Aus der Branche

Aufgrund der deutlich gesunkenen Markterwartungen für die globale Fahrzeugproduktion senkt Autoneum seine Umsatz- und Ergebnisprognose für das Gesamtjahr 2021. Dies infolge von Engpässen in der Lieferkette der Fahrzeughersteller, insbesondere der anhaltenden Verknappung von Halbleitern.

Obwohl die Nachfrage der Endkunden in allen Regionen weiterhin hoch ist, wird erwartet, dass die weltweite Produktion von Fahrzeugen in der zweiten Jahreshälfte 2021 wegen Engpässen in der Lieferkette der Fahrzeughersteller, vor allem bei Halbleitern, voraussichtlich um etwa 10% geringer ausfallen wird als im ersten Halbjahr.

Aufgrund der Marktentwicklung wird für das zweite Halbjahr 2021 nun mit einem entsprechend niedrigeren Umsatz als im ersten Semester gerechnet.

Infolge der geringeren Umsatzentwicklung in der zweiten Jahreshälfte wird für das Gesamtjahr 2021 neu eine EBIT-Marge von 2-3% (bisher: 4-5%) erwartet. Der Free Cashflow dürfte eine Grössenordnung von 60 bis 70 Mio. CHF erreichen.

Der Maschinenbau ist eine Stärke der deutschen Industrie. In Leitbranchen, deren Produkte in einem globalisierten Umfeld starker Konkurrenz ausgesetzt sind, kann der Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) dazu beitragen, Industriekapazitäten und Knowhow in Deutschland zu halten, im Maschinenbau und nachgelagerten Branchen. Doch erst durch praxisnahe Anwendung in der Industrie kann KI seine Stärken für Unternehmen voll entfalten. Wie das mit dem Beitrag angewandter Forschung geht, zeigen Textilindustrie und -maschinenbau ebenso wie die Kunststoffbranche.

Mit der Corona-Krise sind Vliesstoffe über die Fachwelt hinaus bekannt geworden, denn sie bilden das Ausgangsmaterial für Schutzmasken. Die aufgetretenen Engpässe am Markt 2020 zeigten, wie stark Deutschland hier von Lieferungen aus dem Ausland abhängig ist. Zugleich ist Deutschland in anderen Vliesstoff-Segmenten und bei Maschinen für die Vliesstoffherstellung eine wichtige Größe auf den Weltmärkten. Damit das so bleibt, arbeitet die Branche an Innovationen. Ein zentraler Baustein dafür: Die Nutzung Künstlicher Intelligenz (KI).

Das Auge auf der lernenden Maschine

Am ITA Augsburg hat man dafür Grundlagen in einem Projekt gelegt, auf denen sich nun aufbauen lässt. Die Vision: Die Maschine zur Vliesstoffproduktion passt die Parameter entsprechend den Erfordernissen im laufenden Betrieb autonom an. Etwaig auftretende Fehler werden von der Maschine selbstständig diagnostiziert, die Drehzahlen entsprechend angepasst. „Wir haben im Projekt EasyVlies gezeigt, wie sich mit der Nutzung von Algorithmen für die Vliesstoffproduktion Material- und Energiekosten einsparen lassen. Zusammen mit Partnern aus der Industrie haben wir erreicht, dass die Maschine zentrale Parameter wie Drehzahlen und Abstände, von denen eine große Kombinationsmenge für das Erreichen der gewünschten Produktqualität notwendig sind, durch das entwickelte KI-Modell vorhergesagt werden. „Die Abstände der bis zu 40 Arbeitselemente in der Maschine bestimmen dabei in Kombination mit den Drehzahlen der beteiligten Walzen die Öffnung der Faserflocken bis zur Einzelfaser und die Bildung des Vlieses“, erläutert ITA-Augsburg Geschäftsführer Prof. Stefan Schlichter. Die naturwissenschaftlichen Zusammenhänge und Wechselwirkungen zwischen den Drehzahlen und den Qualitätsparametern der Vliesstoffproduktion sind nicht eindeutig bekannt. Gerade deshalb kann KI hier seine Vorteile ausspielen. „Denn Künstliche Intelligenz kann auch diffuse Zusammenhänge modellieren und simulieren“, betont Schlichter. Die Algorithmen dafür hat Maschinenbauingenieur Dr. Frederik Cloppenburg aus dem Aachener ITA-Stammhaus entwickelt, 280 Versuche wurden im Zusammenspiel mit der KI-Entwicklung durchgeführt.

In der unternehmerischen Praxis lernen die Algorithmen nun hinzu. Das zeigt  bei einem Vliesstoffbetrieb der Fahrzeugbranche bereits erste Erfolge in der betrieblichen Praxis. Im nächsten Schritt arbeiten die ITA-Forschenden daran, Messtechnik wie Kamerasysteme und strahlungsbasierte Messsysteme für die Gleichmäßigkeit des Vliesstoffs in die Maschinen zu integrieren. Ziel: Fehler so prognostizieren, dass sie gar nicht erst auftreten. Das Aufkommen an Vliesstoff-Ausschuss soll so um 30 bis 50 Prozent sinken. Angesichts von bislang jährlich allein in Deutschland anfallender Ausschussware im Wert von 150 Mio. Euro, das entspricht 10 Prozent des Branchenumsatzes, ein erheblicher Anreiz. „Die hoch qualifizierten Facharbeiter beaufsichtigen sozusagen die lernende Maschine“, erklärt Schlichter.

Industrie 4.0 wird in der Kunststoffbranche künftig auch benötigt, um das Ziel höherer Recyclingquoten zu erreichen. Denn eine weniger einheitliche Rohstoffbasis macht lernende Maschinen noch wertvoller. Das ist auch Ausgangspunkt des vom Bundesforschungsministerium (BMBF) geförderten Verbundprojekts CYCLOPS des Kunststoff-Zentrums (SKZ) und namhaften Partnern aus Wissenschaft und Wirtschaft. Durch den Einsatz von KI sollen Materialströme automatisiert klassifiziert werden, damit sie sich optimal verwenden lassen. „Die Maschinen sollen künftig eigenständig erkennen, in welche Anwendungen produzierte Materialien eines bestimmten Typs gehen können“ erläutert SKZ-Gruppenleiter Digitalisierung, Christoph Kugler. Ein Faktor: Die Fließfähigkeit des Kunststoffs, seine Viskosität. Je kürzer die Polymerketten des Materials, desto größer, vereinfacht gesagt, ihre Fließfähigkeit. Für diese Fließfähigkeit spielt andererseits auch das Druckniveau in der Maschine eine Rolle. Hier kommt wiederum die KI ins Spiel: „Durch Künstliche Intelligenz können Materialeigenschaften und selbst lernende Maschinensteuerungen sehr gut ineinanderwirken, so unsere Erwartung“, erklärt Kugler. Grundlage für die angewandte Forschung im Projekt CYCLOPS sind sowohl Prozessdaten aus den Maschinen, welche die Materialqualität beschreiben können, als auch Daten entlang des Lebenswegs von Material und Produkt. Im Rahmen des Projektes werden damit die Transparenz und die Informationsdichte erhöht, welche nach wie vor einige der größten Hemmnisse der Kreislaufwirtschaft sind.

Neue Expertisefelder wie Erklärbare KI erschlossen

Das SKZ baut mit dem Projekt auf KI-Expertise auf, die über abgeschlossene und noch laufende Projekte erarbeitet wurde. In der Vergangenheit lag der Schwerpunkt in der Entwicklung sogenannter Softsensoren aus Prozessdaten zur Berechnung komplexer Qualitätskennwerte wie z.B. Viskosität oder Vernetzungsgrad des Kunststoffs. Durch die Weiterentwicklung der Technologie werden neue Expertisefelder erschlossen, so z.B. Optimierung der Prozessmodellierung durch KI, Prognose von Materialverhalten unter Last oder auch erklärbare KI (XAI), sie beschreibt den Weg, auf dem Algorithmen zu ihren Ergebnissen gelangen. In den letzten Jahren wurde ebenfalls der Einsatz von digitalen Technologien und KI im Kontext der Kreislaufwirtschaft am SKZ forciert, so in den noch jeweils bis ins nächste Jahr hinein laufenden Projekten Di-Plast und DiLinK. Während Di-Plast ein EU-Projekt ist, wird DiLink ebenfalls vom BMBF gefördert. Mit dem FIR e.V. ist ein weiteres Institut der Zuse-Gemeinschaft im DiLink-Projektkonsortium vertreten, mit dem Fokus auf dem Thema Geschäftsmodelle. Denn diese verändern sich durch das Vordringen der KI in immer mehr Aspekten des Maschinenbaus.

• Fertigung von One Piece Masks aus Präzisionsgewebe in Jacquard-Webtechnik

Angestoßen durch den Webmaschinenhersteller Lindauer DORNIER, starten die Deutschen Institute für Textil- und Faserforschung Denkendorf (DITF) ein Projekt zur Entwicklung wiederverwendbarer, medizinischer Gesichtsmasken auf Basis hochpräziser Luftdüsen-Webtechnik. Das Vorhaben schafft die Voraussetzungen, um zusammen mit namhaften Industriepartnern aus der Region und dem Hohenstein Institut für Textilinnovation gGmbH innerhalb von 4-6 Monaten die Entwicklung, Prüfung, Zulassung, Anlaufproduktion und den Reinigungsservice für wiederverwendbare medizinische Gesichtsmasken aufzubauen. Das Projekt wurde zusammen mit zwei weiteren herausragenden Corona-Projekten aus 120 landesweit eingereichten Anträgen ausgewählt und wird mit 195 000 Euro durch das Ministerium für Wirtschaft, Arbeit und Wohnungsbau unterstützt.

Das nun bewilligte Projekt unter Leitung von Dr. Hans Jürgen Bauder, Bereichsleiter Webtechnologien an den DITF, adressiert diese Anforderungen mit einem völlig neuen Fertigungsansatz: Während die gängigen Schutzmasken aus Vliesstoff hergestellt und nach einmaligem Gebrauch weggeworfen werden, setzen die Denkendorfer Forscher auf „konfektionsfreie“ One Piece Masks aus leistungsfähigem Präzisionsgewebe in Jacquard-Webtechnik und schaffen ergänzend die Voraussetzung zur Mehrfachverwendung, um Abfall zu sparen und Lieferengpässe zu vermeiden. Es wird ein innovatives Herstellungskonzept für flexibel anpassbare Masken mit deutlich verbessertem Tragekomfort und damit auch höherer Schutzfunktion realisiert. Die Herstellkosten liegen nach erster Kalkulation bei 6-8 Cent/Maske und bieten damit eine realistische Grundlage für die Massenproduktion.

Für das ambitionierte Vorhaben nutzen die DITF modernste Technik verbundener Textilmaschinenbauer und Textilhersteller: Lindauer Dornier stellt die benötigten Luftdüsenwebmaschinen zur Verfügung, die Stäubli AG ist Projektpartner für die Jacquardwebtechnik. Für die aufwendige Herstellung des Kettbaums und das Einziehen der Kettfäden hat Global Safety Textiles Unterstützung zugesagt. Die Firma TWD-Fibres liefert für die Prototypen und die Anlaufproduktion antimikrobielle Filamentgarne und Texturgarne. Parallel werden aus den DITF Technika voraussichtlich auch sogenannte Splittfasern, die eine erhöhte Abscheideleistung begünstigen und fast so fein sind wie die Fasern für Masken aus Meltblow-Vliesstoff, eingesetzt.

Die medizinischen Gesichtsmasken müssen nicht steril, aber zwingend keimarm (desinfiziert) sein. Projektpartner ist deshalb auch das Reinigungsunternehmen Textilpflege Mayer, das sich dieser Aufgabe annimmt und für die Bewertung der Masken mit dem Ortenau Klinikum in Offenburg zusammenarbeitet. Die Prüfung der Masken nach den Vorgaben der EN 14683 führt das Hohenstein Institut für Textilinnovation gGmbH durch.

Der Fokus im Projekt liegt im technischen Design der gewebten Gesichtsmaske, das den 15 Textilunternehmen in Europa, die insgesamt mehr als 200 Jaquard-Webmaschinen betreiben, für die Herstellung zur Verfügung gestellt werden soll. Die Fertigungseinstellungen der an den DITF entwickelten Masken können sofort auf bestehende Produktions-anlagen übertragen werden. Damit wären die 15 Webereien kurzfristig in der Lage, zusammen über 2 Millionen Masken pro Tag herzustellen – ein nennenswerter Beitrag für die weitere Stabilisierung der Versorgungslage mit Schutzmasken.

Weitere Informationen finden Sie im Anhang

• COVID-19 führt seit Ende März 2020 zu sehr niedriger Nachfrage in allen Geschäftsbereichen
• Umfassendes Krisenmanagement implementiert
• Verlust im ersten Halbjahr 2020 im mittleren zweistelligen Millionenbereich erwartet
• Kapazitätsanpassung durch Kurzarbeit in der Schweiz und in Deutschland geplant
• Strategie wird weiter umgesetzt

Aufgrund von COVID-19 hat weltweit eine Vielzahl von Spinnereien die Produktion ausgesetzt. Dies führt seit Ende März 2020 zu einer niedrigen Nachfrage nach Ersatz- und Verschleissteilen und zu Verzögerungen bei Testprogrammen im Rahmen der Entwicklung neuer Maschinen. Kunden verschieben Investitionsprojekte oder können diese aufgrund staatlich angeordneter Einschränkungen nicht umsetzen. Daraus resultiert eine geringe Nachfrage nach Neumaschinen.

Umfassendes Krisenmanagement
Rieter hat ein umfassendes Krisenmanagement implementiert. Die Prioritäten liegen auf dem Schutz der Mitarbeitenden, der Einhaltung der Zusagen gegenüber Kunden sowie der Sicherstellung der Liquidität. Die erforderlichen Massnahmen zum Schutz der Mitarbeitenden sind weltweit umgesetzt.
Der Bestellungsbestand von deutlich über 500 Mio. CHF wird trotz der bestehenden Engpässe in den Lieferketten weitgehend planmässig abgewickelt. Die Stornierungen von Bestellungen liegen unter 5% des Bestellungsbestandes.
Rieter hat bereits Massnahmen zur Liquiditätssicherung und Kostensenkung umgesetzt.

Verlust im ersten Halbjahr 2020 erwartet
Wie bereits kommuniziert, geht Rieter für das erste Halbjahr 2020 von einem Umsatz und einem Ergebnis deutlich unter dem Niveau der Vorjahresperiode aus. Die Auswirkungen von COVID-19 werden das erste Halbjahr 2020 zusätzlich belasten. Rieter erwartet deshalb im ersten Halbjahr 2020 einen Umsatz von unter 300 Mio. CHF. Dies wird trotz der umgesetzten Gegenmassnahmen auf Stufe Reingewinn zu einem Verlust im mittleren zweistelligen Millionenbereich führen.

Kapazitätsanpassung durch Kurzarbeit
Rieter plant, für die Bereiche mit absehbar niedriger Auslastung an den Standorten in der Schweiz und in Deutschland Kurzarbeit zu beantragen. Für das dritte Quartal 2020 sollen 40% Kurzarbeit beantragt werden. Die Gespräche mit den Personalvertretungen werden in der kommenden Woche beginnen.
Als Zeichen der Solidarität verzichten Verwaltungsrat, Konzernleitung und das Senior Management von Rieter temporär auf 10%-20% der Vergütung.

Umsetzung der Strategie
Rieter hat die Strategie mit den Eckpunkten Innovationsführerschaft, Stärkung der Geschäfte mit Komponenten, Ersatzteilen und Services sowie der Anpassung der Kostenstrukturen in den letzten Jahren konsequent umgesetzt. Das Unternehmen wird die Umsetzung der Strategie auch in den kommenden Monaten weiter vorantreiben und so die Marktposition für die Zeit nach der COVID-19-Pandemie stärken. Die nächste Information zum Geschäftsgang ist mit Veröffentlichung der Halbjahreszahlen am 16. Juli 2020 geplant.

Versorgungsengpässe beseitigt. Alle Linien wieder in vollem Betrieb.

Nach der vorrübergehenden Drosselung der Produktion am Standort Nanjing in China hat Lenzing nun alle Linien wieder vollständig hochgefahren. Aufgrund intensiver Transportkontrollen im Zuge der aktuellen Situation rund um den Corona-Virus kam es zuletzt zu Lieferengpässen in der Versorgung mit wichtigen Rohstoffen. Aus diesem Grund wurden zwei Produktionslinien kurzfristig zurückgefahren. Nach der erfolgreichen Wiederherstellung der Versorgung des Standortes, sind nun alle Produktionslinien wieder vollständig in Betrieb.