Digitale Transformation bei Siemens Das Gerätewerk Erlangen auf dem Weg ins industrielle Metaverse

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Digitalisierung heißt nicht unbedingt Vollautomatisierung, eher Virtualisierung. Wie eine der wohl modernsten Industriestätten hierzulande aussieht und die digitale Transformation umsetzt, konnten wir in einem Besuch im Gerätewerk Erlangen von Siemens erleben.

Seit kurzem gehören Siemens-Fabriken in Deutschland nun auch offiziell zur fortschrittlichen Industrie-Elite. Denn das Weltwirtschaftsforum (WEF) hat unter anderem das Gerätewerk Erlangen (GWE) als digitale Leuchtturmfabrik ausgezeichnet. Damit würdigt das WEF Industriestätten, welche durch digitale Transformation und/oder Nachhaltigkeit besonders hervorstechen.

Bei Siemens bedeutet das nicht nur, ein paar Maschinen zu vernetzen, um sie digital planen, simulieren, bedienen oder Daten davon auswerten zu können, sondern ganze Maschinen, ja ganze Fabriken in die virtuelle Welt zu übertragen - oder besser gesagt: digital zu spiegeln. Virtuelle Maschinen werden digitale Zwillinge genannt, während die Vision einer vollkommen virtuellen Fabrik und Vernetzung als industrielles Metaverse bezeichnet wird. Dabei soll es sich um mehr als "nur" um eine virtuelle Industriewelt handeln, in der man per VR-Brille herumspazieren kann. So eine virtuelle Anlage soll nicht etwa nur in der Planungsphase helfen, sondern im kompletten Lebenszyklus, mit Anbindung zur Lieferkette, bis hin zum Recycling.

Frequenzumrichter: Das physische Produkt der digitalen Fabrik

Während das GWE hauptsächlich Frequenzumrichter produziert, spielt das Werk auch eine zentrale Rolle bei der Implementierung und Weiterentwicklung von Automatisierungsprodukten. In dieser Funktion ist das GWE der sogenannte „Customer Zero“ – ein interner Pilotkunde, der neue Technologien testet und zur Marktreife bringt. Hierzu gehören unter anderem Steuerungssysteme, digitale Zwillinge und fortschrittliche KI-gestützte Automatisierungslösungen.

Das GWE nutzt beispielsweise Simulationen für die Optimierung von Produktionsabläufen, wobei reale und virtuelle Daten miteinander verknüpft werden. Konkret bedeutet dies, dass Produktionslinien virtuell durchgespielt und Schwachstellen in der Planung identifiziert werden, bevor diese real umgesetzt werden. So können etwa Maschinenbewegungen, Materialflüsse oder potenzielle Engpässe in der Logistik digital simuliert werden. Diese Daten werden in Echtzeit mit den physischen Produktionsabläufen abgeglichen, wodurch nicht nur die Effizienz gesteigert, sondern auch Fehler vermieden werden können.Virtuelles Design und digitale Inbetriebnahme.

Klassischerweise werden neue Produktionsstrecken mit 2D-Plänen entwickelt. Nun ist das aber ein manuell aufwändiger und fehleranfälliger Prozess. Siemens setzt auf moderne Methoden wie das 3D-Scannen von ganzen Fabrikhallen. Anstatt die Messungen von Menschen vornehmen zu lassen, scannt ein Mitarbeiter ein Kamerasystem die Halle ab und virtualisiert sie komplett.

Die virtuellen Modelle ermöglichen es, Produktionslinien bis ins kleinste Detail zu simulieren, bevor physische Änderungen vorgenommen werden. So können mögliche Schwachstellen in der Planung bereits vorab identifiziert und behoben werden. Die digitale Planung reduziert nicht nur den Zeitaufwand, sondern minimiert auch Materialverluste und Kosten durch Fehlplanungen.

Das Erlanger GWE ist für Siemens die ideale "Spielwiese" dafür, denn es steht vor einem bedeutenden Ausbau: Bis 2029 sollen rund 500 Millionen Euro investiert werden, um das Werk zu einem zentralen Vorzeigestandort zu entwickeln. Jährlich verlassen über eine Million Einheiten das Werk, die in unterschiedlichsten Industriebereichen zum Einsatz kommen. Für den reibungslosen Betrieb und die kontinuierliche Weiterentwicklung arbeiten hier rund 1.000 Mitarbeiter, unterstützt von hochmodernen Automatisierungs- und Digitalisierungsprozessen. Das Herzstück des GWE ist die Symbiose aus physischer Produktion und digitalen Zwillingen im Metaverse. 

Einzigartige Produkte dank eigener Halbleiterfertigung

Halbleiter für die Frequenzumrichter wurden lange zugekauft und werden sie für manche Modelle auch noch immer. Aber um eigene Produkte weiterzuentwickeln, hat die Siemens-Produktionsstätte um einen eigenen Reinraum für die Halbleiterproduktion erweitert. In nur wenigen Jahren erreichte man dort bereits eine Ausbeute über dem Industriestandard, wie der zuständige Ingenieur zu recht stolz betonte.

Dank der hauseigenen Halbleiterfertigung konnte ein Modul von 100 Millimetern Breite bei der ersten Generation um die Hälfte schlanker werden - bei der gleichen Leistung. Wenn ein Anlagenbauer ein paar Dutzend verwendet, macht sich das in den Schaltschränken bemerkbar. Das spart nicht nur halb so viel Blech, sondern macht die ganze Kette nachhaltiger, indem das Modul leichter wird, einfacher verschickt und auch verbaut werden kann. Auf dem Markt hat sich Siemens dadurch eine komfortable Stellung aufgebaut, da somit Produkte entwickelt werden können, die kein anderer Herstellen kann. 

Auch der Reinraum ist durch und durch digitalisiert, indem die Fertigung ständig Daten in die Cloud schubst. Wozu? Hauptsächlich Ad-hoch-Analysen, um schnell festzustellen, wenn etwas nicht klappt. Gab es etwa einen Crash oder ging die Ausbeute plötzlich und drastisch runter, liefern Kennzahlen und Diagramme davon schnell die Antwort darauf. Dank Echtzeit-Dashboards ist schnell klar, ob die Belegschaft etwa einen stressigen Tag haben wird, oder ein Problem schnell eingegrenzt werden muss.

Vorausschauende Wartung: Datenbasierte Effizienz

Das GWE nutzt eine IoT-basierte Predictive Maintenance, um Ausfälle präventiv zu verhindern und die Effizienz der Produktionsanlagen zu steigern. Dabei erfassen Sensoren kontinuierlich Daten wie Temperatur, Vibrationen und Energieverbrauch, die an die Cloud übermittelt werden. Diese Plattform analysiert die Daten in Echtzeit mit Algorithmen des maschinellen Lernens, um Muster und Anomalien frühzeitig zu erkennen.

Wie? Dazu ein Beispiel aus dem neuen Reinraum für die Halbleiterfertigung: Der Ausschuss belief sich plötzlich auf 20 Prozent, weswegen die Produktion sofort gestoppt wurde. Hier half letztlich die errechnete Chance auf Ausfall eines Schweißwerkzeugs mit der Erkenntnis, dass es bereits verschlissen sein muss. Dank der Datenanalyse konnte das Problem darauf eingegrenzt werden und mit einem Blick durchs Elektronenraster-Mikroskop auch letztlich bestätigt werden. Somit dauerte der Ausfall nur wenige Stunden. Mit der Erkenntnis konnte eine neue Ampel fürs Dashboard erstellt werden, um derartige Ausfälle auch zukünftig zu vermeiden. Dadurch konnte das Werkzeug rechtzeitig ausgewechselt und zwischenzeitlich auch nach einem neuen Lieferanten gesucht werden, welcher ein haltbareres Werkzeug bieten konnte.

Logistik: Anlage mit KI-Roboter statt "Prinzip Supermarkt"

Das Kommissionieren in der Logistik lief bislang komplett manuell ab, indem ein Mitarbeiter mit Stückliste auf dem Handheld durch die Logistikhalle lief. Das war zwar wegeoptimiert, aber noch immer nicht automatisiert, indem er alles selbst in den "Einkaufswagen" legte, wie im Supermarkt. Auch der Versandkarton wurde händisch gewählt und "verschnürt".

Die Versandvorbereitung Gerätewerk Erlangen hat durch KI eine grundlegende Transformation erfahren. Früher von manuellen Prozessen und Zwischenlagerungen geprägt, sorgt heute ein Algorithmus dafür, die optimale Verpackungsgröße für jede Bestellung vorherzusagen. Ein weiterer Algorithmus unterstützt Roboter dabei, unbekannte Objekte zu erkennen und präzise in die vorgesehenen Verpackungen zu legen. Nicht jedes Objekt hat eine CAD-Datei parat, welche der KI die Dimensionen vorab liefern kann, sodass bei den über 8.000 unterschiedlichsten Artikeln ein Roboter mitsamt KI-Rechner, Greifarm und 3D-Kamera zum Einsatz kommt. Warum muss es gleich eine KI sein, um Dimensionen aus einer Bilderkennung zu ermitteln? Man denke an eine Plastiktüte, die beim Greifen einfach ihre Größe verändern, oder an sensible Teile, die entsprechend behutsam angepackt werden muss. Deswegen muss der Greifroboter hier lernen und "mitdenken" muss.

Die KI-gestützte Vorhersage der Verpackungsgröße macht nicht nur Zwischenlagerungen überflüssig, was die Prozesse rund um die Versandvorbereitung um 50 Prozent reduziert hat. Die vollständige Automatisierung des Verpackungsprozesses steigerte auch die Produktivität auf 300 Einheiten pro Tag im Jahr 2023 gesteigert, verglichen mit 57 Einheiten im Jahr 2019. Die Effizienzgewinne wirken sich auch positiv auf nachgelagerte Logistikprozesse aus, da die transparente Planung der Paketanzahl und -größe es ermöglicht, LKW-Kapazitäten besser auszunutzen und so weitere Emissionen einzusparen.

Auch hier ist Siemens selbst der "Customer Zero" eines eigenen Automatisierungsprodukts, die "Pick AI". Die Software, die erkennt, welches Produkt aus einer Kiste wie gegriffen werden muss, kann erworben werden. 

Aber: auch der KI-gestützte Greifer hat seine Grenzen: Die neue Anlage wird sowohl von Menschen als auch AGV (Automated Guided Vehicle bzw. fahrerlose Transportfahrzeuge) begleitet. Nicht alles kann ein Roboter-Greifarm zusammenklauben - zumindest nicht effizient genug. Man denke an mehreren Magneten, die in einer Kiste aneinanderhaften. Noch immer gibt es die eingangs beschriebenen manuellen, also menschlichen Arbeitsplätze nach dem Prinzip "Einkaufswagen". Automatisierung ist ein Prozess und wird auch in der Logistik des GWE höchstens zu circa 95 Prozent umgesetzt werden. 

3D-Druck per globaler Vernetzung

Mit dem Additive Manufacturing Network treibt Siemens den Einsatz von 3D-Druck voran. Es bietet eine flexible Produktion und erhöht die Anpassungsfähigkeit des Werks. Dabei handelt es sich um ein globales Netzwerk von Druckressourcen aus 35 Drucklieferanten und 200 industriellen Druckern, was die Herstellung dringend benötigter Komponenten extrem beschleunigt. Ein markantes Beispiel ist die on-demand Produktion von Ersatzteilen, bei der Ingenieure weltweit auf dieselben digitalen Modelle zugreifen können, um diese lokal zu drucken. Die Effizienz des Netzwerks zeigt sich zudem in der Möglichkeit, Druckparameter und Materialien zentral zu überwachen und zu optimieren, wodurch Produktionszeiten reduziert und der Materialeinsatz nachhaltig minimiert werden.

Im Erlanger Gerätewerk konnten dadurch etwa spezielle Greifer für die Robotik kostengünstig implementiert werden und ermöglichte somit eine flexible Automation. Denn komplexe Geometrien hätten andernfalls nicht so effizient hergestellt werden können.

Digitaler Zwilling im KI-Training: erst digital dann real

Der digitale Zwilling spielt eine zentrale Rolle bei der Optimierung von Prozessen. Das Beispiel des Bin Picking aus der Logistik macht das Prinzip umso mehr interessant, da die KI virtuell trainiert wird, um erst dann in der "echten", physischen Anlage zum Einsatz zu kommen. Dabei werden mithilfe von Simulationen Millionen möglicher Szenarien durchgespielt, um die beste Strategie für das Greifen und Sortieren von Objekten zu entwickeln. Durch diese virtuelle Vorab-Optimierung können physische Systeme schneller und mit weniger Fehlern in Betrieb genommen werden. Die gesammelten Daten aus den Simulationen fließen zudem direkt in die Verbesserung der Algorithmen ein, was eine kontinuierliche Optimierung ermöglicht.

Siemens arbeitet hier mit Nvidia zusammen, um nicht nur einzelne Maschinen oder Anlagen, sondern ganze Produktionshallen oder gar Fabriken digital parallel laufen zu lassen. Omniverse heißt die Nvidia-Plattform, die dazu verwendet wird, fotorealistische virtuelle 3D-Welten erstehen zu lassen. Aber das industrielle Metaverse ist mehr als nur ein digitaler Showroom einer Fabrik. Genauso wie erst eine genaue Simulation einer Maschine oder Anlage eine 3D-Simulation zu einem digitalen Zwilling werden lässt, entspricht die Siemens-Vision des eigenen Metaverse einer virtuellen Vernetzung aller reellen Daten, die erst kombiniert einen Mehrwert für die reale Welt bieten. Egal ob es um ein virtuelles KI-Training geht oder aber auch um eine Mitarbeiterschulung per VR-Brille an der virtuellen Anlage. Siemens vergleicht letzteres mit einem Flugsimulator in der Pilotenausbildung, wo ebenso schwierige oder kritische Situationen zunächst virtuell geübt werden.

Im Alltag des Siemens-GWE sind Technologien wie VR- oder AR-Brillen schon im Einsatz - und das industrielle Metaverse strebt weitaus mehr an. Es soll ein umfassendes digitales Ökosystem entstehen, das alle Bereiche von der Planung über die Produktion bis hin zur Wartung und Optimierung miteinander verknüpft. Der Besuch vor Ort zeigte nicht nur die Bandbreite dieser Innovationen, sondern machten auch die konkreten Herausforderungen und Erfolge des digitalen Wandels greifbar. (mc)

Kollaboratives Arbeiten

Cloud- und KI-Funktionen heben Siemens-Design-Plattformen auf neues Level

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