. Bei unseren Anwendungen ist die KI tatsächlich heute schon im Einsatz. Mit ihr lassen sich zum Beispiel Bilddaten der Bildverarbeitung oder Volumendaten der Computertomografie optimieren. Spezielle Verfahren erlauben es bereits heute, durch zum Beispiel Simulation am Rechner mit CAD-Daten, zu beurteilen, ob Werkstücke mit Computertomographie messbar sind oder in welcher Lage man das Werkstück am besten im Gerät aufspannt. Das klingt nach Zauberei, aber das funktioniert tatsächlich alles ohne Gerät und ohne physikalisches Werkstück. Das Thema KI ist extrem spannend und bietet eine Menge Entwicklungspotenzial.
Ohlenforst: Ein anderes Thema ist das, was ich eben auch schon angesprochen habe: Da geht es ein bisschen in Richtung Predictive Maintenance – also Vorhersage von Service-Aktivitäten, von notwendigen Kalibrierungen oder von Prozessen, die außer Kontrolle geraten. Das sind quasi Wettervorhersagen für die Instandhaltung und für die Prozessregelung.
Herr: KI spielt auch eine Rolle im Bereich der Defekt-Erkennung. Historisch messen wir ja die Geometrie der Bauteile und beurteilen sie danach. Aber in Zukunft wird es wichtig sein, dass wir quasi die Defekt-Erkennung in der Oberfläche übernehmen und gegebenenfalls dann sogar mit der passenden Sensorik ausmessen, ob sie wirklich kritisch ist. Das wird heute noch überwiegend von Menschen vorgenommen, die sich die Teile anschauen und Defekte detektieren. Doch der Mensch ist nur eine gewisse Zeit belastbar. Wenn sich dies mithilfe von KI automatisieren ließe, wäre das hochinteressant. Und wenn man dann noch nachmessen könnte, wie tief der Defekt ist, wäre das noch interessanter.
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