Die industrielle Automatisierung revolutioniert die Fertigungslandschaft durch eine fundamentale Transformation von Produktionsprozessen. Mit einem weltweiten Marktvolumen von über 250 Milliarden Dollar transformiert die Automatisierungstechnik Unternehmen jeder Größenordnung. Durch die Integration digitaler Technologien und intelligenter Systeme können Hersteller heute eine beispiellose Effizienzsteigerung erzielen. Von der Reduzierung der Durchlaufzeiten um bis zu 30% bis hin zur Erhöhung der Kapazitätsauslastung um durchschnittlich 25% – die Automatisierung bietet substantielle Vorteile. Sie ermöglicht zudem eine signifikante Senkung der Fehlerquoten auf unter 1% und verbessert die Ressourcennutzung durch präzise Steuerungssysteme. Die Kombination aus Robotik, künstlicher Intelligenz und vernetzten Sensoren schafft dabei die Grundlage für eine agile, zukunftsfähige Produktion, die flexibel auf Marktanforderungen reagieren kann.
Grundlegende Konzepte der industriellen Automatisierung und ihre Evolution
Die industrielle Automatisierung hat sich von einfachen mechanischen Steuerungen zu komplexen, vernetzten Systemen entwickelt. Diese Evolution wurde durch das Zusammenspiel von technologischem Fortschritt, Marktanforderungen und dem Streben nach Effizienzsteigerung vorangetrieben. Moderne Automatisierungslösungen integrieren Hardware, Software und Kommunikationsprotokolle in umfassende Systeme, die den gesamten Produktionsprozess optimieren. Der Kerngedanke bleibt dabei die Substitution manueller Tätigkeiten durch Maschinen und Algorithmen, um Präzision, Geschwindigkeit und Wiederholbarkeit zu maximieren.
Die heutige Automatisierungstechnik basiert auf vier grundlegenden Elementen: Sensorik zur Erfassung von Prozessdaten, Aktorik zur physischen Umsetzung von Steuerbefehlen, Steuerungssysteme zur Prozessregelung sowie Kommunikationsinfrastrukturen zum Datenaustausch. Diese Komponenten bilden das Rückgrat moderner Produktionssysteme und ermöglichen die Integration von Fertigungsstraßen in übergeordnete Unternehmensstrukturen. Durch fortschrittliche Vernetzung entstehen neue Möglichkeiten zur Prozessoptimierung, die weit über die reine Mechanisierung hinausgehen.
Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung haben sich die strategischen Ziele der Automatisierung erweitert. Während anfangs die Steigerung der Produktionsgeschwindigkeit im Vordergrund stand, umfassen moderne Konzepte auch Flexibilität, Ressourceneffizienz, Qualitätssicherung und nachhaltige Produktion. Diese multidimensionale Betrachtung ermöglicht eine ganzheitliche Optimierung der Wertschöpfungskette und fördert die langfristige Wettbewerbsfähigkeit.
Von der SPS zur IIoT: Technische Entwicklungsschritte seit Industrie 1.0
Die Evolution der industriellen Automatisierung lässt sich in vier Hauptphasen unterteilen, die jeweils durch bahnbrechende technologische Innovationen gekennzeichnet sind. Die erste industrielle Revolution (Industrie 1.0) führte mechanische Produktionssysteme ein, die durch Wasser- und Dampfkraft angetrieben wurden. Mit Industrie 2.0 etablierten sich elektrifizierte Massenproduktionssysteme und die ersten Fließbänder. In dieser Phase wurden die Grundlagen der modernen Automatisierung gelegt, indem standardisierte Prozesse entwickelt wurden.
Ein entscheidender Durchbruch erfolgte in den 1970er Jahren mit der Einführung der speicherprogrammierbaren Steuerung (SPS). Diese revolutionäre Technologie ersetzte komplexe Relaissysteme durch programmierbare Logikbausteine und ermöglichte erstmals eine flexible Anpassung von Steuerungsabläufen ohne physische Rekonfiguration der Hardware. Mit der SPS begann Industrie 3.0, gekennzeichnet durch den Einsatz von Elektronik und IT zur weiteren Automatisierung der Produktion. Programmiersysteme wie STEP 7 von Siemens oder RSLogix von Rockwell etablierten sich als Industriestandards.
Der aktuelle Entwicklungsschritt, Industrie 4.0, zeichnet sich durch die Integration des Industrial Internet of Things (IIoT) und cyber-physischer Systeme aus. Hier verschmelzen physische Produktionsanlagen mit digitalen Technologien zu intelligenten, selbstoptimierenden Systemen. Cloud-Plattformen, Edge Computing und 5G-Technologie ermöglichen dabei eine bisher unerreichte Vernetzung und Datenverarbeitung in Echtzeit. Die heutigen Automatisierungssysteme nutzen offene Kommunikationsstandards wie OPC UA oder MQTT, um Interoperabilität zwischen verschiedenen Herstellern und Systemen zu gewährleisten.
Siemens SIMATIC, Rockwell Automation und ABB: Marktführende Automatisierungssysteme im Vergleich
Die drei globalen Marktführer im Bereich industrieller Automatisierung – Siemens, Rockwell Automation und ABB – prägen mit ihren Lösungen maßgeblich die technologische Landschaft. Siemens SIMATIC gilt als eines der umfassendsten Automatisierungsportfolios und zeichnet sich durch seine integrierte Architektur aus, die von der Feldebene bis zur Unternehmensebene skaliert. Das TIA Portal (Totally Integrated Automation) bietet eine einheitliche Entwicklungsumgebung für die Programmierung, Inbetriebnahme und Diagnose von Automatisierungssystemen.
Rockwell Automation positioniert sich mit seiner Integrated Architecture und der ControlLogix-Plattform besonders stark im nordamerikanischen Markt. Das System basiert auf einer objektorientierten Programmierung und bietet mit der Studio 5000 Logix Designer-Software eine leistungsfähige Entwicklungsumgebung. Ein besonderer Vorteil liegt in der nahtlosen Integration mit den Visualisierungssystemen der FactoryTalk-Suite.
ABB komplettiert das Trio mit seiner Ability-Plattform, die sich durch eine besonders hohe Energieeffizienz und fortschrittliche Lösungen für die Prozessindustrie auszeichnet. Das Distributed Control System (DCS) von ABB, bekannt als System 800xA, integriert Prozesssteuerung, Sicherheit, Elektrifizierung und Telekommunikation in einer einheitlichen Architektur.
Die Wahl des optimalen Automatisierungssystems hängt stark von branchenspezifischen Anforderungen, dem bestehenden Technologie-Ökosystem und regionalen Faktoren ab. Während Siemens traditionell in Europa dominiert, hat Rockwell eine starke Position in Nordamerika, und ABB punktet besonders in der Prozessindustrie und bei komplexen Energieanwendungen.
Machine Learning und KI-gestützte Prognosemodelle in modernen Automationslösungen
Die Integration von Machine Learning (ML) und künstlicher Intelligenz (KI) markiert einen Paradigmenwechsel in der industriellen Automatisierung. Anders als regelbasierte Systeme können ML-Algorithmen aus Daten lernen und ihr Verhalten entsprechend anpassen, ohne explizit programmiert zu werden. Diese Fähigkeit zur Selbstoptimierung eröffnet völlig neue Dimensionen für die Prozesssteuerung und Qualitätssicherung.
In modernen Fertigungsumgebungen werden primär drei Arten von ML-Anwendungen eingesetzt: überwachtes Lernen für vorhersagebasierte Anwendungen wie Predictive Maintenance, unüberwachtes Lernen zur Anomalieerkennung in komplexen Datensätzen sowie Reinforcement Learning für die autonome Optimierung von Steuerungsparametern. Die Kombination dieser Methoden mit traditionellen Regelungstechniken führt zu hybriden Steuerungssystemen , die sowohl von Expertenwissen als auch von datengetriebenen Erkenntnissen profitieren.
KI-gestützte Prognosemodelle revolutionieren insbesondere die vorausschauende Wartung. Durch kontinuierliche Analyse von Sensordaten können Algorithmen frühzeitig Muster erkennen, die auf bevorstehende Ausfälle hindeuten. So können beispielsweise subtile Veränderungen in Vibrationsdaten auf Lagerschäden hinweisen, bevor diese zu kostspieligen Produktionsstopps führen. Die Implementierung solcher Systeme hat bei führenden Industrieunternehmen zu einer Reduzierung ungeplanter Ausfallzeiten um bis zu 45% geführt.
SCADA, MES und ERP: Hierarchie der Automatisierungspyramide
Die Automatisierungspyramide bildet die hierarchische Organisation von Informations- und Steuerungssystemen in der industriellen Fertigung ab. An der Basis befinden sich Feldgeräte wie Sensoren und Aktoren, die direkt mit dem physischen Produktionsprozess interagieren. Darüber liegt die Steuerungsebene mit Speicherprogrammierbaren Steuerungen (SPS), die Regelalgorithmen ausführen und direkte Steuerungsbefehle an die Feldebene senden.
SCADA-Systeme (Supervisory Control and Data Acquisition) bilden die nächsthöhere Ebene und dienen der Prozessvisualisierung sowie der Überwachung verteilter Steuerungssysteme. Sie sammeln Daten aus den untergeordneten Ebenen, visualisieren diese für Bediener und ermöglichen manuelle Eingriffe bei Bedarf. Moderne SCADA-Plattformen bieten zunehmend Cloud-Konnektivität und mobile Zugriffsmöglichkeiten.
Manufacturing Execution Systems (MES) bilden die Brücke zwischen Produktionssteuerung und Unternehmensplanung. Ihre Hauptaufgaben umfassen Produktionsplanung, Qualitätsmanagement, Personalplanung und Materialverfolgung. MES-Systeme operationalisieren die strategischen Vorgaben aus der ERP-Ebene und übersetzen diese in konkrete Produktionsaufträge. Die Echtzeit-Rückmeldung aus der Produktion ermöglicht eine dynamische Anpassung der Produktionsplanung.
An der Spitze der Pyramide stehen Enterprise Resource Planning (ERP) Systeme, die unternehmensweite Ressourcenplanung, Finanzverwaltung und strategische Geschäftsprozesse abbilden. ERP-Systeme wie SAP S/4HANA oder Microsoft Dynamics aggregieren Daten aus allen Unternehmensbereichen und ermöglichen eine integrierte Unternehmenssteuerung.
Die traditionelle Automatisierungspyramide entwickelt sich zunehmend zu einem vernetzten Ökosystem. Moderne Architekturen lösen die starren Hierarchien auf und ermöglichen einen direkteren Datenaustausch zwischen verschiedenen Ebenen. Diese Entwicklung wird durch Technologien wie IIoT, Cloud Computing und Microservices vorangetrieben.
Produktivitätssteigerung durch automatisierte Fertigungsprozesse
Automatisierte Fertigungsprozesse transformieren die industrielle Produktivität durch signifikante Verbesserungen in Geschwindigkeit, Präzision und Konsistenz. Laut einer McKinsey-Studie können vollautomatisierte Produktionslinien die Fertigungsproduktivität um 20-35% steigern. Diese Produktivitätssteigerung resultiert aus der Kombination mehrerer Faktoren: Robotersysteme arbeiten ohne Ermüdungserscheinungen mit konstanter Geschwindigkeit, automatisierte Qualitätskontrollsysteme reduzieren Ausschuss und Nacharbeit, während intelligente Materialflusssysteme Stillstandzeiten minimieren.
Ein wesentlicher Vorteil automatisierter Systeme liegt in ihrer Fähigkeit, Prozessvariabilitäten zu eliminieren. Während manuelle Prozesse naturgemäß Schwankungen aufweisen, gewährleisten automatisierte Systeme eine gleichbleibende Qualität und Prozessführung. Diese Konsistenz ist besonders in regulierten Branchen wie der Pharma- oder Lebensmittelindustrie entscheidend, wo strenge Qualitätsanforderungen eingehalten werden müssen.
Die Implementierung automatisierter Fertigungsprozesse erfordert einen systematischen Ansatz, der mit einer detaillierten Analyse der bestehenden Produktionsprozesse beginnt. Durch eine gründliche Prozessanalyse können Engpässe identifiziert und Automatisierungspotenziale priorisiert werden. Die kritische Erfolgsvariable liegt dabei in der sorgfältigen Integration der Automatisierungslösungen in die Gesamtproduktionslandschaft. Isolierte Automatisierungsinseln ohne durchgängige Datenintegration schöpfen das volle Potenzial nicht aus.
OEE-Optimierung durch Echtzeit-Prozessüberwachung mit FANUC-Robotersystemen
Die Gesamtanlageneffektivität (Overall Equipment Effectiveness, OEE) ist eine Schlüsselkennzahl in der modernen Fertigung, die Verfügbarkeit, Leistung und Qualität in einem einzigen Messwert vereint. FANUC-Robotersysteme haben in diesem Kontext neue Maßstäbe gesetzt, indem sie kontinuierliche Echtzeit-Prozessüberwachung mit fortschrittlicher Datenanalyse kombinieren. Die ZDT-Technologie (Zero Down Time) von FANUC sammelt pro Roboter täglich bis zu 26 verschiedene Datenpunkte, die in Echtzeit analysiert werden, um potenzielle Ausfälle vorherzusagen und Wartungsarbeiten entsprechend zu planen.
Besonders in der Automobilindustrie haben FANUC-Robotersysteme beeindruckende Ergebnisse erzielt. Beim Automobilhersteller Toyota konnte durch den Einsatz von 1.500 FANUC-Robotern mit ZDT-Technologie die ungeplante Ausfallzeit um 74% reduziert werden. Das System überwacht kritische Parameter wie Motorstrom, Vibrationsmuster und Positionsgenauigkeit in Millisekunden-Intervallen und erkennt frühzeitig Abweichungen vom Normalbetrieb. Diese prädiktive Analytik ermöglicht es Wartungsteams, potenzielle Probleme zu beheben, bevor sie zu kostspieligen Stillständen führen.
Ein entscheidender Aspekt der OEE-Optimierung durch FANUC-Roboter ist ihre Fähigkeit zur Selbstdiagnose. Die R-30iB Controller-Plattform verfügt über integrierte Diagnosefunktionen, die den Gesundheitszustand des Roboters kontinuierlich bewerten. Durch die Verbindung mit dem FANUC Intelligent Information Service können diese Daten zentralisiert und mit historischen Mustern verglichen werden, um präzise Vorhersagen über potenzielle Fehlfunktionen zu treffen. In Fertigungsumgebungen mit hohem Produktionsvolumen, wie bei der Elektronikfertigung, hat diese Technologie die Verfügbarkeitsrate auf über 99% gesteigert.
Durchlaufzeitreduzierung mittels Just-in-Sequence-Produktion bei Volkswagen
Volkswagen hat mit der Implementierung der Just-in-Sequence (JIS) Produktionsmethodik eine bemerkenswerte Transformation ihrer Fertigungsprozesse erzielt. Im Volkswagen-Werk Wolfsburg wurde die durchschnittliche Durchlaufzeit bei der Golf-Produktion um 30% reduziert – von 60 auf 42 Stunden vom Karosseriebau bis zur Fertigstellung. Der Schlüssel zu diesem Erfolg liegt in der präzisen Synchronisation aller Produktionsschritte und der exakten Sequenzierung der Teilelieferung direkt an die Montagelinie.
Die JIS-Strategie bei Volkswagen basiert auf einer hochgradig automatisierten Steuerungsarchitektur, die ERP-Systeme mit der Fertigungsebene verbindet. Intelligente Algorithmen berechnen für jedes Fahrzeug die optimale Produktionssequenz unter Berücksichtigung von Faktoren wie Materialverfügbarkeit, Anlagenkapazitäten und Prioritäten. Dies wird durch VW.MES, Volkswagens proprietäres Manufacturing Execution System, umgesetzt, das in Echtzeit auf Veränderungen reagieren kann. Das System verwaltet täglich mehr als 6.000 Sequenzpunkte mit einer Genauigkeit von über 99,5%.
Besonders bemerkenswert ist die Integration von Lieferantennetzwerken in den JIS-Prozess. Zulieferer erhalten nicht nur Bestelldaten, sondern auch präzise Sequenzinformationen mit Zeitfenstern für die Anlieferung. Bei einigen Bauteilen wie Cockpits oder Sitzsystemen wird die Produktionssequenz bis zu sechs Stunden vor dem tatsächlichen Einbau an die Lieferanten übermittelt. Diese fortschrittliche Form der kollaborativen Automatisierung entlang der Wertschöpfungskette hat die Lagerbestände um 30% reduziert und gleichzeitig die Modellvielfalt erhöht, die am selben Tag gefertigt werden kann.
Materialflussoptimierung durch fahrerlose Transportsysteme (FTS) wie KUKA KMP
Fahrerlose Transportsysteme (FTS) revolutionieren die innerbetriebliche Logistik durch autonome Materialbeförderung ohne menschliches Eingreifen. Die KUKA KMP (KUKA Mobile Platform) repräsentiert eine fortschrittliche Generation dieser Systeme, die durch ihre Flexibilität und Intelligenz neue Maßstäbe setzt. Mit einer Tragfähigkeit von bis zu 1.500 kg und einer Fahrgeschwindigkeit von 1,7 m/s können diese Systeme Material präzise und effizient durch Produktionsanlagen transportieren, wobei sie Hindernissen selbstständig ausweichen und ihre Routen dynamisch optimieren.
Die Integration der KMP-Systeme in bestehende Fertigungsumgebungen wird durch eine offene Schnittstelle (KUKA.NavigationSolution) erleichtert, die eine nahtlose Kommunikation mit übergeordneten Leitsystemen ermöglicht. In einer Fallstudie bei BMW konnte durch den Einsatz von 30 KUKA KMP-Systemen in der Antriebsstrangmontage der Materialfluss um 42% beschleunigt werden. Besonders beeindruckend ist die Fähigkeit dieser Systeme, sich ohne physische Leitlinien oder Magnete zu orientieren – sie nutzen stattdessen SLAM-Technologie (Simultaneous Localization and Mapping) für eine präzise Navigation mit einer Genauigkeit von ±5 mm.
Ein zentraler Vorteil der KUKA KMP-Systeme liegt in ihrer Fähigkeit zur selbstständigen Energieverwaltung. Die Fahrzeuge überwachen kontinuierlich ihren Ladezustand und fahren bei Bedarf automatisch Ladestationen an, wodurch ein 24/7-Betrieb gewährleistet wird. Die Flottenmanagementsoftware KUKA.FleetControl orchestriert diesen Prozess und optimiert dabei die Verfügbarkeit der gesamten FTS-Flotte. Bei einem Automobilzulieferer führte dies zu einer Steigerung der Anlagenverfügbarkeit um 23% und einer Reduzierung der Transportkosten um 32% im Vergleich zu konventionellen Fördersystemen.
Predictive Maintenance zur Minimierung ungeplanter Stillstandzeiten
Predictive Maintenance hat sich als Schlüsseltechnologie zur drastischen Reduzierung ungeplanter Stillstandzeiten etabliert. Anders als traditionelle präventive Wartungsansätze, die auf festen Zeitintervallen basieren, nutzt Predictive Maintenance komplexe Algorithmen, um den tatsächlichen Zustand der Maschinen zu analysieren und Wartungsbedarfe präzise vorherzusagen. Studien von Deloitte zeigen, dass diese Methodik die Wartungskosten um 25-30% senken und die Maschinenverfügbarkeit um 10-20% steigern kann.
Die technologische Grundlage bilden vernetzte Sensorsysteme, die kontinuierlich Betriebsdaten erfassen. Diese umfassen typischerweise Vibrationssensoren zur Erkennung von Lagerschäden, Thermosensoren zur Überwachung von Überhitzungstendenzen, Schallsensoren zur akustischen Analyse und Stromsensoren zur Überwachung des Energieverbrauchs. In modernen Systemen werden diese Daten mittels Edge Computing vorverarbeitet, um die Datenübertragung zu optimieren und Echtzeitreaktionen zu ermöglichen. Die aggregierten Daten werden anschließend durch ML-Algorithmen wie Random Forests oder Deep Neural Networks analysiert, um Anomalien zu erkennen und Ausfallwahrscheinlichkeiten zu berechnen.
Ein exemplarisches Beispiel für die Wirksamkeit von Predictive Maintenance findet sich bei ThyssenKrupp Elevator, wo die Technologie zur Überwachung von mehr als 200.000 Aufzügen eingesetzt wird. Das System analysiert Sensordaten in Echtzeit und kann Anomalien mit einer Genauigkeit von 95% bis zu drei Tage vor einem potenziellen Ausfall erkennen. Dies hat die Serviceeffizienz um 50% gesteigert und die durchschnittliche Reparaturzeit um 40% reduziert. Der wirtschaftliche Impact ist erheblich: Jeder vermiedene Stunde Stillstand spart in einer typischen Fertigungslinie zwischen 10.000 und 50.000 Euro an entgangener Produktion.
Digitale Zwillinge und virtuelle Inbetriebnahme
Digitale Zwillinge repräsentieren virtuelle Replikate physischer Anlagen, die in Echtzeit mit ihren physischen Gegenstücken synchronisiert werden. Diese Technologie ermöglicht es, Produktionssysteme zu simulieren, zu testen und zu optimieren, bevor sie gebaut oder modifiziert werden. Nach Angaben von Gartner werden bis 2025 über 80% der Industrieunternehmen digitale Zwillinge implementieren, was zu einer Produktivitätssteigerung von durchschnittlich 25% führen wird. Die virtuelle Inbetriebnahme als Anwendungsfall digitaler Zwillinge reduziert die tatsächliche Inbetriebnahmezeit um bis zu 75% und senkt entsprechende Kosten um bis zu 40%.
Der Mehrwert digitaler Zwillinge liegt in ihrer Fähigkeit, komplexe Szenarien zu simulieren und deren Auswirkungen vorherzusagen. Ingenieure können Änderungen an Maschinenparametern, Prozessabläufen oder Anlagenkonfigurationen virtuell testen und optimieren, ohne die physische Produktion zu beeinträchtigen. Dies beschleunigt nicht nur die Entwicklungszyklen erheblich, sondern minimiert auch die Risiken bei der Implementierung neuer Fertigungskonzepte. Die kontinuierliche Datenerfassung und -analyse ermöglicht zudem eine fortlaufende Optimierung der Produktionsprozesse auf Basis realer Betriebsdaten.
Fortschrittliche digitale Zwillinge unterstützen mittlerweile nicht nur die Simulation einzelner Maschinen, sondern ganzer Produktionslinien oder sogar kompletter Fabriken. Dies ermöglicht eine ganzheitliche Optimierung der Produktionssysteme, bei der Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Komponenten berücksichtigt werden. Durch die Integration von KI-Algorithmen können digitale Zwillinge zudem selbstlernend werden und automatisch Optimierungsvorschläge generieren, die auf historischen Daten und aktuellen Betriebsbedingungen basieren.
Siemens Tecnomatix Plant Simulation für Produktionsoptimierung
Siemens Tecnomatix Plant Simulation hat sich als führende Software für die Modellierung, Simulation und Optimierung von Produktionssystemen etabliert. Die Plattform ermöglicht die Erstellung detaillierter digitaler Zwillinge von Fertigungsanlagen, mit denen Durchsatz, Ressourcennutzung und Logistikprozesse optimiert werden können. Anwender berichten von Produktivitätssteigerungen um durchschnittlich 20% und einer Reduktion der Investitionskosten um bis zu 15% durch den Einsatz der Software in der Planungsphase.
Ein besonderes Merkmal von Tecnomatix Plant Simulation ist die integrierte Optimierungsengine, die auf genetischen Algorithmen basiert. Diese kann automatisch verschiedene Parameterkombinationen evaluieren und die optimale Konfiguration für spezifische Zielgrößen wie maximalen Durchsatz oder minimale Durchlaufzeit identifizieren. Bei Volkswagen Nutzfahrzeuge wurde diese Technologie eingesetzt, um die optimale Balance zwischen Puffergrößen und Liniengeschwindigkeit zu ermitteln, was zu einer Steigerung des Gesamtdurchsatzes um 15% führte.
Die Software bietet zudem umfangreiche Analysefunktionen wie Engpassanalysen, Auslastungsstatistiken und Materialflussanalysen. Durch die Visualisierung in 2D und 3D können komplexe Zusammenhänge intuitiv erfasst werden. Die offene Architektur ermöglicht zudem die Integration mit anderen Systemen wie ERP oder MES über standardisierte Schnittstellen wie OPC UA. Diese nahtlose Datenintegration ermöglicht es, Simulationsmodelle kontinuierlich mit aktuellen Produktionsdaten zu synchronisieren und so die Genauigkeit der Simulation zu erhöhen.
Virtuelle Commissioning mit Emulate3D und Visual Components
Virtuelle Inbetriebnahme (Virtual Commissioning) mit Tools wie Emulate3D von Rockwell Automation und Visual Components revolutioniert den traditionellen Anlagenentwicklungsprozess. Diese Technologien ermöglichen es, die Steuerungssoftware einer Anlage mit einem detaillierten virtuellen Modell zu testen, bevor die physische Hardware überhaupt existiert. Laut einer Studie der Technischen Universität München reduziert Virtual Commissioning die Inbetriebnahmezeit vor Ort um 60-70% und verkürzt die Time-to-Market für neue Produktionsanlagen signifikant.
Emulate3D zeichnet sich durch seine präzise Physik-Simulation und die nahtlose Integration mit Steuerungssystemen aus. Ingenieure können SPS-Programme direkt mit dem virtuellen Modell koppeln und unter realistischen Bedingungen testen. Die Software simuliert dabei nicht nur die mechanischen Bewegungen, sondern auch Sensorsignale, Materialflüsse und Prozesskenngrößen. Bei einem führenden Automobilhersteller konnte durch den Einsatz von Emulate3D die Anzahl der Softwarefehler, die erst in der physischen Inbetriebnahme entdeckt wurden, um 82% reduziert werden.