Qualität der Zukunft

Vor rund 20 Jahren wäre das, was Industrie 4.0 ausmacht, ganz klar als Science Fiction klassifiziert worden: Materialien, die wissen, was einmal aus ihnen wird, und die über das Internet mit Maschinen kommunizieren, um sich Bearbeitungszeit zu reservieren. Fabriken, die Varianten eines Massenprodukts in Losgröße eins produzieren können, die sich ohne Arbeitsvorbereitung und detaillierte Planung des Menschen selbst organisieren. Wartungseingriffe, die über Tausende von Kilometern über das Internet erfolgen.

Global vernetzte Entwicklungs- und Fertigungsverbünde, die nur Datensätze teilen und versenden müssen, damit irgendwo auf der Welt ein Bauteil „Just in Time“ produziert wird. Bauteile, die während des Gebrauchs Daten an die Entwickler liefern, mit deren Hilfe sie Einsatzbedingungen verstehen und ihre Designs verbessern können. Industrie 4.0 ist die Zukunft der Produktion.

Entwicklungsdruck marktgetrieben

Grundlage für diese von Wissenschaft und Bundesregierung genannte Entwicklung „Industrie 4.0“ sind cyber-physische Systeme – das Internet der Daten und Dinge. Hier gibt es in Deutschland Handlungsbedarf: Denn als bedeutender Produktionsstandort, mit hohem Lohnniveau und wenig Rohstoffressourcen, steht gerade Deutschland unter dem Druck, sich hin zur Industrie 4.0 zu entwickeln, um die eigene Premiumposition zu halten. Der Handlungsbedarf ist in erster Linie marktgetrieben. Kostendruck einerseits und die Notwendigkeit, kundenindividueller zu fertigen und schneller marktreif zu sein, erfordert maximal flexible und optimal kosteneffiziente Fabriken und Entwicklungsprozesse.

Die menschenleere Produktion ist nicht zu befürchten. Allerdings verändern sich die Anforderungen an Produktionsmitarbeiter erheblich – sie steigen. Anteilig werden mehr Ingenieure benötigt. Facharbeiter müssen IT- und systemtechnische Kompetenzen aufweisen. Ralf Stengler, Präsident der Hochschule Darmstadt, kennt die künftigen Qualifizierungsanforderungen. „Noch nie ist das Fachwissen unserer Ingenieure so schnell veraltet wie heute“, stellt er fest. Gerade Fachhochschulen wie die in Darmstadt müssen den Studenten vermitteln, wie sie sich schnell das aktuelle, praxisrelevante Wissen aneignen. „Wir werden sie darauf vorbereiten, in einer sich technisch rasant verändernden Welt nicht nur zu bestehen, sondern diese aktiv zu gestalten. Unser Ziel ist es, dass die Absolventen die Industrie 4.0 kreieren.“

Fehler vor Entstehung identifizieren

Klassische Ansätze der Qualitätssicherung greifen künftig nicht mehr. Die gesamte Qualitätssicherung muss digital und vor allem medienbruchfrei erfolgen, um eine ausreichend schnelle und umfassende Datenerfassung zu ermöglichen und den Engpassfaktor Mensch bei der Datenübertragung auszuschließen.

In der Folge entstehen effizientere Aussichten auf eine vorausschauende Instandhaltung und Qualitätssicherung: virtuelle Modelle und Expertensysteme, die alles überwachen und bereits vor Umsetzung genauestens berechnen, um Ausschuss und Kosten durch „Trial and Error“ zu vermeiden. Industrie 4.0 muss sich zusätzlich gegen ungewollte Eingriffe wie Hacker-Angriffe schützen – ob diese irrtümlich oder aufgrund gezielter Sabotage erfolgen. Dazu sind erhebliche technische und organisatorische Entwicklungen erforderlich: Datenformate und Schnittstellen müssen standardisiert werden und es gilt, der unbefugten Nutzung von Produkt- und Fertigungsdaten vorzubeugen.

Die neue Technik macht die Qualitätssicherung auch einfacher. So stehen viele neue, kleinere und damit besser in die Maschinen integrierbare Sensoren und Messvorrichtungen zur Verfügung. Wo früher aus ökonomischen Gründen nur punktuell Stichprobenprüfungen und statistische Verfahren durchgeführt wurden, ist heute eine 100-Prozent-Prüfung wieder wirtschaftlich. Die IT-Systeme können riesige Mengen von Mess- und Qualitätsdaten verarbeiten. So werden etwa durch Losgröße eins auch die Steuerungsparameter qualitätsrelevant, da sie nicht mehr im Voraus geplant sind, sondern sich mit jedem Produkt ändern müssen. Moderne Systeme erkennen Auffälligkeiten und helfen dabei, Ursachen sowie Quellen von Fehlern zu identifizieren – im Idealfall sogar vor der Fehlerentstehung.