Connected Worker Plattformen Embedded Intelligence am Beispiel SMT-Fertigung

Anbieter zum Thema

MES Electronic Connect GmbH & Co. KG

IBR Leiterplatten GmbH & Co. KG

Eurocircuits GmbH

Während deutsche Unternehmen oft noch auf monolithische ERP-Systeme setzen, revolutionieren Connected-Worker-Plattformen in den USA bereits die Industrie. Der Schlüssel liegt in einer dezentralen Architektur mit intelligenten Komponenten, die speziell auf die Herausforderungen der Elektronikfertigung zugeschnitten sind.

Die SMT-Fertigung steht vor wachsenden Herausforderungen: Bei kleineren EMS-Dienstleistern variieren Ordermengen stark, was zu häufigen Umrüstvorgängen und geschmälerten Margen führt. Gleichzeitig müssen Unternehmen mit fluktuierenden Liefermengen umgehen und dabei strenge FIFO-Prinzipien einhalten. Hinzu kommen feuchtigkeitsempfindliche Bauteile, deren Handhabung bei falscher Verwaltung zum Produktionsengpass wird.

Dezentrale Intelligenz für komplexe Materialflüsse

Connected Worker Plattformen adressieren diese Probleme: Intelligente Verarbeitung findet dort statt, wo Daten entstehen. In der SMT-Fertigung bedeutet dies, dass KI direkt an den Arbeitsplätzen Reel-Barcodes analysiert und automatisch Lieferantendaten, Chargennummern, Produktionsdaten und MSL-Anforderungen extrahiert. Die technische Architektur basiert auf einem ereignisgesteuerten Datenmodell, das strukturierte Maschinendaten mit unstrukturierten

Bildergalerie

eingaben verknüpft. Ein praktisches Beispiel: Beim Wareneingang fotografiert ein Mitarbeiter ein Reel. Die KI extrahiert automatisch alle relevanten Daten und erstellt einen digitalen Zwilling des Bauteils inklusive Verfallsdatum und Feuchtigkeitsanforderungen.

FIFO-konforme Lagerverwaltung durch intelligente Algorithmen

Die Plattform implementiert automatisch FIFO-Prinzipien durch regelbasierte Engines. Jeder Lagerplatz wird eindeutig identifiziert, idealerweise durch Barcode-Scans. Das System schlägt automatisch freie Lagerplätze vor und kann zwischen chaotischen Systemen oder geordneten Schemas wechseln. Besonders nützlich wird dies bei MSL-Komponenten: Das System trackt präzise, wie lange ein Reel außerhalb der Trockenlagerung war. Durch entsprechende automatische Alarme werden die zuständigen Mitarbeiter informiert, sodass die Bauteile rechtzeitig zurück in die Trockenlagerung gelangen.

KI-gestützte Prozessoptimierung in Echtzeit

Künstliche Intelligenz wird als kontextuelle Schicht implementiert, die kontinuierlich aus Shopfloor-Daten lernt. Sie analysiert Arbeitsvideos und erstellt automatisch strukturierte Schritt-für-Schritt-Anweisungen für Umrüstvorgänge. Diese Anweisungen werden während der normalen Arbeitsprozesse gesammelt und schaffen nebenbei ein komplettes Abbild des impliziten Unternehmenswissens. Das System ermöglicht es Mitarbeitern außerdem, Probleme in natürlicher Sprache zu beschreiben. Die Plattform analysiert diese Eingaben, vergleicht sie mit bekannten Fehlermustern und schlägt entsprechende Lösungsansätze vor. Gleichzeitig optimiert die Plattform kontinuierlich die Empfehlungen basierend auf historischen Erfolgsdaten.

Modulare Integration ohne Systembrüche

Die technische Integration erfolgt über standardisierte Protokolle wie OPC UA, MQTT und REST-APIs. Die Plattform erweitert bestehende ERP- und MES-Systeme, ohne diese zu ersetzen. Stattdessen fungiert sie als intelligente Schnittstelle zwischen digitalen Systemen und der physischen Arbeitswelt. Hardware-Anforderungen sind außerdem bewusst niedrig gehalten: Von einfachen Barcode-Scannern bis zu industrietauglichen Tablets können verschiedene Endgeräte je nach Einsatzbereich gewählt werden. Die geräteunabhängige Software-Architektur ermöglicht flexiblen Einsatz ohne fundierte IT-Kenntnisse. Key User reichen oft aus, um das System zu betreiben und neue Anwendungsfälle zu entwickeln.

Praxisbeispiel: Intelligente Reel-Verwaltung

Ein konkretes Beispiel zeigt die technische Umsetzung: Das System trackt MSL-Reels vom Wareneingang bis zur Verwendung. Beim initialen Scan analysiert KI automatisch alle Barcode-Informationen. Der Prozess ist mit Umrüstvorgängen verknüpft: Reels werden erst dann aus der Logistik angefordert, wenn sie wirklich benötigt werden. Da Umrüstvorgänge oft verzögert werden, lassen sich hier wertvolle Stunden bei der MSL-Handhabung sparen. Das System koordiniert automatisch den Just-in-Time-Transport feuchtigkeitsempfindlicher Komponenten und deren sofortige Rückführung nach der Produktion.

Bei einem großen Elektronikhersteller mit mehreren tausend Mitarbeitern pro Werk werden beispielsweise bereits über 60 Use Cases pro Standort betrieben. Somit ist das System in nahezu 100 Prozent aller täglichen Arbeitsvorgänge integriert. Der Wert entsteht durch Transparenz, da alle Prozesse ideal ineinander greifen.

Systematische Implementierung vermeidet typische Fehler

Deutsche Unternehmen machen bei IoT-Projekten charakteristische Fehler: Sie investieren Millionen in SAP-Anpassungen, die bei jedem Update erneut Kosten verursachen. Solche monolithischen Systemarchitekturen führen zu komplexen Abhängigkeiten ohne spürbare Verbesserung im Arbeitsalltag. Erfolgreiche Connected Worker Projekte folgen dagegen einer strukturierten Methodik: Zunächst werden kritische Geschäftsprozesse aus Mitarbeiterperspektive analysiert. Typische Ansatzpunkte in der SMT-Fertigung sind Umrüstzeiten, MSL-Handhabung oder Tool-Management für Stencils und Nozzles.

Für jeden Anwendungsfall wird eine detaillierte ROI-Berechnung erstellt, die direkte Kosteneinsparungen und indirekte Effekte wie verbesserte Mitarbeiterzufriedenheit berücksichtigt. Anschließend wird ein ausgewählter Use Case in einem kontrollierten Umfeld pilotiert. Die Pilot-Phase testet sowohl technische Parameter (Latenzzeiten, Verfügbarkeit, Datenqualität) als auch organisatorische Aspekte (Nutzerakzeptanz, Prozessveränderungen). Kontinuierliche Datensammlung validiert die ROI-Prognosen in Echtzeit. Nach erfolgreicher Validierung erfolgt der Rollout auf weitere Bereiche. Key User werden zu internen Entwicklern geschult, die zusätzliche Use Cases selbstständig konfigurieren können. Diese Phase zeigt oft exponentielles Wachstum: Unternehmen entwickeln 40 oder mehr Anwendungsfälle binnen weniger Monate.

Messbare Erfolge in der Elektronikfertigung

Die Ergebnisse sind quantifizierbar: Probleme werden schneller behoben, Mitarbeiter besser eingesetzt und schneller angelernt. Fehler werden vermieden, Aufgaben rechtzeitig ausgeführt und Stillstände verhindert. Zusammen ergibt sich eine 25-prozentige Erhöhung der Mitarbeitereffizienz plus fünf Prozent oder mehr OEE-Steigerung. Für ein Werk bedeutet dies schnell Mehrwerte im deutlich einstelligen Millionenbereich, je nach Größe. Die Kombination aus optimierten Umrüstzeiten, verbesserter Tool-Verwaltung und intelligenter MSL-Handhabung schafft Wettbewerbsvorteile.

Von Wochen zu Minuten

Mit neuen KI-Integrationen reduziert sich die Erstellung von Arbeitsprozessen und Workflows auf wenige Minuten. Ein kurzes Video einer Arbeitsaufgabe genügt, um strukturierte Anweisungen zu erstellen. So gelingt es, ein ganzes Werk innerhalb weniger Wochen zu digitalisieren. Natürliche Spracheingabe revolutioniert zudem die Bedienung: Komplexe SAP-Masken werden durch natürliche Sprachinteraktion ersetzt. Mitarbeiter können Anfragen in normaler Sprache stellen, das System interpretiert diese und führt entsprechende Aktionen aus. Die Kombination aus menschlicher Erfahrung und maschineller Analyse schafft einen kontinuierlichen Optimierungskreislauf. Embedded Intelligence wird so zur praktischen Realität und ermöglicht die flexible, digitalisierte Produktion der Zukunft. (mc)

* Norman Hartmann ist CEO und Mitgründer von Workerbase.

(ID:50535215)