FOCUS – GASTBEITRAG 16 / UdZ 02.24 Fachkräfte in Fertigung und Logistik verbringen heute einen beträchtlichen Teil ihrer Arbeitszeit mit der Pflege wichtiger Softwaresysteme, etwa SAP®. Diese Aufgaben sind unerlässlich, um z. B. den Überblick über Materialbestände und den Arbeitsfortschritt zu behalten. Gleichzeitig binden sie aber wertvolle Ressourcen, indem sie die Mitarbeitenden von ihren Kernaufgaben abhalten. Zudem erschwert der hohe Pflegeaufwand häufig die Einarbeitung neuer Kolleginnen und Kollegen. Um diese Herausforderungen zu lösen, startete das Center Connected Industry das Innovationsprojekt „Event Driven Production Order“. Am Projekt beteiligt waren die Mitglieder der Center-Community NTT Data Business Solutions, PSI und Scheidt & Bachmann IoT Solutions. Gemeinsam untersuchten sie, wie der Einsatz moderner Technologien Fachkräfte bei der Systempflege entlasten und gleichzeitig die Produktivität steigern kann. Als Test- und Evaluations- umgebung nutzten sie die Re-X-Assessment-Line in der Demonstrationsfabrik Aachen (DFA). Auf einer Fläche von 1.600 Quadratmetern bietet diese die Möglichkeit, neue Technologien und Anwendungsfälle der Kreislaufwirtschaft zu erproben. Im Rahmen des Innovationsprojekts kombinierten die Projektpartner hier das Asset-Tracking-System „loopa“ von Scheidt & Bachmann IoT Solutions mit einem Machine-Vision-System von PSI und integrierten NTT Data Business Solutions über die gesamte Prozesskette hinweg in das SAP®-System, um eine effiziente, datengetriebene Lösung zur Nachverfolgung von Baugruppen im Remanufacturing-Prozess zu erhalten. Identifizierung und Rückverfolgung von Baugruppen Um beispielsweise den aktuellen Status einer Baugruppe im Rahmen der Wiederaufbereitung entlang der Re-X-Assessment-Line automatisch im System zu erfassen, wird die Baugruppe zu Prozessbeginn mit einem Tracker in Form eines Bluetooth-Low-Energy-Beacons versehen. Anschließend wird die ID des Trackers softwareseitig mit der Baugruppen-ID im SAP®-System gekoppelt (s. Image 1). Die Baugruppe wird im Wiederaufbereitungsprozess an jeder einzelnen Station automatisch erfasst und der jeweilige Arbeitsfortschritt direkt im SAP®-System gespeichert. Dadurch ist der aktuelle Stand des Arbeitsprozesses jederzeit klar ersichtlich, ohne dass Mitarbeitende manuell Informationen eingeben müssen. Diese Automatisierung spart nicht nur unmittelbar Zeit für die Beschäftigten, sondern sorgt auch für eine lückenlose Transparenz über den gesamten Prozess. Diese Transparenz bildet gleichzeitig die ideale Grundlage, um den Prozess weiter zu analysieren und zu optimieren (s. Image 2, S. 17). Today’s production and logistics specialists spend a significant amount of their working time maintaining critical software systems such as SAP®. These tasks are essential to maintain an overview of material stocks and work progress, for example. At the same time, they tie up valuable resources by distracting employees from their core tasks. Additionally, the high maintenance effort often makes it difficult to onboard new employees. To address these challenges, the Center Connected Industry launched the “Event Driven Production Order” innovation project. The project involved members of the center community: NTT Data Business Solutions, PSI, and Scheidt & Bachmann IoT Solutions. Together, they investigated how the use of modern technologies can relieve specialists in system maintenance while increasing productivity. They used the Re-X-AssessmentLine in the Demonstrationsfabrik Aachen (DFA) as a test and evaluation environment. Covering an area of 1,600m2, it offers the opportunity to test new technologies and use cases in the circular economy. As part of the innovation project, the project partners combined Scheidt & Bachmann IoT Solutions asset tracking system “loopa” with a machine vision system from PSI and integrated NTT Data Business Solutions into the SAP® system across the entire process chain to create an efficient, data-driven solution for tracking assemblies in the remanufacturing process. Image 1: Identification and Localization of Components Using Bluetooth Low Energy Beacons and Recording of Processing Operations via Camera Systems Combined with Artificial Intelligence
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