Sensoren in der Elektronikfertigung: Produktion mit allen Sinnen

Sensorik ist die Schlüsseltechnologie für intelligente Maschinen und Anlagen in einer vernetzten Produktion. Als wichtigster Datenlieferant ermöglichen sie die Digitalisierung der gesamten Wertschöpfungskette.

Kaum eine Entwicklung hat die Arbeitswelt so verändert wie die Digitalisierung. Wesentlicher Treiber für den Wandel ist die allgegenwärtige Konnektivität sowie das Abgreifen realer Betriebszustände durch Sensoren.

Das hält die Erwartungen an die Wachstumsbranche Sensorik hoch. So rechnen die Analysten von Precedence Research für den globalen Sensormarkt mit einer Steigerung von 204,80 Mrd. US-Dollar im Jahr 2022 auf 508,64 Mrd. US-Dollar bis 2032, bei einem CAGR von 8,4 Prozent.

Sensorik für industrielle Anwendungen

Hohe Stückzahlen generieren dabei der Consumer- und Automobilbereich. Die deutlich geringeren Losgrößen im heterogenen Markt industrietauglicher Sensorik treiben dagegen die Fertigungs- und Entwicklungskosten und damit die Preise in die Höhe. Darüber hinaus dominieren Miniaturisierung, Highspeed-Datenübertragung und Robustheit die Anforderungen an Sensoren für industrielle Anwendungen. Und nicht zuletzt werden sie zunehmend smart. Unterstützt von Mikrocontrollern (MCU) und digitalen Signalprozessoren (DSP) folgt der Messwerterfassung die interne Weiterverarbeitung. Die Folge: Neben dem eigentlichen Messwertaufnehmer teilen sich Diagnosefunktionen, Fernwartung, Konnektivität und Rechenleistung dasselbe Gehäuse. Trotz des zunehmenden Funktionsumfangs soll aber die Baugröße nicht steigen.

Für den Anwender besteht die große Herausforderung darin für jeden Einsatzzweck die relevanten Datenpunkte sowie die dazu passende Sensorik auszuwählen und aus den gewonnenen Daten Informationen zu gewinnen, die einen tatsächlichen Mehrwert erzeugen.

Sensoren entlang der Fertigungskette

Logistik

Lastenhandling, Lokalisierung, Umfelderkennung – um fahrerlose Transportsysteme (FTS) durch Fabriken zu navigieren braucht es eine Reihe von Sensoren. Im Premiumsegment liefert 3D-Lidar mit Time-of-flight-Kameras neben Entfernungsinformationen eine Fülle weiterer Daten, die neben der reinen Kollisionsvermeidung zusätzliche Funktionen in Aussicht stellen.

Auch die Datenfusion weniger leistungsfähiger Sensoren kann Logistikaufgaben übernehmen. Dazu zählen etwa die Erkennung von Fahrzeugverschleiß mit akustischen Sensoren und entsprechender Frequenzanalyse. Leitet man davon den Wartungszustand ab, landet man bei vorausschauender Wartung (Predictive Maintenance). In dem Fall werden kostengünstigere Sensoren mit einem höheren Aufwand in Form von Software oder KI-Algorithmen erkauft.

Qualitätskontrolle

Engmaschige, effiziente Qualitätskontrollen gewährleisten in industriellen Produktionsprozessen gleichbleibend hohe Produktqualität und -transparenz. Ein wichtiger Baustein ist dabei die automatisierte Bildverarbeitung (Machine Vision). Sie basiert auf Industriekameras mit digitalen Sensoren, einer speziellen Optik und Software. Spezielle Algorithmen extrahieren und analysieren Daten aus den Bildern, zunehmend auch via Deep Learning. Die Einsatzszenarien reichen von der Identifikation bestimmter Werkstücke bis hin zur Prozess- oder Qualitätskontrolle.

Condition Monitoring, Predictive Maintenance

Vorbeugende Wartungsprogramme (Predictive Maintenance) zählen zu den erfolgreichsten Szenarien in Smart Factories. Sensoren an Anlagen und Maschinen erfassen dabei kontinuierlich unterschiedlichste physikalische Größen wie Vibration, Temperatur, Magnetfeld, Schalldruck, Strom, etc., die dann eigenständig lernende Prognosemodelle auswerten. So können Bauteile proaktiv ausgetauscht werden, bevor es zu Ausfällen kommt.

Prozesssteuerung

Ob Füllstände, Drehzahlen, Distanzen oder Temperaturen – Sensoren ermitteln den Zustand von Maschinen und geben ihnen an die SPS ( Speicherprogrammierbare Steuerung) weiter, die daraus über Aktoren automatisiert Prozesse steuert. Weiterverarbeitet unterstützen die Daten bei der Fehler- und Störungssuche, Prozessanalyse, beim Condition Monitoring oder Energiemanagement.  

Mensch-Roboter-Kollaboration (MRK)

Aufgrund der hohen Anforderungen an die Sicherheit des Menschen sind Roboter meist leistungs- und kraftbegrenzt. Effiziente MRK braucht deshalb 3D-Sicherheitssensorik etwa via hochauflösendem Radar oder LiDAR (Light Detection and Ranging), die den gesamten Kollaborationsraum überwacht und eine dynamische Anpassung der Robotergeschwindigkeit und -bewegungsrichtung ermöglicht.

After Sales

Sensoren an Maschinen und Anlagen beim Kunden eröffnen neue datenbasierte Geschäftsmodelle in Form von innovativen Abrechnungsmechanismen wie Pay-per-Use, Product-as-a-Service (PaaS), Machine-as-a-Service (MaaS) oder Dienstleistungsangeboten wie etwa Predictive Maintenance. Letzteres verringert beim Anlagenbetreiber signifikant Stillstandzeiten und Wartungskosten. Der Hersteller profitiert von zusätzlichen Umsätzen und einer Verbesserung der Kundenbindung. Was also für die Maschinen und Anlagen in der eigenen Produktion gilt, erschließt beim Kunden neue Geschäftsfelder.

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