Die Rolle der Automatisierung in der Glasindustrie
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Automatisierung spielt bei der Glasherstellung eine immer größere Rolle. Erfahren Sie in unserem Erklärartikel, wie.
Die Grundlagen der Glasherstellung sind einfach. Man nimmt Sand und erhitzt ihn sehr, sehr heiß. So entsteht Glas.
Trotz dieses einfachen Rezepts wurde Glas im Laufe der Jahrhunderte auf vielfältige Weise hergestellt. Die enorme Bandbreite der Methoden zeigt sich darin, dass in 2024 noch immer Menschen Glas blasen, während Fabriken gleichzeitig künstliche Intelligenz einsetzen, um den Glasschliff zu optimieren.
Insgesamt geht der Trend über die Jahrhunderte hinweg jedoch in Richtung einer stärkeren Mechanisierung – von manuell bedienten Trennscheiben und Kantenschleifern bis hin zu Maschinen, die die Arbeit sicherer erledigen.
Im Gegenzug wird die Mechanisierung durch die Automatisierung ergänzt und teilweise sogar ersetzt. Wie in anderen Branchen werden auch hier immer mehr Arbeitsplätze an Roboter vergeben. Befürworter argumentieren, dass dies Effizienzgewinne ermögliche, die ihnen sonst verwehrt blieben.
In diesem Artikel erkunden wir die faszinierende Welt der Automatisierung in der Glasindustrie.
Was ist Automatisierung?
Automatisierung bedeutet, dass eine Technologie eine Aufgabe ohne menschliches Eingreifen ausführt.
Automatisierung wird in der allgemeinen Vorstellung vor allem mit Robotik in Verbindung gebracht. Dabei kann es auch um so einfache Dinge wie den Toaster gehen.
Vor dem Toaster-Zeitalter musste man zusehen, wie das Brot braun wurde, und dann entscheiden, wann es fertig war. Sicherlich kein Weltuntergang – aber etwas, worauf man verzichten kann, wenn man müde ist und Lust aufs Frühstück hat.
Ein Toaster automatisiert diesen Vorgang. Sie legen das Brot in den Schlitz und stellen die Zeit ein. Der Toaster spuckt es aus, sobald es fertig ist – kein menschliches Eingreifen erforderlich.
In der Küche und im Haushalt spart Automatisierung Arbeit. In der Fertigung spart sie sowohl Kosten als auch Arbeit. Oftmals sind Hersteller froh, weniger Personal einzusetzen und Routineaufgaben von Maschinen erledigen zu lassen.
Es lässt sich nicht leugnen, dass Automatisierung negative Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt haben kann. Andererseits sind Maschinen bei der Ausführung mechanischer Aufgaben weniger fehleranfällig. Ein Mensch kann ein Stück Brot unter den Grill legen und sich ablenken lassen. Ein Toaster hingegen röstet Ihnen immer wieder den gewünschten Toast.
Eine kurze Geschichte der Automatisierung in der Glasindustrie
For a long time, glass manufacturing was manual – and not just glass manufacturing. In fact, the word "manufacture" comes from the Latin
manu factum: "made by hand".
Erst Mitte des 20. Jahrhunderts begannen die Hersteller, Förderbänder, Kräne und andere mechanische Geräte einzusetzen. Dies ermöglichte ihnen die Glasproduktion in einem nie dagewesenen Maßstab.
In den 1970er Jahren begann die Computerisierung. Computer wurden zur Temperaturregelung und Produktionsüberwachung eingesetzt und stellten Software für die Bestandsführung, Lohnabrechnung und andere Verwaltungsaufgaben bereit.
Mit der Computerisierung kamen auch CNC-Maschinen und Drehautomaten hinzu – Maschinen, die computergestützt Entwürfe ausführen. Wie bei Ihrem Toaster ist die Fehlerquote deutlich geringer, als wenn ein Mensch das Glas von Hand schneiden würde.
Die Robotik hielt in den 1950er Jahren Einzug. Roboter wurden zum Handhaben und Manövrieren von Glasstücken eingesetzt. Diese Art der Automatisierung wird vor allem für Aufgaben eingesetzt, die Menschen gefährden könnten – beispielsweise das Einlegen von Glas in den Ofen.
Ab den 1990er Jahren setzte die Glasindustrie auf künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Dabei analysieren Computer riesige Datensätze, um Schlussfolgerungen zu ziehen, die vom Design über die Herstellung bis hin zur Auslieferung in alle Bereiche einfließen.
Welche Vorteile bietet die Automatisierung Glasherstellern?
Aus Sicht eines Glasherstellers bietet die Automatisierung mehrere Vorteile.
Der erste Punkt betrifft die Produktivität. Maschinen können manche Aufgaben schneller und effizienter erledigen als Menschen – und im Gegensatz zu Menschen brauchen sie keine Pausen. Dadurch können Hersteller die Nachfrage leichter decken.
Roboter machen außerdem weniger Fehler als Menschen. CNC-Maschinen können Glas beispielsweise präziser schneiden als ein Mensch.
Hersteller, die ihre Produktionslinie automatisieren, haben geringere Arbeitskosten. Durch effizientere Schneid-, Brenn- und Behandlungsprozesse entsteht auch weniger Abfall.
Die Glasherstellung kann gefährlich sein und Menschen Verbrennungen, Schnittwunden und anderen Verletzungen aussetzen. Durch die Automatisierung von Routineaufgaben werden Menschen vor Gefahren geschützt. Roboter können zudem Faktoren wie die Ofentemperatur überwachen, um das Unfallrisiko zu verringern.
Wie wird KI in der Glasindustrie eingesetzt?
KI ist derzeit ein heißes Thema, vor allem dank ChatGTP und Bildgeneratoren, die sich durchsetzen. Viele KI-Anwendungen in der Fertigung sind weniger schlagzeilenträchtig, aber nicht weniger beeindruckend. Hier sind vier, die in der Glasindustrie zunehmend zum Einsatz kommen.
1. Glasschneideoptimierung
Beim Glasschneiden von Hand oder sogar maschinell entsteht Abfall. Das schadet der Umwelt und dem Gewinn des Herstellers. KI findet die optimalen Linien und Maße für den Schnitt und sorgt so für ein präziseres Endprodukt.
2. Produktentwicklung
Produktentwicklung treibt die Branche an, ist aber oft teuer. Sie kann zudem riskant sein, wenn das Produkt, wie beispielsweise Glas, Chemikalien enthält. Ideen entstehen nicht von selbst – es sei denn, man bindet KI ein.
Mithilfe von KI können Sie Ideen schnell und einfach entwickeln und verwerfen, sodass Hersteller kostengünstig neue Produkte entwickeln können.
3. Optimierung der Lieferkette
Wie alle Branchen ist auch die Glasindustrie auf ein komplexes Lieferanten- und Logistiknetzwerk angewiesen. Ineffizienzen bei der Materialbeschaffung führen zu Verzögerungen, und Verzögerungen wiederum führen zu Mehrkosten.
KI kann dieses Problem lösen, indem sie die Nachfrage prognostiziert, optimale Lieferrouten ermittelt, Lagerengpässe vorhersagt und vieles mehr. Dies geschieht durch die Analyse riesiger Datensätze und die Bereitstellung umsetzbarer Erkenntnisse.
4. Vorausschauende Wartung
KI kann Daten von Maschinensensoren und -protokollen auswerten, um Wartungsbedarf vorherzusagen. Dadurch können Hersteller Reparaturen außerhalb der Spitzenzeiten planen und so Betriebsausfälle reduzieren.
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