Abschlussbericht des Verbundvorhabens „Adaptive Smart Service Systeme zur Optimierung und Steuerung von Produktionssystemen auf Basis bedarfsorientiert konfigurierbarer Smart Data Bausteine (Plug_and_Control)“

Ziel des Forschungsvorhabens 'Plug_and_Control' war die Erarbeitung und prototypische Umsetzung eines Konzepts für flexibel konfigurierbare, standardisierte Datenbausteine zur Erfassung und Verarbeitung von Daten aus unterschiedlichen internen und externen Datenquellen von Produktionsunternehmen. Durch diese Datenbausteine sollte zum einen die Auftrennung des betrieblichen Datenstroms in Informationen, die unbedenklich bspw. in einer Cloud gespeichert werden können, und in sensible Daten, die zwingend im Unternehmen verbleiben müssen, realisiert werden. Zum anderen sollte durch den modularen Bausteinansatz die notwendige Flexibilität für eine Anwendung für verschiedene Problemstellungen in beliebigen Unternehmen geschaffen werden. Im entwickelten Konzept wurden fachlich zusammengehörige Daten in Datenbausteinen aggregiert, um eine Standardisierung, Qualitätssicherung sowie Echtzeit-Auswertung zu ermöglichen. Ergänzend wurden Lösungen zur Datenakquise aus Sensorik- und Maschinensteuerungsdaten sowie zur cloudbasierten Speicherung und bedarfsorientierten Verarbeitung der Daten generiert. Auf Basis der so entstandenen flexibel kombinierbaren Daten- und Methodenbausteine wurde ein modulares Dienstleistungsangebot geschaffen sowie prototypisch für verschiedene Anwendungsszenarien umgesetzt und validiert. Durch die im Projekt entwickelten Datenbausteine und deren individuelle Verknüpfung können technikbasierte Dienstleistungsprozesse zukünftig effizienter, flexibler und nutzenorientierter gestaltet werden. Der generierte Bausteinansatz stellt ein Bindeglied zwischen notwendiger Standardisierung und spezifischen Anforderungen für individualisierte Dienstleistungen dar. Neben den prototypischen Lösungen für konkrete Anwendungsfälle im Sonder- und Textilmaschinenbau, der Teilefertigung und des Metallbaus entstanden im Projekt auch allgemeingültige Ergebnisse für flexibel konfigurierbare Dienstleistungen zur Produktionsoptimierung in verschiedenen Branchen. Produktionsunternehmen können somit ihre Daten nicht nur flexibel nutzen, sie sind gleichzeitig auch in die Lage, ihren Kunden modulare, technische Dienstleistungen anzubieten. Diese Dienstleistungen können dabei einerseits auf das Produkt bezogen sein, indem Kunden z.B. in der Entwicklungs-/ Beauftragungsphase die Konfiguration einer Anlage mitgestalten oder während der Erstellung den Auftragsfortschritt verfolgen und Änderungen bewerten können. Andererseits sind Dienstleistungen, die sich auf den Produktionsprozess beziehen, möglich – bspw. die Optimierung von Prozessen, des Ressourceneinsatzes oder der Verfügbarkeit sowie die Ergänzung bestehender bzw. Entwicklung neuer Geschäftsmodelle. Der vorliegende Schlussbericht fasst die erreichten Ergebnisse und Erkenntnisse zusammen.:1 Das Projekt Plug_and_Control 1.1 Problemstellung und Motivation 1.2 Status Quo 1.3 Strategie & Forschungsfrage 1.4 Ziele des Projektes 2 Grundlagen digitaler Dienstleistungen 2.1 Definitionsrahmen digitaler Dienstleistungen 2.2 Beschreibung dienstleistungsbasierter Geschäftsmodelle mittels Gemini 4.0 Business Model Canvas 3 Projektkonsortium 3.1 Professur Fabrikplanung und Intralogistik der TU Chemnitz 3.2 ERMAFA Sondermaschinen- und Anlagenbau GmbH 3.3 KRS - SEIGERT GmbH 3.4 Terrot GmbH 3.5 ICM - Institut Chemnitzer Maschinen- und Anlagenbau e.V. 3.6 Hörmann Rawema Engineering & Consulting GmbH 3.7 Simba n³ GmbH 3.8 com2m GmbH 4 Digitales Dienstleistungskonzept 4.1 Anforderungen an die Methode 4.2 Modulares digitales Dienstleistungskonzept 4.3 Systembeschreibung 4.4 Zusammenhang von Servicekonzept & SDU-SMU-Sammlung 4.5 SDU-SMU-Bibliothek 5 Transfer in die Praxis 5.1 Prototypische Umsetzung des Anwendungsfalls „Maschineneinstellungen für 3D-Drucker bestimmen“ 5.2 Prototypische Umsetzung zum Anwendungsfall „Instandhaltungsmanagement“ bei der ERMAFA Sondermaschinen- und Anlagenbau GmbH 5.3 Prototypische Umsetzung zum Anwendungsfall „Maschineneinstellungen für die Kugelproduktion bestimmen“ bei der KRS - SEIGERT GmbH 5.4 Prototypische Umsetzung des Anwendungsfalls „Auftragsmonitoring“ bei der Terrot GmbH 5.5 Prototypische Umsetzung des Anwendungsfalls „Parameterbestimmung für den IHU-Prozess“ 5.6 Validierung und Verifikation 6 Methode zur Implementierung von Geschäftsmodellen 6.1 Prototyp ableiten 6.2 Prototyp implementieren 6.3 Prototyp testen 7 Zusammenfassung & Ausblick 8 Danksagung 9 Autorenverzeichnis 10 Veröffentlichungen & Vorträge 11 QuellenverzeichnisThe aim of the research project “Plug_and_Control” was the development and prototypical implementation of a concept for flexibly configurable, standardized data modules for the acquisition and processing of data from different internal and external data sources of production companies. On the one hand, these data modules should separate the operational data stream into information that can be safely stored – for example in a cloud – and into sensitive data that must remain in the company. On the other hand, the modular building block approach should create the necessary flexibility for an application for various problems in any company. In the developed concept, related technical data were aggregated in data modules in order to enable standardization, quality assurance and real-time evaluation. In addition, solutions for data acquisition from sensor and machine control data as well as for cloud-based storage and demand-oriented processing of the data were generated. Based on the flexibly combinable data and method modules a modular range of services was created, implemented and validated as prototypes for various application scenarios. Due to the data modules and their individual linkage that were developed in the project, technology-based service processes can be made more efficient, flexible and user-oriented in the future. The generated building block approach represents a link between the necessary standardization and specific requirements for individualized services. In addition to the prototype solutions for specific applications in companies of textile and special mechanical engineering, parts manufacturing and metal construction, the research project also provides general results for flexibly configurable services for production optimization usable in various industries. So, production companies can not only use their data more flexibly, they are also able to offer their customers modular, technical services. This present final documentation of the research project “Plug_and_Control” summarizes the most important results and findings.:1 Das Projekt Plug_and_Control 1.1 Problemstellung und Motivation 1.2 Status Quo 1.3 Strategie & Forschungsfrage 1.4 Ziele des Projektes 2 Grundlagen digitaler Dienstleistungen 2.1 Definitionsrahmen digitaler Dienstleistungen 2.2 Beschreibung dienstleistungsbasierter Geschäftsmodelle mittels Gemini 4.0 Business Model Canvas 3 Projektkonsortium 3.1 Professur Fabrikplanung und Intralogistik der TU Chemnitz 3.2 ERMAFA Sondermaschinen- und Anlagenbau GmbH 3.3 KRS - SEIGERT GmbH 3.4 Terrot GmbH 3.5 ICM - Institut Chemnitzer Maschinen- und Anlagenbau e.V. 3.6 Hörmann Rawema Engineering & Consulting GmbH 3.7 Simba n³ GmbH 3.8 com2m GmbH 4 Digitales Dienstleistungskonzept 4.1 Anforderungen an die Methode 4.2 Modulares digitales Dienstleistungskonzept 4.3 Systembeschreibung 4.4 Zusammenhang von Servicekonzept & SDU-SMU-Sammlung 4.5 SDU-SMU-Bibliothek 5 Transfer in die Praxis 5.1 Prototypische Umsetzung des Anwendungsfalls „Maschineneinstellungen für 3D-Drucker bestimmen“ 5.2 Prototypische Umsetzung zum Anwendungsfall „Instandhaltungsmanagement“ bei der ERMAFA Sondermaschinen- und Anlagenbau GmbH 5.3 Prototypische Umsetzung zum Anwendungsfall „Maschineneinstellungen für die Kugelproduktion bestimmen“ bei der KRS - SEIGERT GmbH 5.4 Prototypische Umsetzung des Anwendungsfalls „Auftragsmonitoring“ bei der Terrot GmbH 5.5 Prototypische Umsetzung des Anwendungsfalls „Parameterbestimmung für den IHU-Prozess“ 5.6 Validierung und Verifikation 6 Methode zur Implementierung von Geschäftsmodellen 6.1 Prototyp ableiten 6.2 Prototyp implementieren 6.3 Prototyp testen 7 Zusammenfassung & Ausblick 8 Danksagung 9 Autorenverzeichnis 10 Veröffentlichungen & Vorträge 11 Quellenverzeichni

Abschlussbericht des Verbundvorhabens „Adaptive Smart Service Systeme zur Optimierung und Steuerung von Produktionssystemen auf Basis bedarfsorientiert konfigurierbarer Smart Data Bausteine (Plug_and_Control)“

Ziel des Forschungsvorhabens 'Plug_and_Control' war die Erarbeitung und prototypische Umsetzung eines Konzepts für flexibel konfigurierbare, standardisierte Datenbausteine zur Erfassung und Verarbeitung von Daten aus unterschiedlichen internen und externen Datenquellen von Produktionsunternehmen. Durch diese Datenbausteine sollte zum einen die Auftrennung des betrieblichen Datenstroms in Informationen, die unbedenklich bspw. in einer Cloud gespeichert werden können, und in sensible Daten, die zwingend im Unternehmen verbleiben müssen, realisiert werden. Zum anderen sollte durch den modularen Bausteinansatz die notwendige Flexibilität für eine Anwendung für verschiedene Problemstellungen in beliebigen Unternehmen geschaffen werden. Im entwickelten Konzept wurden fachlich zusammengehörige Daten in Datenbausteinen aggregiert, um eine Standardisierung, Qualitätssicherung sowie Echtzeit-Auswertung zu ermöglichen. Ergänzend wurden Lösungen zur Datenakquise aus Sensorik- und Maschinensteuerungsdaten sowie zur cloudbasierten Speicherung und bedarfsorientierten Verarbeitung der Daten generiert. Auf Basis der so entstandenen flexibel kombinierbaren Daten- und Methodenbausteine wurde ein modulares Dienstleistungsangebot geschaffen sowie prototypisch für verschiedene Anwendungsszenarien umgesetzt und validiert. Durch die im Projekt entwickelten Datenbausteine und deren individuelle Verknüpfung können technikbasierte Dienstleistungsprozesse zukünftig effizienter, flexibler und nutzenorientierter gestaltet werden. Der generierte Bausteinansatz stellt ein Bindeglied zwischen notwendiger Standardisierung und spezifischen Anforderungen für individualisierte Dienstleistungen dar. Neben den prototypischen Lösungen für konkrete Anwendungsfälle im Sonder- und Textilmaschinenbau, der Teilefertigung und des Metallbaus entstanden im Projekt auch allgemeingültige Ergebnisse für flexibel konfigurierbare Dienstleistungen zur Produktionsoptimierung in verschiedenen Branchen. Produktionsunternehmen können somit ihre Daten nicht nur flexibel nutzen, sie sind gleichzeitig auch in die Lage, ihren Kunden modulare, technische Dienstleistungen anzubieten. Diese Dienstleistungen können dabei einerseits auf das Produkt bezogen sein, indem Kunden z.B. in der Entwicklungs-/ Beauftragungsphase die Konfiguration einer Anlage mitgestalten oder während der Erstellung den Auftragsfortschritt verfolgen und Änderungen bewerten können. Andererseits sind Dienstleistungen, die sich auf den Produktionsprozess beziehen, möglich – bspw. die Optimierung von Prozessen, des Ressourceneinsatzes oder der Verfügbarkeit sowie die Ergänzung bestehender bzw. Entwicklung neuer Geschäftsmodelle. Der vorliegende Schlussbericht fasst die erreichten Ergebnisse und Erkenntnisse zusammen.:1 Das Projekt Plug_and_Control 1.1 Problemstellung und Motivation 1.2 Status Quo 1.3 Strategie & Forschungsfrage 1.4 Ziele des Projektes 2 Grundlagen digitaler Dienstleistungen 2.1 Definitionsrahmen digitaler Dienstleistungen 2.2 Beschreibung dienstleistungsbasierter Geschäftsmodelle mittels Gemini 4.0 Business Model Canvas 3 Projektkonsortium 3.1 Professur Fabrikplanung und Intralogistik der TU Chemnitz 3.2 ERMAFA Sondermaschinen- und Anlagenbau GmbH 3.3 KRS - SEIGERT GmbH 3.4 Terrot GmbH 3.5 ICM - Institut Chemnitzer Maschinen- und Anlagenbau e.V. 3.6 Hörmann Rawema Engineering & Consulting GmbH 3.7 Simba n³ GmbH 3.8 com2m GmbH 4 Digitales Dienstleistungskonzept 4.1 Anforderungen an die Methode 4.2 Modulares digitales Dienstleistungskonzept 4.3 Systembeschreibung 4.4 Zusammenhang von Servicekonzept & SDU-SMU-Sammlung 4.5 SDU-SMU-Bibliothek 5 Transfer in die Praxis 5.1 Prototypische Umsetzung des Anwendungsfalls „Maschineneinstellungen für 3D-Drucker bestimmen“ 5.2 Prototypische Umsetzung zum Anwendungsfall „Instandhaltungsmanagement“ bei der ERMAFA Sondermaschinen- und Anlagenbau GmbH 5.3 Prototypische Umsetzung zum Anwendungsfall „Maschineneinstellungen für die Kugelproduktion bestimmen“ bei der KRS - SEIGERT GmbH 5.4 Prototypische Umsetzung des Anwendungsfalls „Auftragsmonitoring“ bei der Terrot GmbH 5.5 Prototypische Umsetzung des Anwendungsfalls „Parameterbestimmung für den IHU-Prozess“ 5.6 Validierung und Verifikation 6 Methode zur Implementierung von Geschäftsmodellen 6.1 Prototyp ableiten 6.2 Prototyp implementieren 6.3 Prototyp testen 7 Zusammenfassung & Ausblick 8 Danksagung 9 Autorenverzeichnis 10 Veröffentlichungen & Vorträge 11 QuellenverzeichnisThe aim of the research project “Plug_and_Control” was the development and prototypical implementation of a concept for flexibly configurable, standardized data modules for the acquisition and processing of data from different internal and external data sources of production companies. On the one hand, these data modules should separate the operational data stream into information that can be safely stored – for example in a cloud – and into sensitive data that must remain in the company. On the other hand, the modular building block approach should create the necessary flexibility for an application for various problems in any company. In the developed concept, related technical data were aggregated in data modules in order to enable standardization, quality assurance and real-time evaluation. In addition, solutions for data acquisition from sensor and machine control data as well as for cloud-based storage and demand-oriented processing of the data were generated. Based on the flexibly combinable data and method modules a modular range of services was created, implemented and validated as prototypes for various application scenarios. Due to the data modules and their individual linkage that were developed in the project, technology-based service processes can be made more efficient, flexible and user-oriented in the future. The generated building block approach represents a link between the necessary standardization and specific requirements for individualized services. In addition to the prototype solutions for specific applications in companies of textile and special mechanical engineering, parts manufacturing and metal construction, the research project also provides general results for flexibly configurable services for production optimization usable in various industries. So, production companies can not only use their data more flexibly, they are also able to offer their customers modular, technical services. This present final documentation of the research project “Plug_and_Control” summarizes the most important results and findings.:1 Das Projekt Plug_and_Control 1.1 Problemstellung und Motivation 1.2 Status Quo 1.3 Strategie & Forschungsfrage 1.4 Ziele des Projektes 2 Grundlagen digitaler Dienstleistungen 2.1 Definitionsrahmen digitaler Dienstleistungen 2.2 Beschreibung dienstleistungsbasierter Geschäftsmodelle mittels Gemini 4.0 Business Model Canvas 3 Projektkonsortium 3.1 Professur Fabrikplanung und Intralogistik der TU Chemnitz 3.2 ERMAFA Sondermaschinen- und Anlagenbau GmbH 3.3 KRS - SEIGERT GmbH 3.4 Terrot GmbH 3.5 ICM - Institut Chemnitzer Maschinen- und Anlagenbau e.V. 3.6 Hörmann Rawema Engineering & Consulting GmbH 3.7 Simba n³ GmbH 3.8 com2m GmbH 4 Digitales Dienstleistungskonzept 4.1 Anforderungen an die Methode 4.2 Modulares digitales Dienstleistungskonzept 4.3 Systembeschreibung 4.4 Zusammenhang von Servicekonzept & SDU-SMU-Sammlung 4.5 SDU-SMU-Bibliothek 5 Transfer in die Praxis 5.1 Prototypische Umsetzung des Anwendungsfalls „Maschineneinstellungen für 3D-Drucker bestimmen“ 5.2 Prototypische Umsetzung zum Anwendungsfall „Instandhaltungsmanagement“ bei der ERMAFA Sondermaschinen- und Anlagenbau GmbH 5.3 Prototypische Umsetzung zum Anwendungsfall „Maschineneinstellungen für die Kugelproduktion bestimmen“ bei der KRS - SEIGERT GmbH 5.4 Prototypische Umsetzung des Anwendungsfalls „Auftragsmonitoring“ bei der Terrot GmbH 5.5 Prototypische Umsetzung des Anwendungsfalls „Parameterbestimmung für den IHU-Prozess“ 5.6 Validierung und Verifikation 6 Methode zur Implementierung von Geschäftsmodellen 6.1 Prototyp ableiten 6.2 Prototyp implementieren 6.3 Prototyp testen 7 Zusammenfassung & Ausblick 8 Danksagung 9 Autorenverzeichnis 10 Veröffentlichungen & Vorträge 11 Quellenverzeichni