Herr Schult, die Reduzierung von Stillstandzeiten und die Erhöhung des Durchsatzes sind zwei Stellgrößen zur Steigerung der Wirtschaftlichkeit von Verpackungsmaschinen. Anlagenbauer sprechen häufig von Wirkungsgraden weit oberhalb der 90-Prozent-Marke. In der Realität wird das Potenzial der Anlagen trotz hohen Automatisierungsgrads allerdings nur selten ausgeschöpft.
Andre Schult: In der Verpackung und Verarbeitung von Lebensmitteln sind große, teilweise nur schwer messbare Eigenschaftsschwankungen, wie etwa Feuchtigkeit, charakteristisch. Die kontinuierliche Anpassung der Maschinen an diese Schwankungen sowie die komplexen Ursache-Wirkungs-Beziehungen bei Störungen erfordern ein hohes Prozess- und Erfahrungswissen seitens der Bediener.
Und dieses Know-how fehlt?
Schult: Ja, zunehmend. Insbesondere bei Störungen wird die wahre Ursache nur selten gefunden, was zu sich wiederholenden und ungeplanten Stillständen und einem daraus resultierenden schlechten Wirkungsgrad führt – die Folgen seitens der Bediener sind Hilflosigkeit, Überforderung und Frustration.
Sind Roboter in diesem immer komplexer werdenden Arbeitsumfeld ein Garant für den störungsfreien Ablauf? Oder anders gefragt: Ist menschliche Präsenz in Zeiten von Industrie 4.0 noch notwendig?
Schult: Vollständig autonome Prozesse sind häufig weder technisch möglich noch wirtschaftlich sinnvoll. Der Mensch mit seinen einzigartigen motorischen, sensorischen und kognitiven Fähigkeiten ist als hochflexibles „Werkzeug“ viel zu wertvoll, um auf ihn zu verzichten.
Bekommt die Zukunftsvision von der voll automatisierten Smart-Factory damit nicht erste Risse?
Schult: Der Trend zu menschenleeren Fabriken wird von Experten zunehmend skeptisch gesehen. Das hat vor Kurzem auch Tesla-CEO Elon Musk via Twitter eingeräumt. Er gibt zu, dass die voll automatisierte Model-3-Produktion ein Fehler war und Menschen unterbewertet sind.
Wie Elon Musk plädieren Sie dafür, den Menschen enger in den Prozess mit einzubeziehen?
Schult: Ja, dies ist nicht nur von Vorteil, sondern auch notwendig, um die Komplexität von Ursache-Wirkungs-Beziehungen zu verstehen und um Störungen nachhaltig zu beseitigen bzw. Prozesse richtig einzustellen. Insbesondere Bediener müssen möglichst zügig umfangreiches Prozesswissen aufbauen, um die technischen Möglichkeiten der Maschinen voll ausschöpfen zu können.
