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