Big Data trifft auf Big Steel: Industrie 4.0 im Stahlwerk

Anbieter zum Thema

Flow Europe GmbH

AGTOS Gesellschaft für technische Oberflächensysteme mbH GmbH

LVD GmbH

Software AG

Sensornetzwerk mit der betriebswirtschaftlichen Ebene verbinden

Ziel von ist es, das von der Saarstahl AG zur Produktionsüberwachung eingesetzte Sensornetzwerk mit der betriebswirtschaftlichen Ebene zu verbinden. Dies ermöglicht es, Qualitätsschwankungen in der Stahlverarbeitung — pro Jahr werden im Völklinger Stahlwerk rund 2,5 Mio. t Stahl erzeugt, der anschließend weiterverarbeitet wird — frühzeitig zu entdecken und sie durch Anpassungen der Produktions- beziehungsweise Geschäftsprozesse zu antizipieren. In einem solchen digitalen Industrieunternehmen lassen sich optimale Geschäftsabläufe prognostizieren und automatisiert in die Prozesssteuerung überführen. Produktbezogene Nachbearbeitungen können beispielsweise schon während der Produktion vorbereitet werden. Mit i-Prodict soll somit eine optimale Auslastung der Produktionskapazitäten gefördert werden.

Dr. Karlheinz Blessing, Vorstandsvorsitzender der Saarstahl AG: „Für ein weltweit agierendes Stahlunternehmen wie Saarstahl mit Kunden, die höchste Qualität bei immer kürzeren Produktzyklen verlangen, ist die digitale Vernetzung schon heute ein wichtiger Wertschöpfungsfaktor. Wenn wir durch i-Prodict zukünftig Produktionsprozesse optimieren oder sogar einsparen können, ist das ein sehr vielversprechender Ansatz“.

Big Data für vorausschauende Planung und optimierte Produktionsprozesse nutzen

„i-Prodict zeigt, wie Big Data in Unternehmen für eine vorausschauende Planung und optimierte Produktionsprozesse sorgt. Mit solchen Werkzeugen werden die umfangreichen Produktionsdaten, die heute ungenutzt bleiben, zu einer wertvollen Ressource für die Produktion", fasst Prof. Dr. Wolf-Dieter Lukas, verantwortlicher Abteilungsleilter im BMBF, die Vorteile von i-Prodict zusammen.

Der entwickelte Ansatz wird als technologischer Prototyp in die Prozessfertigung beim Anwendungspartner Saarstahl implementiert, getestet und validiert. Dies wird einerseits die Machbarkeit des technologischen Ansatzes unterstreichen und andererseits die Nutzenpotenziale einer Industrie 4.0 verdeutlichen.

Prof. Dr. Peter Loos, Leiter des Instituts für Wirtschaftsinformatik im DFKI: „Mit dem i-Prodict-Ansatz werden Big-Data-Analysen nicht nur zur Optimierung einzelner Produktionsschritte in Echtzeit realisiert, sondern auch zur Prognose und Steuerung gesamter Geschäftsprozesse, ein wesentlicher Schritt in Richtung des sogenannten Predictive Enterprise“.

(ID:43183569)