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Gesamtziel des Vorhabens

Das Projektvorhaben zielt auf eine durchgängige end-to-end-Überwachung der Qualität von Bauteilen, Komponen-ten und Produkten während ihres Lebenszyklus ab. Der Fokus des Projekts liegt dabei auf der Supply Chain. Mittels stationärer und mobiler Sensoren werden qualitätsrelevante Umwelteinflüsse erfasst und digitalisiert. Die Datenspeicherung erfolgt dezentral in den beteiligten Unternehmen, sodass die Datensouveränität der Unternehmen gewahrt wird. Der unternehmensübergreifende Datenaustausch erfolgt event-basiert im EPCIS-Netzwerk. Die Auswertung der Daten ermöglicht das Anbieten unterschiedlichster Services, um die Produktqualität zu sichern und darüber die Grenzen für JIT- und JIS-Anlieferungen zu erweitern sowie Sondertransporte, Nacharbeitsumfänge, Produktionsstillstände oder gar Rückrufaktionen zu vermeiden.

Hintergrund und Problemstellung

Im Durchschnitt besteht ein Auto aus ca. 10.000 Einzelteilen. Davon werden etwa 80 Prozent der Bauteile extern beschafft [RÜC10]. Die Produktion der Automobilhersteller basiert somit auf einer komplexen Supply Chain, die sich aus einer Vielzahl an Lieferanten, Spediteuren, Logistikdienstleistern und Herstellern zusammensetzt. Die hohe Komplexität der Supply Chain stellt zugleich hohe Herausforderungen an das Qualitätsmanagement, um die Qualität der verbauten Produkte abzusichern. Ebenfalls erfordern die zunehmend verschlankten Prozesse (z. B. durch JIS- und JIT-Konzepte) eine hohe Prozessqualität, da aufgrund der damit einhergehenden Bestandsminimie-rung keine, oder nur geringe Puffer zum Abfedern von Schwierigkeiten vorhanden sind. Auftretende Qualitätsmän-gel führen so zu hohen Kosten- und Zeitaufwänden, z. B. durch Nacharbeit, Produktionsstillstände, Sondertranspor-te oder Rückrufaktionen. Im Falle von sicherheitsrelevanten Bauteilen stellen diese darüber hinaus ein beträchtli-ches Risiko für die Verbraucher dar. Im Jahr 2014 mussten in Deutschland z. B. 1,9 Mio. Fahrzeuge aufgrund sicherheitsrelevanter Mängel in die Werkstatt zurückgerufen werden [TMA15]. Generell sind die aus Qualitätsmängeln resultierenden Aufwände umso höher, je später die Mängel im Wertschöpfungsprozess erkannt werden [SCH15].

Die Reduzierung der aufgeführten Aufwände und die Sicherstellung einer hohen Produktqualität hängen nicht von einzelnen Unternehmen ab, sondern ergeben sich aus dem Zusammenspiel aller Partner der Supply Chain. So können z. B. Kosten reduziert werden, wenn auftretende Transportschäden frühzeitig erkannt und beschädigte Bauteile zeitnah aussortiert und nachbestellt werden. Das Qualitätsmanagement steht dabei heute vor folgenden Herausforderungen:

  • Überwachung und Dokumentation von Qualitätsdaten ist meist auf den Produktionsprozess beschränkt und in inner- und überbetrieblichen Logistikprozessen sehr schwach ausgeprägt.
  • Heterogenität und mangelnde Vernetzung lokaler Informationssysteme führen dazu, dass Qualitätsdaten nicht oder nur zeitverzögert ausgetauscht werden.
  • Auswertung umfassender Qualitätsdaten und Ableitung von Handlungsbedarfen erfolgen nur in einem geringen Umfang aufgrund fehlender IT-Kompetenzen und Softwarelösungen.

Lösungsansatz und Ergebnisse

Das Forschungsvorhaben adressiert die genannten Herausforderungen durch folgenden Lösungsansatz (vgl. Abb. 2): Um eine durchgängige Erfassung qualitäts- und zustandsrelevanter Daten zu ermöglichen, wird ein cyberphysisches System entwickelt, um die Qualitätsdaten in der Supply Chain digital zu erfassen. Hierzu werden cyberphysische Ladungsträger auf Basis einer sensorbasierten Tracking&Tracing-Lösung (Tracking and Quality) als mobile Sensoren entwickelt. Daneben werden als stationäre Sensoren 3D-Kameras an strategischen Punkten entlang der Supply Chain positioniert. Mittels der Erweiterung der ISO-Standards zu „EPC Information Services (EPCIS)“ [ISO19987] [ISO19988] werden insbesondere die erzeugten Qualitäts- und Sensordaten sowohl innerbetrieblich als auch unternehmensübergreifend berechtigten Akteuren in den Produktions- und Logistikprozessen zur Verfügung gestellt.

  • Aufbauend auf der digitalen Erfassung und dem EPCIS-basierten Austausch relevanter Daten aus der gesamten Supply Chain werden digitale Services entwickelt. Diese basieren auf einer intelligenten Verknüpfung und Verarbeitung der aus verschiedenen Quellen bereitgestellten Daten. Ziel ist es dabei, den einzelnen Akteuren zum richtigen Zeitpunkt (z. B. im oder vor dem Produktionsprozess) qualitäts- und zustandsrelevante Informationen (z. B. resultierend aus vorgelagerten Prozessen) über Produkte und Prozesse zur Verfügung zu stellen. In Abhängigkeit des Zeithorizonts werden Services der folgenden Kategorien entwickelt.
  • Präventive digitale Services: z. B. Information der Werker über potenziell negative Einwirkungen, z. B. überhöhte Temperaturen durch Lagerung in Bereichen mit intensiver Sonneneinstrahlung, sodass durch unmittelbares Handeln Qualitätsmängel vermieden werden.
  • Reaktive digitale Services: z. B. Information über beschädigte Produkte, sodass unmittelbar eine Nachpro-duktion angestoßen werden kann oder die Nutzung von Qualitätsdaten für Anpassung der Ablaufplanung mittels autonomer Steuerungsmethoden (z. B. Änderung der Maschinenzuordnung in Abhängigkeit des „Qualitätsprofils“ oder Verschiebung der Priorität von Fertigungsaufträgen aufgrund von Eilaufträgen).
  • Strategische digitale Services: z. B. Bewertung und Auswahl von Lieferanten und Logistikdienstleistern anhand von, in der Supply Chain erfassten Qualitätsdaten, um präventiv stabile Wertschöpfungsnetzwerke zu gestalten.

Die Akzeptanz und Nutzung der digitalen Services erfordert die Berücksichtigung der Nutzeranforderungen. Diese sind u. a. eine hohe Übersichtlichkeit und einfache Bedienbarkeit, auch bei komplexen Entscheidungsfindungsprozessen, um den Schulungsaufwand gering zu halten und auch Menschen mit geringem technischen Know-how die Anwendung zu ermöglichen. Im Gegensatz zu den heute häufig textlastigen Applikationen realisie-ren die im Vorhaben entwickelten Services eine intuitive Verständlichkeit durch eine visuelle Informationsaufbereitung.

Um Unternehmen unterschiedlicher Größenordnungen zu adressieren, werden verschiedene Ausprägungen und Funktionalitätsgrade der digitalen Services, z. B. ausschließliches Visualisieren von Qualitäts-Events bis hin zu autonom agierenden Services, entwickelt, sodass auch kleinen und mittelständischen Unternehmen die Teilhabe an einer qualitätsgesicherten Supply Chain ermöglicht wird. Dies wird zudem bei der Entwicklung von Geschäfts- und Kooperationsmodellen berücksichtigt.
Das Vorhaben adressiert zudem rechtliche und sicherheitstechnische Fragestellungen (z. B. wer ein Recht auf die in der Supply Chain erhobenen Daten hat oder wie Datenmissbrauch und Datenmanipulationen verhindert werden können). Diese Fragestellungen sind von hoher praktischer Bedeutung, da es sich bei den ausgetauschten Daten um sensible Unternehmensinformationen handeln kann und ein breites Interesse daran besteht (sowohl durch Versender und Empfänger der Waren, Spediteure, Transporteure, weitere Logistikdienstleister als auch Versicherungen).

Die Pilotierung und Evaluation des Lösungsansatzes erfolgt aufgrund der Komplexität heutiger Supply Chains in einem vereinfachten Anwendungsfall, der Supply Chain eines Drehzahlsensors. Im Anwendungsfall wird die Produktion eines ausgewählten Produkts durch die Robert Bosch GmbH in Deutschland (Bühl) betrachtet, dessen Abnehmer das Werk der Daimler AG in den USA (Tuscaloosa) ist. Logistikdienstleister ist die BLG Industrielogistik GmbH & Co. KG und dabei für den Transport des Drehzahlsensors als auch für das Management der Spezialbehälter verantwortlich. Der Anwendungsfall wird zur Vereinfachung der Komplexität und zielgerichteten Adressierung der Herausforderungen in den unterschiedlichen Teilen der Supply Chain in ein Produktionsszenario und ein Logistikszenario aufgeteilt. Zur anschließenden Skalierung der Ergebnisse werden die Szenarien so gestaltet, dass die Ergebnisse generisch auf weitere Anwendungsfälle übertragen werden können.

Produktionsszenario
Zur end-to-end-Überwachung und Sicherstellung der Qualität des Bauteils müssen Sensor- und Qualitätsdaten bereits während der Produktion im Bosch-Werk Bühl erfasst werden, um Qualitätsmängel bereits während der Produktion zu detektieren und bei Bedarf gezielt betroffene Bauteile zurückzurufen. Hierzu wird auf in den Maschinen erzeugte Sensordaten zugegriffen (z. B. Einspritzdrücke oder Drehmomente). Diese werden durch, von stationären 3D-Kameras erzeugte, Sensordaten (z. B. Abmessungen oder Oberflächeneigenschaften) ergänzt. Über das EPCIS-Netzwerk werden die relevanten Sensor- und Qualitätsdaten digitalen Services bei Bosch und Daimler standardisiert zur Verfügung gestellt.

Logistikszenario
Aufgrund der Sensibilität des Bauteils müssen Sensor- und Qualitätsdaten (z. B. die Luftfeuchtigkeit oder das Auftreten von Erschütterungen) während des Transports kontinuierlich erfasst werden, um die Qualität der versendeten Produkte bei der Anlieferung in Tuscaloosa sicherzustellen. Hierzu werden durch die sensorbasierter Tracking&Tracing-Lösung, welche an den zum Transport der Produkte verwendeten Ladungsträgern befestigt sind Umwelteinflüsse kontinuierlich erfasst.

Des Weiteren werden stationäre 3D-Kameras an relevanten Stellen im Logistikprozess positioniert, um durch optische Erfassung der Ladungsträger und methodengestützte Datenauswertung Rückschlüsse auf die Qualität der transportierten Produkte ziehen zu können und dies zu dokumentieren. Über das EPCIS-Netzwerk werden die relevante Sensor- und Qualitätsdaten den digitalen Services bei Bosch, BLG und Daimler standardisiert zur Verfügung gestellt.

Die nachfolgend beschriebenen Arbeitsergebnisse bauen primär auf der im Vorhaben angestrebten Implementierung (cyberphysisches System und digitale Services) auf.

  • Pilotierung einer agilen Supply Chain mit Leuchtturmcharakter durch die Globalplayer Bosch und BLG.
  • Erweiterung des Produktportfolios von queo durch die Entwicklung und Implementierung digitaler Ser-vices für agile Supply Chains.
  • Produktverbesserung der sensorbasierten Tracking&Tracing-Lösung durch Bosch
  • Entwicklung eines cyberphysischen Ladungsträgers durch Bosch mittels Applikation der sensorbasierten Tracking&Tracing-Lösung an die Ladungsträger.
  • Lösungsansätze zur Bewertung von Produktqualitäten und -zuständen mittels 3D-Kameras durch das BIBA.
  • Produkterweiterung der informationstechnischen Plattform IoT-Suite (Bosch) durch die Ergänzung digita-ler Services für eine agile Supply Chain.
  • Empfehlungen und Aktivitäten zur Erweiterung des EPCIS-Standards hinsichtlich des Austauschs von Qualitäts- und Sensordaten durch GS1.
  • Schaffung einer technischen Basis zur Erweiterung des Dienstleistungsangebots der BLG.
  • Verbreitung der Arbeitsergebnisse durch die Erstellung und Nutzung eines transportablen Demonstrators.
  • Lösungen zur visuellen und intuitiven Darstellung komplexer Inhalte, um die Komplexität und Menge der verfügbaren Daten für menschliche Entscheidungen aufzubereiten.
  • Erstellung eines Leitfadens, um Unternehmen bei der Einführung cyberphysischer Systeme zur Qualitätssi-cherung in der Supply Chain zu unterstützen.
  • Entwicklung und Dokumentation von Geschäfts- und Kooperationsmodellen für digitale Services in agilen Supply Chains.
  • Bewertung rechtlicher Rahmenbedingungen und Handlungsempfehlungen für einen unternehmensübergrei-fenden Datenaustausch in agilen Supply Chains.
  • Integration eines EPCIS-Datenaustauschs in das Konzept des Industrial Data Space über Bosch als Mit-glied im Konsortium.