Wie COVID-19 Fortschritte in der Automatisierung vorantrieb

Anmerkung des Autors: Dieser Artikel wurde auf Grundlage von Interviews des Autors mit mehreren Experten der Automatisierungsbranche verfasst. 

Im Jahr 2021 brachte Westec Plastics ein riesiges Banner mit der Aufschrift „We're hiring!“ („Wir stellen ein!“) vor seinem Gebäude in Livermore, Kalifornien, an, investierte Geld für Inserate auf den wichtigsten Online-Jobbörsen und erhöhte das Einstiegsgehalt, das bereits weit über dem Mindestlohn lag, um 24 %. Doch das half alles nichts; seit mehr als einem Jahr fehlt es Westec in allen drei Schichten an Personal, infolgedessen das Unternehmen auch Aufträge verloren hat. 

Inzwischen geht es Westec aber sogar besser als zuvor. Das Unternehmen mit 100 Mitarbeitern hat sich vor Kurzem drei „Cobots“ – Roboter, die neben menschlichen Mitarbeitern arbeiten – angeschafft, die einige der einfacheren Aufgaben übernommen haben (Abbildung 1). Westec versucht immer noch, mehr Personal zu akquirieren, aber da inzwischen drei Cobots die Arbeit von sechs Mitarbeitern erledigen, ist der Mangel an Arbeitskräften viel weniger gravierend. „Es funktioniert hervorragend“, bestätigt Tammy Barras, President von Westec. „Wir haben bereits zwei weitere Cobots bestellt und planen, unseren Roboterbestand weiter aufzustocken.“

Die Entwicklung hin zur Automatisierung begann schon lange vor der Pandemie, aber der Arbeitskräftemangel und die Unterbrechungen in den Lieferketten, die in den letzten zwei Jahren auftraten, beschleunigten einen ohnehin schon stetigen Trend. Unternehmen, die die Automatisierung bisher hinausgezögert oder nur langsam vorangetrieben haben, hatten plötzlich jede Menge Gründe, den Schritt zu wagen. „Sie mussten sich nicht mehr fragen, ob eine Automatisierung für sie machbar ist“, sagt Thorsten Wuest, Dozent für Smart Manufacturing an der West Virginia University. „Im Grunde hatten sie keine andere Wahl.“

Unternehmen wie Westec, die während der Pandemie Automatisierungslösungen eingeführt oder aufgerüstet haben – und bei denen sich die Investitionen schnell amortisiert haben – werden diese wahrscheinlich weiter ausbauen, so Wuest. „Die Frage, die sich nunmehr stellt, ist, wie wir die Vorteile der Automatisierung am besten nutzen können, jetzt, wo der Betrieb wieder normal läuft“, erklärt er. Diese Vorteile nehmen zu, fügt er hinzu, vor allem weil Roboter und andere Arten der Automatisierung in der Fertigung immer intelligenter, flexibler und kostengünstiger werden.

 
Abbildung 1: Kleinere Hersteller wie Westec Plastics konnten den Arbeitskräftemangel durch den Einsatz kostengünstiger, selbstlernender Roboter, die neben den Mitarbeitern arbeiten können, abfedern. (Quelle: Westec Plastics)

Ein großer Gewinn

Eine Studie von SnapLogic und Cebr vom November 2021 ergab, dass US-Unternehmen innerhalb von drei Monaten nach der Investition in Automatisierung eine durchschnittliche jährliche Umsatzsteigerung von 7 % erzielten.  Gleichzeitig konnten sie die Beschäftigung um 7 % erhöhen. Der Gedanke, dass Automatisierung mehr Arbeitsplätze schaffen kann, klingt zunächst erst einmal kontraintuitiv, macht aber tatsächlich Sinn, so Jordan Kretchmer, Chief Executive Officer von Rapid Robotics, einem in San Francisco ansässigen Unternehmen, das Fertigungsunternehmen wie Westec mit Robotern beliefert. „Alle Studien der letzten Jahre zeigen, dass eine Senkung der Arbeitskosten um 10 % im Verhältnis zu den Produktkosten zu einer Steigerung der Gewinnspanne um 20 % führt“, sagt Kretchmer. „Und größere Gewinnspannen bedeuten mehr Potenzial, um Mitarbeiter einzustellen, weiterzubilden und länger zu beschäftigen.“

Laut dem U.S. Bureau of Labor Statistics (Amt für Arbeitsstatistik der USA) hat sich die Gleichung in den letzten Jahren sogar noch stärker zugunsten der Automatisierung verschoben, da die Löhne im verarbeitenden Gewerbe seit Anfang 2020 um 10 % gestiegen sind.  Außerdem ist es schwierig, Personal für weniger angenehme Aufgaben zu finden. „Die Leute wollen nicht ständig vor einer Maschine sitzen und den ganzen Tag Metallspäne abbekommen“, erklärt Kretchmer.

Unternehmen hatten zwischenzeitlich mit den Unterbrechungen in den Lieferketten zu kämpfen, die die Weltwirtschaft vor riesige Herausforderungen stellten. „In der einen Woche hatten wir einen Zulieferer im Ausland, der Werkzeuge für uns herstellt, und in der nächsten Woche musste dieser Zulieferer sein Werk schließen“, sagt Barras. „Jetzt fordern unsere Kunden, dass wir alle unsere Werkzeuge im Inland produzieren lassen, um Probleme dieser Art zu vermeiden.“ Doch die Verlagerung der Nachfrage auf die inländische Produktion hat den Druck auf die Personalbeschaffung nur noch verstärkt.

Intelligentere Automatisierung

Anbieter von Automatisierungslösungen erweitern ihre Anlagen um künstliche Intelligenz (KI), Machine Learning (ML) und andere fortschrittliche Software, um diese und andere Probleme für Fertigungsunternehmen zu lösen. „Man kann eine große Beschleunigung bei der Implementierung von intelligenten Werkzeugen zu der eher grundlegenden Art der Automatisierung feststellen, auf die sich Unternehmen in den letzten 20 Jahren konzentriert haben", so Heath Stephens, Leiter im Bereich Digitalisierung bei Hargrove Controls and Automation, einem Systemintegrator für Automatisierung in Mobile, Alabama.

Stephens weist darauf hin, dass viele Hersteller schon vor langer Zeit Geräte installiert haben, die Daten von Sensoren aufzeichnen, die Temperatur, Druck, Durchfluss und Dutzende anderer möglicher Variablen überwachen. Die meisten Unternehmen konnten mit den Daten jedoch nicht viel anfangen, da ein Team hochqualifizierter Analysten erforderlich wäre, um sie zu sichten und die komplexen Berechnungen durchzuführen, die zur Verbesserung des automatisierten Betriebs erforderlich sind. 

ML kann jedoch die Daten in Echtzeit sortieren und automatisch mehrere Steuerungen in einem Fertigungsprozess anpassen, um die Ergebnisse zu verbessern – zum Beispiel die Reinheit einer hergestellten Chemikalie erhöhen, die Energiekosten senken, indem die Temperatur eines Prozesses gesenkt wird, ohne den Output zu beeinträchtigen, oder den Materialabfall minimieren, um die Nachhaltigkeit zu erhöhen (Abbildung 2). „Wenn es um einen Prozess mit 10 Parametern geht, ist eine Person allein nicht in der Lage, sie alle einzustellen, um den Sweetspot zu finden“, erklärt Stephens. „Aber einem ML-Programm gibt man einfach die Ziele vor und es findet heraus, wie sie erreicht werden können.“

Die neue Automatisierungsintelligenz steigert nicht nur die Leistung und senkt die Kosten, sondern verbessert auch die prädiktive Instandhaltung. Stephens weist darauf hin, dass herkömmliche Vorhersagen einfache Sensormesstechniken wie erhöhte Vibrationen nutzen, um nur wenige Stunden vor einem Ausfall zu warnen. Aber jetzt können ML-Programme, von denen viele cloudbasiert sind, komplexe Muster in mehreren Sensoren erkennen und mindestens eine Woche im Voraus Ausfallwarnungen geben – genug Zeit, um benötigte Teile zu bestellen und Instandhaltungsmaßnahmen während der geplanten Ausfallzeit zu planen und so kostspielige Stillstände zu vermeiden. „Bei der hinzugefügten Intelligenz geht es nicht um den Abbau von Personal, sondern um die Verbesserung von Effizienz und Qualität“, bemerkt Stephens.

Wuest erklärt, dass das Hinzufügen von KI-basierten Fähigkeiten zu Fertigungsprozessen und Robotern zu einer „kognitiven Automatisierung“ führt, und merkt an, dass der größte Vorteil darin liegt, wie diese in die herkömmliche „physische Automatisierung“ integriert wird. „Machine Learning, Analytik, Sichtsysteme, Sensoren – all das geht jetzt Hand in Hand mit Robotern und anderen Maschinen“, sagt Wuest.

 
Abbildung 2: Die Automatisierung von Fertigungsprozessen umfasst KI-basierte Programme, die Prozesse überwachen und anpassen, um die Produktion zu steigern, Kosten zu senken und die Nachhaltigkeit zu verbessern. (Quelle: Hargrove Controls and Automation)

Mehr für weniger

Aufgrund der Kosten und der Komplexität der Programmierung und Einrichtung war die Einführung von Robotern für kleinere Fertigungsunternehmen lange Zeit ein schwieriges Unterfangen. Kretchmer zufolge kann es Hunderttausende oder sogar Millionen von US-Dollar kosten, Roboter an einem Fließband zu positionieren. Eine solche Investition lohnt sich zwar für große Unternehmen, die ein und dasselbe Teil über mehrere Jahre hinweg auf die gleiche Art und Weise herstellen, aber für kleinere Unternehmen ist sie in der Regel unwirtschaftlich. „Achtundneunzig Prozent der amerikanischen Hersteller haben Fließbänder, die sich von Auftrag zu Auftrag ständig ändern“, so Kretchmer. Wenn die Neuprogrammierung eines Roboters bei jedem Wechsel am Fließband 100.000 US-Dollar kostet, macht die Investition keinen Sinn.

Um dieses Problem zu umgehen, bauen Robotikunternehmen jetzt ML-basierte Fähigkeiten zur Selbstprogrammierung in Roboter ein. Der „Rapid Machine Operator“-Roboter von Rapid Robotics zum Beispiel sieht ein computergestütztes Designdiagramm eines Bauelements und die zu erledigende Aufgabe. Dann analysiert der Roboter mithilfe seiner vier Kameras seinen Arbeitsbereich und bestimmt selbst, wie er die Aufgabe am besten mit einer Genauigkeit von 0,1 mm erledigen kann – zum Beispiel ein Teil in eine Maschine einlegen und wieder entnehmen, die Maschine selbst bedienen oder schweißen. Wenn ein Bauelement aus seiner Position gerät, passt der Roboter diese Abweichung im Handumdrehen an.

Da KI-basierte Roboter so einfach zu konfigurieren sind, können sie zwischen verschiedenen Fließbändern hin- und herbewegt werden oder weiterarbeiten, während ein Fließband für einen neuen Auftrag umkonfiguriert wird. „Man kann unseren Roboter zu einer neuen Maschine rollen, und in dreißig Sekunden beginnt er mit der Produktion, genau wie ein Mensch“, erklärt Kretchmer. Im Gegensatz zu den enormen Kosten für den Kauf und die Einrichtung eines herkömmlichen Roboterarms kostet der Rapid Machine Operator nur 2.100 US-Dollar pro Monat.

Wuest stellt fest, dass die kognitive Automatisierung mit zunehmender Leistungsfähigkeit auch höher qualifizierte Aufgaben übernehmen wird. Er ist überzeugt, dass die Vorteile dieser immer ausgefeilteren Automatisierung auch weiterhin mehr und bessere Möglichkeiten für menschliche Arbeitskräfte schaffen werden. Das Risiko besteht seiner Meinung nach darin, dass viele der Menschen, deren derzeitige Arbeitsplätze von automatisierten Anlagen übernommen werden, nicht über die erforderlichen Qualifikationen verfügen, um die neu entstehenden Arbeitsplätze zu besetzen.

Um dieses Problem in den Griff zu bekommen, müssen Schulen, Unternehmen und Regierungen mehr Anstrengungen unternehmen, um Mitarbeiter weiterzubilden, damit sie die neuen Möglichkeiten nutzen können, die sich durch die automatisierungsbedingte Produktivität ergeben, meint Wuest. „Die Kombination von Automatisierung und qualifizierten Mitarbeitern vereint das Beste aus beiden Welten“, sagt er.