Digitális tervezés, fejlett analitika, összekapcsolt anyagok és termékek – ez az a három kezdeményezés, amellyel a Freudenberg Sealing Technologies (FST) a digitalizációt az innováció területén előreviszi. Philipp Oestringer, Technology & Innovation, mindhárom kezdeményezést koordinálja, mint Initiative Owner.
„A digitális mérnöki munka önmagában nem újdonság” – mondja Oestringer. „Akkor kezdődött, amikor a tervrajzokat már nem papírra készítették, és helyette CAD-programokat kezdtek használni.” Amikor ma digitális mérnöki munkáról beszél, elsősorban az adatcserére és a digitális hálózatépítésre gondol: például a számítógépes tervezésre (CAD) a szimulációkkal a számítógépes tervezésben (CAE) és a számítógépes gyártással (CAM) a gyártástechnikában. „A rendszerek képesek egymással kommunikálni és megérteni egymás adatait. Olyan ez, mintha egy Excel-fájlból az MS Word segítségével tudnánk információt olvasni” – magyarázza.
A Digitális mérnöki kezdeményezés egyik jelenlegi projektje egy olyan rendszer bevezetésére összpontosít, amely az FST-nél a termékéletciklus-menedzsment (PLM) folyamatok konzisztens végponttól végpontig (E2E) történő megvalósítását szolgálja. Ez egy olyan szoftveres megoldás, amely a termék teljes életciklusa során tartalmazza a termék összes adatát – a teljes folyamatláncot, az eredeti probléma meghatározásától a termékfejlesztésen és gyártáson át az újrahasznosításig. A projekt első szakaszában az FST már a termékfejlesztési folyamatot a Siemens Teamcenter szoftverével a PLM rendszerben leképezi. A következő lépés a továbbfejlesztés lesz.
A párhuzamos munka elkerülése
A PLM-rendszer előnyei: Átláthatóságot teremt, és lehetővé teszi a termék történetének és életének részleteinek nyomon követését a bölcsőtől a sírig. Például az ellenőrzésekhez. De mindenekelőtt akkor, amikor a mérnököknek ugyanazt vagy hasonló követelménykatalógust mutatják be, mint ami már a rendszerben tárolva van. Az ilyen mérnöki szakértelem minden szervezeti egység számára elérhető. A meglévő tudásra építhetnek. A munka megkettőzése elkerülhető. Ugyanez vonatkozik arra az esetre is, ha a vállalat két vagy három helyén hasonló problémák merülnek fel, és a rendszer ezt feltárja. Ez lehetővé teszi a szinergiák megvalósítását. A szoftver emellett kézen fogja a fejlesztőket, és végigvezeti őket a fejlesztési folyamat során elvégzendő feladatokon. Szabványosított. Így semmi sem merül feledésbe. Az adatrekordok kicserélhetők az árukezelő rendszerrel (SAP) vagy az ügyfélkapcsolat-kezelő rendszerrel (CRM). Ezáltal elkerülhető a többletmunka és nő a hatékonyság.
Egy másik folyamatban lévő digitális mérnöki projekt a szellemi tulajdon (IP) kezelésével foglalkozik. Ez a „szellemi tulajdonról” szól, beleértve azt a kérdést, hogy az FST-nek folytatnia kell-e a szabadalmakat, vagy hagynia kell, hogy azok lejárjanak. Az IP-menedzsment rendszer az adatokat, például a forgalomra és a költségekre vonatkozó adatokat az „SAP”-ból nyeri, és összekapcsolja azokat olyan értelmes kulcsszámokkal, amelyek lehetővé teszik a minősített döntések meghozatalát.
Adatok gyűjtése és értékelése
A stratégiai innovációs terület másik két másik digitalizációs kezdeményezése is előrehaladást mutat. A Connected Products & Materials (Kapcsolódó termékek és anyagok) célja, hogy egyre több terméket és anyagot szereljenek fel érzékelő technológiával. Egyrészt az érzékelőkkel történő állandó állapotfigyelés lehetővé teszi az FST ügyfelei számára a pontos karbantartást („állapotfigyelés”). Másrészt az FST a valós idejű adatokat felhasználhatja termékei további fejlesztésére. A tényleges gyakorlatból származó adatok kiegészítik a tesztek és szimulációk során nyert adatbázist.
A fejlett elemzési kezdeményezés szintén az adatok elemzéséről szól. Egyrészt meglévő, de még kihasználatlan „adatbányákat” kell feltárni, másrészt új adatokat kell gyűjteni. „Ezeket az adatokat és tapasztalati értékeket aztán intelligens algoritmusok segítségével szeretnénk elemzésekhez felhasználni” – magyarázza Oestringer. A cél: egyre kevesebb próba és hiba a fejlesztés során, egyre több, megbízható adatokon alapuló intelligens előrejelzés. „Például a mesterséges intelligencia segítségével támogathatnánk a vegyületfejlesztést.”
Az adatok és előrejelzések egyre jobb minőségének köszönhetően például a prototípus-tesztek a szimulációkban előre kiszámított legjobb megoldásokra korlátozódhatnak. Ez időt és fejlesztési költségeket takarít meg. És növeli a fejlesztés során a mérnöki munka minőségét. Ez rendkívül fontos. Hiszen ha már a fejlesztés kezdetén rossz irányt vesznek, akkor a termékfejlesztési folyamat következő szakaszaiban a hibák kijavítása sokszorosan drágább lenne. Addigra már legyártásra kerülhetnek a prototípus szerszámok, megrendelhetők a gépek, vagy akár már az ügyfélnél is jelentkezhetnek minőségi problémák.
Oestringer előrejelzése szerint a növekvő adathalmazból hamarosan új üzleti lehetőségek adódhatnak. „Olyan jövőbeli igényekre is képesek leszünk megoldásokat kidolgozni, amelyekről ma még nem is tudjuk, hogy léteznek az adatok hiánya miatt.” Ha már új üzletről beszélünk: a Technology & Innovation fejlesztői mindig örömmel fogadják az üzleti egységekből érkező impulzusokat.
