Es ist wichtig zu verstehen, dass die Textilindustrie mit großen Herausforderungen konfrontiert ist, die vor allem mit den sich ständig verändernden und innovativen Produkten und dem starken Wettbewerbsdruck zusammenhängen.

Der Wettbewerbsdruck ist verbunden mit einer größeren Produktvielfalt, kürzeren Vorlaufzeiten und einem höheren Serviceniveau, das die Kunden verlangen.

Schnelle Reaktionsfähigkeit wird heute als eine große Fähigkeit im Unternehmen angesehen, aber es ist wichtig zu verstehen, dass sie das Ergebnis guter Managementprozesse ist. In diesem Sinne müssen Planung und Kontrolle von der allgemeinen Ebene bis ins Detail erfolgen.

In der Vergangenheit war ein System vielleicht nicht erforderlich, weil es eine standardisierte Produktion gab, um eine große Menge desselben Artikels auf dieselbe Weise herzustellen. Heutzutage stehen wir vor einer großen Herausforderung in Bezug auf ein personalisiertes Kundenerlebnis, Unmittelbarkeit und hohe Qualität bei niedrigen Kosten.

Die Roadmap von Industrie 4.0, auch als vierte industrielle Revolution bezeichnet, ist gekennzeichnet durch horizontale Integration über Wertschöpfungsnetzwerke hinweg, durchgängige digitale Integration über die gesamte Wertschöpfungskette, vertikale Integration und vernetzte Produktionssysteme.

Industrie 4.0 wird zu einer Virtualisierung und Modularisierung der Produktionsprozesse und der Lieferkette führen und die Flexibilität und Personalisierung der Produktion auf der Grundlage von Cyber-Physical Systems (CPS) und IoT zusammen mit Enterprise Resource Planning (ERP), Manufacturing Execution System (MES), Product Lifecycle Management (PLM), Supply Chain Management (SCM) und anderen Softwaresystemen ermöglichen.

Die Schlüsselbegriffe der Industrie 4.0:

– Konnektivität:

Konnektivität erfordert Verbindungen zwischen einzelnen Netzknoten. Diese Verbindungen erhöhen die Sichtbarkeit und bieten eine digitale Datenüberwachung in Echtzeit durch Produktionsverfolgung und Versand späterer Aufträge, Qualitätsüberwachung, Ist-Kostenrechnung, Materialverfolgung und KPI mit Korrekturmaßnahmen.

Ein anschauliches Beispiel für Konnektivität in der Textilbranche ist das Herunterladen eines Färbeprogramms in das Maschinensteuerungssystem auf der Grundlage von Produktdaten und Stücklistenregeln aus einem ERP-System und der anschließende Empfang der tatsächlichen Leistungsdaten von der Maschine.

Das Internet der Dinge (IoT) breitet sich rasch aus, und die Konnektivität hat mit 8,4 Milliarden angeschlossenen Geräten eine globale Dimension erreicht. Gegenwärtig sind nur 15 % der Anlagen in der Produktion vernetzt, aber das ändert sich schnell. Die Technologiebranche arbeitet an mehr als 700 IoT-Plattformen für den industriellen Einsatz, und große Technologieunternehmen investieren massiv in hochskalierbare IoT-Plattformen.

– Intelligenz:

Künstliche Intelligenz, Fortschritte bei der Rechenleistung und die Verfügbarkeit großer Datenmengen ermöglichen es den Algorithmen des maschinellen Lernens, sich zu übertreffen. So hat die Sprach- und Bilderkennung bereits die Genauigkeit des menschlichen Gehirns erreicht. Das volle Potenzial der künstlichen Intelligenz in der Produktion ist jedoch noch nicht ausgeschöpft.

Nur ein kleiner Teil der Daten wird derzeit für die Entscheidungsfindung genutzt. So wurde beispielsweise auf einer Bohrinsel festgestellt, dass zwar 100 % der Daten erfasst, aber nur 0,5 % für die Entscheidungsfindung genutzt wurden.

Wir haben unsere Annahme geändert, dass Computer nicht denken, sondern dass KI auf Regeln basiert, die auf der Veränderung der Realität und auf Daten aus der Vergangenheit beruhen. Diese Regeln werden automatisch auf der Grundlage verfügbarer Daten erstellt, und das KI-System entscheidet dann auf der Grundlage der tatsächlichen Leistung in Echtzeit über Korrekturmaßnahmen.

– Flexible Automatisierung:

Automatisierung bedeutet, dass man Korrekturmaßnahmen ergreifen kann, während die Produktion noch läuft. Durch die Einbeziehung von Reaktionsmechanismen für Batch-Prozesse kann es möglich sein, die Charge zu retten oder bei kontinuierlichen Prozessen die erste Qualitätsproduktion zu erhöhen.

Die Automatisierungstechnik kann derzeit 60 % aller Fertigungsaufgaben in fast jedem Schritt eines Fertigungsprozesses automatisieren. Vom Nähen, Laden und Abnehmen, Verpacken des Endprodukts, der Stoffprüfung, Farbkorrekturen, Maschinensteuerungen, Farbanpassungen, die das ERP mit dem Digitaldrucker verbinden und die tatsächliche Geschwindigkeit, Effizienz und den Tintenverbrauch erfassen.

Die KI-Möglichkeiten im Digitaldruck können beispielsweise in der Kalkulation, Planung und Produktion genutzt werden. Bei der Kalkulation und Planung eines neuen Musters können sich die ERP-Systeme mit CAD-Systemen verbinden und nach Daten über ähnliche Produkte und Auflagenhöhen suchen.

Das System könnte die Tintenkosten und andere Kosten, einschließlich Abfall, auf der Grundlage der vorhandenen Daten berechnen und die Gesamtkosten ermitteln, ohne dass Versuche durchgeführt werden müssen. Die gleichen Informationen können auch für die Materialplanung verwendet werden.

Der derzeitige Verbreitungsgrad von Industrierobotern ist jedoch immer noch vergleichsweise gering, selbst in führenden Ländern wie Südkorea, wo nur 530 Roboter pro 10.000 Produktionsarbeiter eingesetzt werden.

Warum sollten sich Fertigungsbetriebe auf Industrie 4.0 umstellen?

Digitales Leistungsmanagement beschleunigt bestehende schlanke Managementprozesse. Die Gesamtanlageneffektivität (Overall Equipment Effectiveness, OEE) kann in nur drei Monaten von 20 % auf 50 % gesteigert werden, indem das Engagement der Bediener an der Front und des Managements im Hinblick auf Daten verbessert wird. Dies schafft auch große Datenmengen für die zukünftige Entscheidungsfindung.

Neue Algorithmen für die vorausschauende Wartung sorgen für eine höhere Maschinenverfügbarkeit, was auch zu einer Senkung der Energie- und Wartungskosten um 10 bis 15 % führt.

Weitere Möglichkeiten für die Integration von Big-Data-Algorithmen bestehen bei der Festlegung von Qualitätskorrekturmaßnahmen, der Kreditkontrolle, der Prognostizierung und der Auftragspriorität bei der Terminierung und Planung.

Big Data ist der Hauptakteur dieser Revolution. Die Integration von Daten aus Prozesssteuerungssystemen mit anderen Daten, wie z. B. Kostendaten, kann Unternehmen bei der Optimierung von Produktion, Energie und Durchsatzkontrolle durch ein digitales Qualitätsmanagement helfen, dank der Sensoren, die Daten für KI-Entscheidungen zur Vorhersage von Korrekturmaßnahmen sammeln.