PROFI Industrie 4.0 Showcase

Industrie 4.0

PROFI Industrie 4.0 Showcase

Hochregallager mit Lego Mindstorms Roboter und IBM Bluemix

Einer der Eckpfeiler von Industrie 4.0 ist die Digitalisierung: Wenn ein System mit Sensoren ausgestattet ist, können vollautomatisch Informationen über den Zustand einer beliebigen Sache – zum Beispiel einer Maschine – gesammelt werden. Damit ist es möglich, in Echtzeit alle Daten im Überblick zu behalten und diese zur Auswertung und zum Veranlassen notwendiger Maßnahmen weiterzuverarbeiten. In der anderen Richtung kann die Maschine Instruktionen von außen bekommen und völlig autonom arbeiten.

Einen Anwendungsfall dafür hat die PROFI mit dem Lego Mindstorms Roboter geschaffen

Der Roboter nutzt Sensorik und kann automatisch Waren mittels Scanvorgang umsortieren. Sobald neue Ware eintrifft, scannt der Roboter die Informationen und transportiert das Paket zu einem definierten Lagerplatz. Dieses Prinzip ist auch in die andere Richtung möglich, also dass Waren von ihrem Lagerplatz ins Ausgangslager transportiert werden.

In unserem Showcase sind die Szenarien Wareneingang und Warenausgang umgesetzt. Beim Wareneingang nutzt der Roboter seinen Farbscanner am Paket und fährt, je nach Farbe, die Ware zu einem dedizierten Lagerort. Diesen Lagerort erkennt der Roboter anhand von Farbmarkierungen auf dem Boden.

Der Warenausgang funktioniert genau um­gekehrt: Der Roboter bekommt den Befehl, ein Paket mit einer bestimmten Farbe auszulagern. Auch hier erkennt der Roboter anhand von Farbmarkierungen auf dem Boden, ob er den anvisierten Lagerort schon erreicht hat. Ist dies der Fall, nimmt er das Paket auf und transportiert es zum Warenausgang.

Was steckt dahinter?

Die eigentliche Intelligenz ist verteilt auf den Roboter mit seiner Sensorik und einer Lagerverwaltungs-Applikation. Der Roboter hat einen EV3-Prozessor und seine Anwendungslogik ist mit Java realisiert. Die Server-Applikation läuft auf IBM Bluemix und ist ebenfalls in Java implementiert. Die Anwendung reagiert auf die Signale des Roboters und speichert alle Daten in einer MySQL-Datenbank. Der Roboter spult sein Programm ab und reagiert auf die Signale seiner Sensoren. Gleichzeitig ist der Roboter über die Kommandos der Applikation steuerbar. Obwohl der Roboter völlig automatisch arbeitet, kann der Anwender manuelle Befehle eingeben – entweder über die Weboberfläche oder per Sprachsteuerung über einen Watson-Service aus der IBM Bluemix-Cloud.

Akteure und Themen der Digitalisierung
Dieser Showcase zeigt einen Industrie 4.0-Anwendungsfall durch den Einsatz von digitaler Technik in Verbindung mit einem Roboter. Die reale Welt (Roboter im Lager) verbindet sich mit der virtuellen Welt (Java-Anwendung in der IBM Bluemix-Cloud) zu einem cyber-physischen System.

Vorteile der Cloud nutzen

Nun mag man sagen: „Computergesteuerte Anlagen gibt es doch schon seit Jahren – nicht nur in der Lagerverwaltung, sondern auch in der Produktion!“ Diese Aussage ist völlig korrekt. Die Innovation besteht auch nicht darin, dass Maschinen von Computern gesteuert werden. Vielmehr besteht die Neuerung darin, dass ein Unternehmen, das diese Technologie nutzen will, heute keine eigene Server-Infrastruktur mehr aufbauen muss. Denn es kann die Infrastruktur komplett aus der Cloud beziehen. Das hat den Vorteil, dass bei der Umsetzung von Digitalisierungsstrategien keine hohen Initialaufwände mehr für die Server-Infrastruktur eingeplant werden müssen. Natürlich muss auch Budget für die Cloud vorhanden sein. Hier kann man jedoch einfach mit wenig Rechenleistung einsteigen und diese dann bedarfsgerecht nach oben skalieren.

Durch eine Vielzahl von Services macht es die IBM Bluemix-Cloud dem Nutzer außerdem sehr leicht, IoT-Geräte (zum Beispiel Sensoren und Aktoren) einzubinden, zu überwachen und anzusteuern.

Ein wirklicher Mehrwert im Sinne von Industrie 4.0 (Verringerung des Produktionsausfalls, Optimierung der Produktionskosten, schnellere Reaktion auf unvorhergesehene Ereignisse etc.) wird aber erst dann erreicht, wenn alle Komponenten in der Wertschöpfungskette miteinander vernetzt sind. So entsteht ein digitales Abbild des Unternehmens, der sogenannte digitale Schatten.

Mit diesem digitalen Schatten ist es möglich, Entscheidungen (auch auf Managementebene) nicht nur „aus dem Bauch heraus“ zu treffen, sondern diese Entscheidungen auch mit konkreten Informationen aus den gesammelten Daten zu untermauern. Das Ziel von Industrie 4.0 ist es aber, dass der Mensch bestimmte Entscheidungsprozesse nicht mehr selbst treffen muss, sondern diese der Maschine überlässt. So wird die Reaktionszeit auf ein Ereignis reduziert. Dies hat wiederum eine Minimierung der Kosten zur Folge, die eigentlich entstehen würden, wenn der Mensch diese Entscheidung treffen müsste.

Szenario: alt und neu

Ein typisches und simples Szenario dafür ist die Abarbeitung eines Produktionsauftrags, bei dem benötigte Teile mit einem Lkw angeliefert werden müssen. Was aber, wenn dieser in einen Stau gerät und sich dadurch die Ankunftszeit auf unbestimmte Zeit verschiebt?

In der alten, nicht digitalisierten Variante würde der Prozess so ablaufen:

  1. Der Fahrer versucht den Disponenten anzurufen, um ihm zu sagen, dass er sich verspätet. Hier kann eine Verzögerung entstehen, wenn der Fahrer den Disponenten nicht sofort erreicht.
  2. Der Disponent muss die Verzögerung vermerken und auf einem geeigneten Weg dem Produktionsleiter Bescheid geben, dass die Teile für die Abarbeitung des Auftrags eventuell nicht zum geplanten Produktionszeitpunkt zur Verfügung stehen. Hier kann alleine durch die Informationsweitergabe eine Verzögerung entstehen.
  3. Nun braucht der Produktionsleiter etwas Zeit, um seine Produktion umzuplanen. Dazu gehört auch, zu schauen, welcher Auftrag stattdessen abgearbeitet werden kann.

In einem digitalisierten System würde das Szenario wie folgt ablaufen:

  1. Der Lkw sendet permanent seine GPS-Daten an ein Backend-System (zum Beispiel IBM Bluemix).
  2. Das Backend errechnet anhand von zusätzlichen Verkehrsdaten permanent, ob der Lkw noch zum geplanten Ankunftszeitpunkt an der Entladerampe eintrifft.
  3. Falls das Backend auch nach Berechnung von möglichen Alternativrouten keine Möglichkeit mehr sieht, dass der Lkw pünktlich ankommt, passt es automatisch die Abarbeitungsreihenfolge der Aufträge an und informiert Disponent und Produktionsleiter über die Änderungen.

Wenn man diese beiden Szenarien miteinander vergleicht, wird man feststellen, dass alleine durch die Komponente „Mensch“ und das manuelle Zusammensuchen von Informationen eine erhebliche Verzögerung entstehen kann. Übergibt man jedoch die Entscheidungsfindung einem Computer, in dem permanent alle Informationen zusammenlaufen, ist die Verzögerung nur minimal.

Projektteam der PROFI AG (v. l. n. r.)
Marten Thybusch – Software-Entwickler,
Colja Wesp – Junior Software-Entwickler,
Serkan Akbulut – Software-Entwickler,
Philipp Schwab – Senior Software-Entwickler, Mobile Solutions Specialist