Das Ziel ist klar: die Produktion und die Maschinen intelligenter machen. Doch wie soll man das umsetzen? In den zwei neu entwickelten Prototypen der Werkzeugmaschine 4.0 zeigen Schaeffler und Deckel Maho einen Mehrwert durch die Digitalisierung. Der Schlüssel dafür: Daten. Viele Daten. Schaeffler verfolgte im neuen Maschinenkonzept den Ansatz durch zusätzliche Datenerhebungen in Kombination mit anderen Auswerteverfahren den Maschinenzustand sicherer und die Werstückeigenschaften genauer bestimmen zu können.
Dadurch würde sich ein Mehrwert für den Betreiber generieren: höhere Maschinenverfügbarkeit, bessere Maschinenauslastung, effizientere Planung von Instandhaltungsmaßnahmen, Prozess- und Produktionsoptimierung sowie Vorhersagefähigkeit zur Qualität des Werkstückes während beziehungsweise direkt nach der Produktion. Denn in der Werkzeugmaschine sind Lagerungen entscheidene Komponenten – für die Maschinenperformance und Werkstückqualität.
Im Innovationsprojekt sind in allen für den Bearbeitungsprozess relevanten Lagerstellen zusätzliche Sensoren zur Messung von Schwingungen, Kräften, Temperaturen und Drücken integriert worden. Die Daten wurden dann in ein maschineninternes Netzwerk eingespeist und sind somit allgemein zugänglich. Die Daten werden lokal im Gateway gespeichert und in die Schaeffler-Cloud gespiegelt.
So ist auch ohne Netzanbindung die Datenhistorie auf der Maschine verfügbar. Über Webservices und Apps können Berechnungen in der Cloud angestoßen werden. Die Daten werden auf Basis der Daten aller angeschlossenen Maschinen ausgewertet. Schaffler gestaltet dabei sowohl die horizontale Vernetzung entlang der Wertschöpfungskette, als auch die vertikale Integration vom Sensor bis in die Cloud selbst. So will das Unternehmen lernen, wie Produkte und Services gestaltet sein müssen, um sie in die Produktion zu übernehmen.
Dabei sind die Möglichkeiten der Digitalisierung nicht auf die Fertigungsmaschine begrenzt. Auch das Produtkionsumfeld kann duch einen durchgängigen Datenfluss profitieren. Ein wichtiger Aspekt bei Big Data ist es, dass die eindeutige Identifizierung der einzelnen Bauteile geregelt ist. Daher wurde eine Beschriftungsanlage integriert, die mittels Data Matrix Code eindeutige Identitäten zuweist. Die gesammelten Daten liefern außerdem Erkenntnisse über den aktuellen Energieverbrauch, Verbauchsspitzen und Einsparpotenziale.
Zusätzlich wird der Maschinenzustand über die Schwingungsüberwachung erfasst sowie die Schmierzustände in verschiedenen Lagern gemessen und ausgewertet. Dadurch werden die Auslastungen und der Zustand der Maschine transparent und Stillstandzeiten minimiert. Durch Schaefflers Lagerberechnungsprogramm Bearinx wird eine nominelle Restgebrauchsdauer der Lagerstellen online berechnet. Durch Simulation und der Berücksichtigung der Bearbeitungsaufträge, wird dann der ideale Zeitpunkt für Instandhaltungsmaßnahmen errechnet. Ein Prototyp ist in der Serienproduktion im Schaeffler-Werk Höchstädt im Segment Genauigkeitslager im Einsatz, einen zweiten zeigt DMG Mori auf der EMO 2015 in Mailand.