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IoT Use Case Podcast
Ing. Madeleine Mickeleit erklärt das "Internet der Dinge" direkt aus der industriellen Praxis! Anhand von Anwendungsbeispielen und Projekten von Anwendern aus dem IoT Use Case Ökosystem. Der erste deutsche Podcast, der die Erfahrungen aus über 350 Projekten teilt und täglich den IIoT-Markt für euch versteht. Euer persönlicher Informationskanal inkl. Netzwerk. Fast täglich neue Use Cases – unter www.iotusecase.com. Der IoT Use Case Podcast ist bestrebt, anderen zum Erfolg zu verhelfen und die Welt über die Vorteile und die praktische Umsetzung der IIoT-Branche aufzuklären. Unsere Mission: Das industrielle Internet der Dinge vor allem für den deutschsprachigen Mittelstand zugänglicher zu machen. Der Begriff des industriellen Internet der Dinge (IIoT) beschreibt die industrielle Ausprägung des IoT und beruht auf dem gleichen Konzept. Im Rahmen der Industrie 4.0 ist das IIoT ein Schlüsselkonzept zur Vernetzung aller Maschinen, Geräte und Systeme in Echtzeit über Gateways und EDGE-Devices. Diese Vernetzung steigert die Effizienz industrieller Prozesse, senkt Produktionskosten und legt den Weg für neue Geschäftsmodellen. Um von diesem hohen Fluglevel einige Ebenen tiefer zu gehen, haben wir unterschiedliche Experten eingeladen, die aus der Praxis und ihren Erfahrungen berichten. Wir sprechen im Podcast mit Experten anhand konkreter IIoT Use Cases aus der Praxis mit unterschiedlichen Ausprägungen, um einfach und verständlich auch die komplextesten Technologien greifbar zu gestalten. Dabei geht es um Use Cases zur unternehmensinternen, prozessualen Kosteneinsparung entlang der Wertschöpfungskette und um neue Geschäftsmodelle. Auch Experten aus Interessensgruppen wie Banken, Versicherungen, Auditoren oder Instituten berichten über aktuelle Entwicklungen am Markt.Übersicht über die Themen: Ökosysteme, Arbeitskreise, Startups, Kooperationen, Geschäftsmodelle, Investitionen, ROI, Markplätze, Apps (SaaS), Sicherheit & Risiken, Lizenzmodelle, Vertrieb, Change Prozess: Transformation, Mitarbeiter, Skill-Set, Kultur, agile Methoden, Innovation, Technologien, EDGE-Computing, Retrofit, Cloud-Computing, KI, Konnektivität, Netzwerke, Protokolle, AR, Skalierbarkeit, Standardisierung, Komplexität, APIs - Wir liefern Insights zum Industriellen IoT Markt aus erster Hand und halten euch auf dem Laufenden mit neuesten Nachrichten, Marktentwicklungen und Trends.
IoT Use Case Podcast
#027 | Echtzeitdaten von Werkzeugmaschinen und Zerspanungswerkzeugen – Über den digitalen Zwilling des Bearbeitungszyklus sowie Big Data und Machine Learning der Werkzeugabnutzung in der Praxis | Grob Werke & Hufschmied Zerspanungssysteme
Mit Ing. Madeleine Mickeleit und den Firmen GROB-Werke und Hufschmied Zerspanungssysteme. Stellvertretend mit Ralph Hufschmied (Geschäftsführer) und Emil Nigl (Digitalisierung & Product Sales Manager).
(Feedback hier > https://airtable.com/shrDht7jG3XSLxJOF)
In dieser Folge springen wir in die Welt der Werkzeugmaschinen und der zugehörigen Zerspanungswerkzeuge. Für diejenigen von euch die vom Kerngeschäft her nicht tagtäglich damit zu tun haben: Das Fräsen ist ein spanendes (also wo Späne beim abtragen entstehen) Fertigungsverfahren zur Herstellung von Werkstücken mit geometrisch bestimmter Gestalt (Beispiel Automotive – Konstruktion erstellt die Geometrie – dann werden diese Bauteile bspw. für die Rohkarosserie aus Stahl oder anderen Materialien hergestellt). Die Firma GROB hat als Kerngeschäft die Herstellung dieser Anlagen (Bearbeitungszentren) und Werkzeugmaschinen - die Firma Hufschmied entwickelt und fertigt die Werkzeuge, die in der Werkzeugmaschine dann zum Einsatz kommen. Mehr dazu erzählen die beiden in der Folge.
Use Case 1 | Weniger Stillstand und mehr Transparenz in der Produktion. Im Use Case 1 erläutert Emil, dass wenn am Wochenende im automatisierten Betrieb eine Maschine ausfällt, häufig stundenlange Stillstände die Folge sind.
Eine IoT-basierte Überwachungslösung alarmiert den Bereitschaftsdienst rechtzeitig. Jede Senkung von Stillstandzeiten rechnet sich sofort für den Maschinenbetreiber. Angenommen, eine Stunde Bearbeitung kostet 100 Euro und die Betriebszeit ist 6.000 bis 7.000 Stunden pro Jahr und Maschine. Das Vermeiden von 10 Prozent Stillstandzeit würde pro Maschine mindestens 60.000 Euro im Jahr bringen.
Zudem haben Unternehmen durch die Ermittlung von Maschinendaten zusätzliche Möglichkeiten zur Analyse ihrer Prozesse, etwa zur Verbesserung der Takt -und Anlieferungszeiten. Ein Beispiel aus der Praxis: Durch die Maschinendaten konnte GROB das Entgraten in seinen Maschinen verbessern. Ursprünglich sollte bei Neuentwicklungen auch das Entgraten automatisch im Inneren der Maschine geschehen. Datenanalysen zeigten allerdings, dass manuelles Entgraten außerhalb der Maschine deutlich bessere Ergebnisse erzeugt.
Use Case 2 | Werkzeugabnutzung mit lernfähigen Verfahren ermitteln. Im Use Case 2 spricht Ralph über den Verschleiß von Werkzeugen in Zerspanungssystemen. Dieser wird von Maschinenbedienern meist nach einer subjektiven Einschätzung bewertet – nach Gehör. Mit akustischen Sensoren und Machine Learning lässt sich diese Einschätzung digitalisieren und damit objektivieren.
Durch die Verarbeitung aller Daten während des gesamten Herstellungsprozesses entsteht ein digitaler Zwilling nicht nur des Werkzeugs oder der Maschine, sondern des gesamten Bearbeitungszyklus. Dadurch lässt sich nachverfolgen, wie sich der Abnutzungsgrad des Werkzeuges Minute für Minute entwickelt. Die Software kann im richtigen Moment eingreifen und die Bediener zum Wechseln des Werkzeugs auffordern. Dadurch wird das Prozess Wissen der Mitarbeiter digitalisiert und vereinheitlicht.
(Gastgeberin | https://www.linkedin.com/in/madeleine-mickeleit/)
(Interviewpartner | https://www.linkedin.com/in/emil-nigl-a3137576/ und https://www.linkedin.com/in/ralph-hufschmied-bb1573b6/)