Maschinenanbindung und digitale Lösungen
Die FORCAM ENISCO GmbH hat im Jahr 2024 ihre Rolle als innovativer Anbieter im Bereich der smarten Fertigung weiter gefestigt. Zwei neue Anwendungen, die direkt aus Forschungsprojekten hervorgegangen sind, bieten Lösungen für die digitale Produktion. Die erste Anwendung, AC4DC, stellt eine neuartige Lösung zur digitalen Vernetzung von verschiedenen Maschinen dar. Die zweite Anwendung, DS4EX, konzentriert sich auf die flexible Feinplanung in Produktionsstätten.
AC4DC: Effiziente Maschinendatenvernetzung
Die App AC4DC, die für „Asset Connectivity for Data Collection“ steht, ist das Resultat einer Kooperation im Rahmen eines vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz geförderten Projekts. Diese Software ermöglicht eine verbesserte Maschinendatenerfassung (MDE) aus heterogenen Anlagen. Die neue Software-Generation ist so konzipiert, dass sie auf industriellen Mini-PCs läuft und somit dezentral und maschinennah eingesetzt werden kann. Die Nutzung erfolgt zentral über die Cloud, was Unternehmen eine schnellere Vernetzung ihrer Maschinen ermöglicht.
Vorteile der neuen Technologie
Die robuste Datenübertragung, die AC4DC bietet, ermöglicht es Unternehmen, ihre Maschinen effizienter und ausfallsicherer zu betreiben. Laut den Verantwortlichen von FORCAM ENISCO sind kurze Einführungs- und Skalierungsphasen entscheidend für einen schnellen Return on Investment, insbesondere für Unternehmen mit großen internationalen Produktionsnetzwerken.
DS4EX: Flexible Feinplanung für die Produktion
Zusätzlich zur App AC4DC wird 2025 die Anwendung DS4EX eingeführt, die für „Detailed Scheduling for Execution“ steht. Diese Lösung zielt darauf ab, die Feinplanung in der Produktion zu optimieren, insbesondere bei kurzfristigen Änderungen.
Auszeichnungen und Ausblick
Das Unternehmen wurde im Oktober mit dem „Allianz Industrie 4.0 Award Baden-Württemberg“ für die Lösung AC4DC ausgezeichnet. FORCAM ENISCO plant zudem die Einführung weiterer Produkte, darunter ein digitaler Zwilling für Shopfloor Analytics in heterogenen Maschinenparks.
