Der Weg hin zur Industrie 4.0 und ihrer Vision von sich selbst anpassenden Fließbändern braucht Strom. Seine Verteilung, Qualität und Überwachung bilden die Grundlage für die intelligente Fabrik der Zukunft.

Wenn bei einer herkömmlichen Fließbandfertigung ein Produktfehler entdeckt wird, drückt ein Prüfer auf den roten Not-Aus-Knopf. Entwickler und Manager eilen herbei, um das Problem zu lokalisieren und dann eine Lösung zu finden. Dadurch kommt der gesamte Betrieb für unbestimmte Zeit zum Stillstand. Jede Verzögerung kann dazu führen, dass die veranschlagten Kosten aus dem Ruder laufen und die Produktionszeit in die Länge gezogen wird.

Ein wesentliches Ziel von Industrie 4.0 ist die Realisierung von sich selbst überwachenden Fließbändern, bei denen Kontrolle und Fehlerbehebung automatisch und ohne kostspielige Produktionsverzögerungen erfolgen. Hierbei können Bildverarbeitungssysteme Qualitätsprobleme ohne direkten menschlichen Eingriff erkennen. Machine Learning (ML)-Module analysieren die visuellen Daten in Echtzeit, berechnen Maschineneinstellungen und passen den Ablauf für das nächste Produkt auf dem Band an.

Diese industrielle „Autokorrektur“-Funktion kann in vielen Bereichen eingesetzt werden. Mit der gleichen ausgefeilten ML-Technologie, die Gesichtserkennung ermöglicht, können auch Fehler in den Schichten von 3D-gedruckten Teilen erkannt werden. Laserscans und Messungen können Teile erkennen, die nicht richtig ausgerichtet sind. Eine Selbstkorrektur kann schrittweise entwickelt werden, wenn zusätzliche Hardware an bestehenden Robotern oder Cobots, autonomen Fabrikfahrzeugen oder IIoT-Bauteilen eingeführt wird.

Die Vorstellung, am Fließband nicht mehr auf „Pause“ drücken zu müssen, ist ein attraktives Ziel für Unternehmen. In einer vollständig automatisierten Fabrik wird die Produktionszeit wesentlich besser planbar, und das Risiko von Kosten- und Terminüberschreitungen ist geringer. Auch das Risiko menschlicher Fehler wird verringert. KI könnte schon bald in der Lage sein, die Qualität auf Grundlage ihrer eigenen Regeln zu optimieren und damit die Grenzen der manuellen Überprüfung weit zu überschreiten.

Alle Bemühungen, eine wirklich intelligente Fabrik zu ermöglichen, stehen vor einer gemeinsamen Herausforderung: der Notwendigkeit einer neuen Strominfrastruktur.

Energieverteilung

Intelligente Fabriken haben einen höheren Stromverbrauch, sowohl für die größeren Produktionsanlagen als auch für das neue, umfassende Informationsnetzwerk.

Diese Kommunikations- und Steuerungsebene umfasst Leitungen und Bauteile wie Kameras, Sensoren, Aktuatoren und Steuereinheiten. Für ein sich selbst korrigierendes Fließband sind möglicherweise auch eine Reihe von elektrischen Upgrades erforderlich, beispielsweise Transformatoren, Netzteile für Schaltanlagen und Stromverteilerschränke, um die zusätzliche Last zu bewältigen. Die idealen Bauteile für die Signal- und Stromversorgung in einer intelligenten Fabrik kombinieren eine robuste Bauweise mit der Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit der Infrastruktur eines Rechenzentrums.

Industriestandardorganisationen wie Underwriters Laboratory (UL) und die National Fire Prevention Association (NFPA) nehmen diese Anforderungen und andere aufkommende Probleme bereits vorweg. So führen beispielsweise mehr in den Räumlichkeiten betriebene Bauteile zu mehr Frequenzen, die das Betriebsverhalten der Maschinen stören können. Das bedeutet, dass empfindliche Elektronik, wie sie in Servomotoren zu finden ist, besonders anfällig für Störungen durch benachbarte Bauteile in ihrer Umgebung ist.

Stromqualität

Datenzentren ergreifen oft zusätzliche Maßnahmen, um die Stromqualität zu gewährleisten. Zukunftsorientierte Industrieanlagen folgen diesem Beispiel und sorgen für eine gleichmäßigere und zuverlässigere Stromversorgung.

In einer intelligenten Fabrik, in der ein größerer Wert auf die Qualität der Stromversorgung gelegt wird, kommen möglicherweise neue Arten von Bauteilen zum Einsatz. So werden zum Beispiel Kondensatorbänke eingesetzt, um Schwankungen in den Leitungen auszugleichen. Auf der Nachfrageseite sorgen Frequenzumrichter für einen sanfteren Start von Robotermotoren. Diese Motorantriebe verbrauchen den Strom gleichmäßig über einige Sekunden, während sie auf Geschwindigkeit hochfahren, anstatt die Stromversorgung stark zu belasten.

Für einen unterbrechungsfreien Fließbandbetrieb ist es unerlässlich, dass die Kommunikation, die Steuerleitungen und die Datenverarbeitung weiterlaufen. Wie in Rechenzentren üblich, kann jede kritische Rechnereinheit über eine eigene dedizierte Batterie als Backup verfügen. Zusätzlich zu Batterien schützen sich Fabriken und Rechenzentren gegen die Auswirkungen von Stromausfällen, indem sie Energiequellen vor Ort einbinden.

In dem Maße, wie die KI-gesteuerte Selbstregulierung an Bedeutung gewinnt, werden die Energiemanager in den Fabriken mehr Entscheidungen zu treffen haben. Wann die Stromversorgung umgestellt werden muss, ist nur eine davon. Glücklicherweise bietet die KI-gesteuerte Datenanalyse den Fabriken noch etwas anderes: eine verbesserte Fähigkeit zur Überwachung und zum Management der Stromversorgung. Mehr als 800 Designingenieure, die an einer Umfrage von Molex zum Thema Stromversorgung teilgenommen haben, begrüßen dies. Auf die Frage nach ihren wichtigsten Prioritäten beim Design oder der Implementierung eines Stromversorgungssystems antworteten sie wie folgt: Steigerung der Energieeffizienz (74 %), Kostenreduzierung (64 %) und bessere Überwachung des Stromversorgungssystems (53 %).

Überwachung der Stromversorgung

KI-gesteuerte Echtzeitdiagnosen dienen nicht nur der Behebung von Produktfehlern. Eine intelligente Fabrik der Zukunft profitiert von Steuerungssystemen, die Spannungs- und Strompegel während des gesamten Betriebs verfolgen können.

Durch die Überwachung aller Produktionsaktivitäten, die Strom verbrauchen, können die Verantwortlichen verhindern, dass der Gesamtverbrauch die physikalischen Grenzen oder die vorgeschriebenen Grenzwerte überschreitet, und aufgrund früherer Daten den Strombedarf der Aktivitäten vorhersagen. Mit Tools zur Leistungsdiagnose können die Verantwortlichen die Betriebszeit maximieren und vorbeugende Wartungsmaßnahmen bei vorhersehbaren Übergängen planen. Eine höher aufgelöste Anzeige des Stromverbrauchs zeigt Betriebsleitern, wie sie die Produktion angesichts der Grenzen der verfügbaren Leistung optimieren können.

Die Überwachung des Stromverbrauchs in Echtzeit ermöglicht außerdem einen besseren Last-Ausgleich, verringert Transmissionsverluste und verbessert die Widerstandsfähigkeit und Flexibilität des Stromverteilungssystems. Da es im Allgemeinen am sinnvollsten ist, eine bereits vorhandene Infrastruktur zu nutzen, die eine ausfalltolerante Redundanz bietet, ist Ethernet die Technologie der Wahl für Überwachung, Diagnose und Datenmanagement. Die Single-Pair-Ethernet-Variante (SPE) ist für diese Art von Applikationen optimal, da sie platzsparend und einfach zu handhaben ist.

Mehr Daten bedeuten mehr Leistung

In der kürzlich von Molex durchgeführten Umfrage unter Fachleuten für Stromversorgungssysteme war das Leistungsmanagement mit großem Abstand die größte Herausforderung für Industrieapplikationen – mehr als ein Drittel der Entwickler und Verantwortlichen, die im industriellen Bereich tätig sind, gaben dies an. Das Leistungsmanagement war auch die größte Herausforderung für Fachleute in Rechenzentren, und zwar mit fast dem gleichen Ergebnis: 40 %.

Die Konvergenz von Automatisierung, Datenanalyse und fortschrittlichen Technologien in der Fabrik der Zukunft stellt das Leistungsmanagement vor einzigartige Herausforderungen, bietet aber auch Chancen für neue Dimensionen der Autonomie und Steuerung. Hersteller müssen die damit verbundenen EMI-Risiken in den Griff bekommen, insbesondere durch den zunehmenden Einsatz von Smart Tools. Der Einsatz von sich selbst anpassenden Fließbändern, die mit Bildverarbeitungssystemen betrieben werden, bietet höhere Präzision, Qualität und Produktivität. Und durch KI-gesteuerte Echtzeit-Diagnosen für die Stromversorgungsinfrastruktur können Fabriken ihren Betrieb optimieren und die Einhaltung der Vorschriften sicherstellen, während gleichzeitig die Ausfallzeiten minimiert werden.

Während die Fabrik der Zukunft immer mehr Gestalt annimmt, wird die Nutzung von Daten für die Erschließung neuer Wirkungsgrade, Produktivitätssteigerungen und Innovationen in Fertigungsprozessen unerlässlich.