Anwendungsfälle

Bei Airbus werden drei Unteranwendungsfälle für den Einsatz des Industrial Internet of Things (IIoT) zur flexiblen Verwaltung und Optimierung von Fertigungs- und Montagelinien in der Luft- und Raumfahrtindustrie definiert.

• 1.1 Beschreibung – Roboshave (Standort Tablada): Anbindung der Roboshave-Station an das IIoT zur Verbesserung der Rückverfolgbarkeit, Überwachung und Wartung der Prozesse.
• 1.2 Beschreibung – Autoklave (Standort CBC): Echtzeitüberwachung und Qualitätsprozessautomatisierung über das IIoT für den Prozess der Aushärtung und Formung von Verbundwerkstoffteilen im Bereich des Autoklaven.
• 1.3 Beschreibung – Gap Gun (Standort San Pablo Sur): Automatisierung der Datenerfassung mit einem Gap-Gun-Gerät (intelligentes Werkzeug für Spalt- und Stufenmessungen) mit zentraler Datenspeicherung und der Möglichkeit zur weiteren Datenanalyse.

Dieser Anwendungsfall adressiert die Mensch-Maschine-Zusammenarbeit in der Fertigung für Qualitätskontrollen.

• Beschreibung: Die Weiterentwicklung der METROLAB-Lösung von TRIMEK, die sich auf Labordienstleistungen für die Qualitätskontrolle in Richtung Null-Fehler konzentriert, durch die Integration mit vollautomatischen Prozessen in der Automobil-Zulieferindustrie (Kontrolle von Umgebungsvariablen und Vernetzung des Shop-Floors). Dies bedeutet eine allgemeine Erweiterung des Metrolab-Szenarios (Einbindung mehrerer Cybersecurity-Tools/Dienste, einschließlich Cobots)

Dieser Anwendungsfall befasst sich mit einer gegen Cyberangriffe gesicherten, vernetzten Lieferkette und Informationsarchitektur.

• Beschreibung: Ziel ist es, eine konsistente und sichere Informationsarchitektur zu schaffen und Prozesse sowie Informationswerkzeuge zu entwickeln, die in der Lage sind, die digitale kooperative Fertigung und Lieferung zu unterstützen, um eine Optimierung der Lieferkette zu erreichen.

Dieser Anwendungsfall wird eine hochautomatisierte Lebensmittelproduktionslinie der Zukunft entwickeln (in diesem speziellen Fall für die Käseherstellung).

• Beschreibung: Der High Metal Anwendungsfall stellt ein neues integriertes, plattformbasiertes Konzept für die Käseherstellung vor, das Folgendes ermöglicht: bessere Flexibilität bei Änderungen der Produktqualität, Skalierbarkeit bei Produktionssteigerungen, kürzere Installations- sowie Produktionsanlaufzeiten und eine bessere Effizienz und einfachere Wartung im Vergleich zu herkömmlichen Molkereiproduktionslinien.

Dieser Anwendungsfall wird eine Textilproduktionslinie (Legacy-Maschinen) für die Automobilindustrie digitalisieren.

• Beschreibung: Das Ziel ist es, die Effizienz (und auch die Sicherheit und Resilienz) der Produktionslinie zu erhöhen, wobei der Fokus auf der Entwicklung einer neuen Generation von ERP-Tools liegt, die Sicherheitsaspekte berücksichtigen und Daten und Wissen als Service anbieten. Dies soll zusammen mit der IDEPA Business Transformation (Konnektivität von Legacy-Maschinen) erreicht werden.

Dieser Anwendungsfall befasst sich mit der Optimierung der Materialhandhabung in Leiterplattenmontagelinien.

• Beschreibung: Ziel ist es, von der konventionellen, von Mitarbeitern verwalteten Materialhandhabung, nei welcher keine Daten von Maschinen gesammelt werden (keine Rückverfolgbarkeit) zu einer neuen, integrierten Lösung überzugehen. Diese ist auf die Integration von Maschinen in der Leiterplattenmontagelinie mit ERP-System, Lager und Trägerrobotern ausgerichtet, um eine Optimierung der Produktion und eine Verbesserung der Rückverfolgbarkeit zu erreichen und auch Aspekte der Cybersicherheit zu berücksichtigen.

Dieser Anwendungsfall zielt auf die Optimierung der Materialversorgung für die Schienenfahrzeugproduktion ab.

• Beschreibung: Das Hauptziel dieses Anwendungsfalls ist die Optimierung der Materialversorgung für die Schienenfahrzeugproduktion durch den Aufbau eines automatischen Versorgungssystems vom Lager direkt zu den Arbeitsplätzen, um eine sichere und automatisierte Bereitstellung des Materials innerhalb seiner verschiedenen physikalischen Ebenen zu ermöglichen (im Werk Bautzen in Deutschland werden viele verschiedene Kundenprojekte parallel durchgeführt).

Dieser Anwendungsfall befasst sich mit der Optimierung einer autonomen Transportroboterflotte (ProANT).

• Beschreibung: Der Anwendungsfall konzentriert sich auf die Sammlung von Daten aus dem normalen Betrieb einer Transportroboterflotte, die zur Erkennung individueller Muster über ML und vorausschauende Systeme verwendet werden können. Diese Informationen können auch für die Logistikoptimierung genutzt werden und zwar auf dynamische Weise für die Anpassung an kontinuierliche Veränderungen.