STRATEGIE  

Indus­trie 4.0: Maschinen der Zukunft

Indus­trie 4.0-Buzzwords gibt es viele: Machine Lear­ning, Big Data, Block­chain oder ­Augmented Reality. Aber lassen sich diese Tech­no­lo­gien im Umfeld der phar­ma­zeu­ti­schen Produk­tion gewinn­brin­gend einsetzen? Mit dem Know-how aus dem Maschi­nenbau und der Erfah­rung eines Bran­chen­in­si­ders suchen Spezia­listen von Harro Höfliger nach sinn­vollen Lösungen, die Kunden und dem internen Engi­nee­ring einen Mehr­wert bringen.

Montag­morgen, 6.30 Uhr, irgendwo auf der Welt: Die Produk­tion steht. Eine Maschine ist aus­gefallen. Der Bediener greift nach seiner Augmented Reality-Brille und stellt den Kontakt zu Harro Höfligers Customer Service in Allmers­bach, Deutsch­land, her. Dort sitzt ein Experte, der sich via Fern­war­tung auf die defekte Maschine aufschalten und durch die Daten­brille des Bedie­ners – quasi mit dessen Augen – sehen kann, wo es hakt.

Schritt für Schritt leitet er ihn aus der Ferne bei der Suche nach dem Fehler an und kann dabei Bilder, Videos und sogar drei­dimensionale Hinweise wie Texte, Pfeile und CAD-Zeich­nungen in die Daten­brille einblenden, um den Bediener optimal zu unter­stützen. Ist das Problem iden­ti­fi­ziert, kann er detail­lierte Anwei­sungen zur Behe­bung geben, even­tuell notwen­dige Ersatz­teile sofort auf den Weg bringen oder – falls es gar nicht anders geht – den Vor-Ort-Einsatz eines Service­tech­ni­kers umfas­send vorbereiten.

Illus­tra­tion zu Indus­trie 4.0-Lösungen bei Harro Höfliger

Luise Räuchle, Product Manager beim Customer Service von Harro Höfliger, spricht Klar­text: „Unge­plante Maschi­nen­still­stände sind der Albtraum unserer Kunden. Deshalb besteht hier für uns der größte Handlungs­bedarf. Mithilfe von digi­talen Lösungen, wie Fern­war­tung kombi­niert mit Augmented Reality, können wir Maschi­nen­still­stände möglichst kurz halten und ermög­li­chen es unseren Kunden, flexibel und schnell auf Probleme zu reagieren.“

Im Fokus steht die Nutzung von digi­talen Lösungen, um bestehende Methoden konti­nu­ier­lich zu verbes­sern und damit einen Mehr­wert für Kunden zu schaffen. „Letzt­lich“, so Fabian Elsässer, Director Engi­nee­ring and Tech­nical Services bei Harro Höfliger, „stellen wir uns bei allen Indus­trie 4.0-Lösungen zunächst die Frage, welchen Mehr­wert sie für unsere welt­weiten Kunden gene­rieren. Sinn­volle Konzepte verfolgen wir weiter und passen sie auf die Bedürf­nisse im phar­ma­zeu­ti­schen Umfeld an.“

Show, don’t tell

Im Themen­feld Augmented Reality beispiels­weise arbeiten die Spezia­listen bei Harro Höfliger derzeit an vier Service-Initia­­tiven. Neben dem Remote Support – also der Unter­stüt­zung des Kunden bei der Fehler­be­he­bung im laufenden Betrieb – stehen die Themen Augmented Main­ten­ance, Augmented HMI und Augmented Chan­geover im Fokus. Alle Aspekte werden in einer Wissens­da­ten­bank zusammengeführt.

Räuchle: „Mithilfe von Smart Devices können wir Bedie­nern einen Format­wechsel zeigen, anstatt ihn aufwändig zu erklären. Das hält den Schu­lungs­auf­wand bei Perso­nal­wech­seln gering und hilft, Sprach­bar­rieren effi­zient zu umgehen.“ Glei­ches gilt für Wartungs­an­lei­tungen, erklärt sie weiter: „Momentan erstellen wir für unsere Kunden Wartungs­pläne. In Zukunft ist es viel­leicht effi­zi­enter, ihnen Videos zur Verfü­gung zu stellen, die eine Wartung Schritt für Schritt erklären. Vorstellbar sind auch 3D-­ani­mierte Wartungsanleitungen.“

„Mithilfe von Smart Devices können wir Bedie­nern einen Format­wechsel zeigen, anstatt ihn aufwändig zu erklären. Das hält den Schu­lungs­auf­wand in Grenzen.“ Luise Räuchle, Product Manager beim Customer Service

Auch Augmented Mainten­ance zielt darauf ab, Kunden bei der Wartung ihrer Anlagen mithilfe inno­va­tiver Tech­no­lo­gien mit Know-how aus dem Maschi­nenbau zu unter­stützen. Und mit Augmented HMI hat der Anla­gen­be­diener alle für ihn rele­vanten Infor­ma­tionen für den reibungs­losen Produk­ti­ons­be­trieb künftig immer im Blick.

Neue Themen­felder erforschen

In der 2018 geschaf­fenen Abtei­lung IoT Lösungen bei Harro Höfliger arbeitet ein ganzes Scrum-Team an der Appli­ka­tion von digi­talen Lösungen im Phar­maum­feld. Die Erfor­schung neuer Themen­ge­biete ergänzen sie zudem durch Abschluss­arbeiten von Studenten unter­schied­lichster Fachrichtungen.

Elsässer: „Wir arbeiten seit Jahren intensiv mit Hoch­schulen zusammen und haben durch deren Arbeiten schon wert­volle Anre­gungen erhalten.“ So beschäf­tigte sich eine Arbeit mit dem Einsatz von virtu­ellen Assis­tenten wie sprach­ge­steu­erten Chat­bots zur Unter­stüt­zung von Aufgaben des Bedie­ners an einer Maschine. Räuchle: „Das augmen­tierte Avatar Robbie fungiert bei einer Video­an­lei­tung zum Format­wechsel als Audio­guide. Das hat den Vorteil, dass der Bediener nicht navi­gieren, sondern einfach nur zuhören muss und Robbie Fragen und Befehle direkt entgegennimmt.“

Deep Lear­ning und künst­liche Intel­li­genz bei Maschinen von Harro Höfliger

Trai­ning für die Netzwerke

Ein wich­tiges Fokus­thema, von dem Kunden in Zukunft profi­tieren werden, ist auch die mithilfe von Deep Lear­ning-Methoden opti­mierte Bild­ver­ar­bei­tung. Hartwig Sauer, Depart­ment Leader Vision Systems bei Harro Höfliger, erklärt: „Rund 70 Prozent unserer Maschinen sind mit Kameras ausge­stattet. Sie arbeiten mit tradi­tio­neller regel­ba­sierter Bild­ver­ar­bei­tung.“ Hierbei werden ein oder mehrere Objekte im Bild kontras­tiert und mithilfe von Kanten­fin­dern oder Schwell­wert­ver­fahren verein­zelt, um sie zu prüfen. Mit regel­ba­sierter Bild­ver­ar­bei­tung können sehr genaue Messungen reali­siert werden.

„Deep Lear­ning ersetzt nicht die regel­ba­sierte Bild­ver­ar­bei­tung, ist aber eine wert­volle Ergän­zung dazu.“ Hartwig Sauer, Depart­ment Leader Vision Systems

Auch das Lesen und Deko­dieren von 2D Codes ist damit möglich. Sauer: „Mit dieser Methode ist es aller­dings häufig schwierig, bei komplexen Ober­flä­chen­struk­turen Schwan­kungen oder Abwei­chungen zuver­lässig zu erkennen. Hier liegen die Vorteile von Deep Lear­ning.“ Bei Deep Lear­ning-Methoden lernt das neuro­nale Netz anhand von unzäh­ligen Beispiel­bil­dern Anoma­lien zuver­lässig zu erkennen. Kosme­ti­sche Defekte wie beispiels­weise Kratzer, Flecken und Verschmut­zungen sind typi­sche Anwen­dungen für eine solche Bildverarbeitung.

Darüber hinaus arbeiten Sauer und sein Team an Applika­tionen, die beim Erkennen einer Unre­gel­mä­ßig­keit aktiv in die ­Maschi­nen­steue­rung eingreifen, um Werte nach­zu­jus­tieren. Sauer: „Deep Lear­ning ersetzt nicht die regel­ba­sierte Bild­verarbeitung, ist aber eine wert­volle Ergän­zung dazu.“

Mehr Sicher­heit beim Engineering

Auch im eigenen Engi­nee­ring hat Harro Höfliger Indus­trie 4.0-­ ­Lösungen etabliert. Elsässer: „In unserer Gruppe Model Based Engi­nee­ring arbeiten wir an der virtu­ellen Inbetrieb­nahme unserer Maschinen.“ Dabei geht es nicht darum, eine komplette Anlage virtuell in Betrieb zu nehmen, sondern man fokus­siert sich auf mecha­tro­ni­sche Einheiten, bei denen im Vorfeld bekannt ist, dass beson­dere Heraus­for­de­rungen zu meis­tern sind.

Elsässer: „Mithilfe des digi­talen Zwil­lings dieser ‚kriti­schen‘ Einheiten können wir schon sehr früh in der Entwick­lung sicher­stellen, dass die Einheit funk­tio­niert. Das spart Zeit und Kosten und führt dazu, dass es am Ende eines aufwän­digen Entwick­lungs­pro­zesses keine unlieb­samen Über­ra­schungen gibt.“

„Die Zeit des Buzz­wor­d­ings ist vorbei. Es gibt Ideen und Lösungen, die uns und unseren Kunden bereits jetzt oder in Zukunft große Vorteile bieten.“ Fabian Elsässer, Director Engi­nee­ring and Tech­nical Services 

Bei allen Lösungs­kon­zepten stehen die Spezia­listen bei Harro Höfliger vor einer großen Heraus­for­de­rung: Im Sonder­ma­schi­nenbau lassen sich entwi­ckelte Konzepte nicht ohne Weiteres von einer Maschine auf eine andere über­tragen. Durch die Viel­zahl an Einzel­stü­cken ist der Aufwand für Pflege und Sicher­stel­lung der Aktua­lität von digi­talen Lösungen nicht allein von Entwick­lern zu leisten.

Bei Harro Höfliger setzt man daher auf kolla­bo­ra­tive Lösungen zum Know­ledge Manage­ment. Nicht nur der Entwickler stellt sein Wissen zur Verfü­gung, sondern jeder einzelne Bediener zeichnet einmal durch­ge­führte Hand­lungen auf und stellt sie in die Wissens­da­ten­bank ein. So haben die Kollegen jeder­zeit Zugriff darauf und erwei­tern ihre Fähigkeiten.

Für Fabian Elsässer und seine Kollegen ist die Rich­tung, die Harro Höfliger in Sachen Indus­trie 4.0 gehen wird, klar: „Die Zeit des Buzz­wor­d­ings ist vorbei. Es gibt Ideen und Lö­sun­gen, die uns und unseren Kunden bereits jetzt oder in Zukunft große Vorteile bieten. Unsere Aufgabe ist es, diese Tech­no­lo­gien zu iden­ti­fi­zieren und weiter­zu­ent­wi­ckeln. Unsere Kombi­na­tion aus Maschinen-Know-how und Exper­tise im Phar­maum­feld hilft uns, neue digi­tale Konzepte zu beur­teilen, mit denen wir bestehende Methoden und Prozesse weiter verbes­sern können.“

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Illus­tra­tionen: Bernd Schif­fer­de­cker, Fotos: Privat, Janine Kyofsky