Die digitale Fabrik Maschinendaten per Mausklick

TE Connectivity Germany GmbH

Zur Digitalisierung der Fabrik ist es notwendig, verschiedene Ebenen der Automatisierungspyramide eines heterogenen Maschinenparks an IT-Systeme anzubinden.

Bild: TE Connectivity
10.09.2017

Der Schlüssel der digitalen Transformation ist das automatische Erfassen von Daten aus der Feldebene. Doch dazu müssen alle Maschinen vernetzt sein. Denn nur so können vielfältige Informationen an IT-Systeme weitergeleitet und dort ausgewertet werden.

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Die digitale Transformation in der Fabrik bezieht sich in erster Linie nicht, wie mitunter irrtümlich angenommen, auf eine stärkere Automatisierung der Fertigungsprozesse, sondern auf eine automatisierte Interaktion zwischen Mensch und Maschine. Denn nach wie vor müssen etwa im Zuge von Produktionsplanung oder Statistical Process Control (SPC) zahlreiche Informationen manuell erfasst und aufbereitet werden. Dagegen sind in der digitalen Fabrik vielfältige Maschinendaten sozusagen per Mausklick an nahezu jedem Ort in Echtzeit verfügbar, was die Voraussetzung bildet, um die Effizienz der Fertigungsprozesse zielgerichtet zu steigern.

Längere Maschinenlaufzeiten

Zu den weiteren Szenarien, die durch die Digitalisierung optimiert werden können, gehören zum Beispiel die Logistik – von den Pufferlagern in der Fertigung bis hin zur gesamten Lieferkette – und die Wartung. Um Maschinenausfälle zu verhindern, werden Instandhaltungsmaßnahmen häufig in kürzeren Intervallen durchgeführt als eigentlich notwendig. Das führt nicht nur zu längeren Stillstandszeiten, sondern auch zu einem höheren Arbeitsaufwand. Durch aktuelle Informationen, die automatisch weitergeleitet werden, ist das Wartungspersonal dagegen jederzeit über den Zustand der Maschinen im Bilde. Das heißt, der Zeitpunkt der Instandhaltungsmaßnahmen kann geplant und die Durchführung vorbereitet werden, damit dann alles wie am Schnürchen klappt – Stichwort vorausschauende Wartung.

Um diese Szenarien zu realisieren, müssen jedoch sämtliche Maschinen vernetzt sein, was heute beileibe noch nicht der Fall ist. Zwar sind sie normalerweise an eine speicherprogrammierbare Steuerung (SPS) angebunden, die mitunter Informationen über den augenblicklichen Status der Maschine oder die Anzahl der hergestellten Teile an ein Manufacturing Execution System (MES) weiterleitet, aber das reicht bei Weitem nicht aus. Denn für intelligente Anwendungen müssen vielfältige Daten detailliert ausgewertet werden.

Kommunikationsinfrastruktur nachrüsten

Welche Möglichkeiten gibt es, um Daten älterer Maschinen in ein Netzwerk zu übertragen? Die klassische Antwort: über eine Schnittstelle in der SPS. Dazu muss diese jedoch umprogrammiert werden, was mit nicht unerheblichen Risiken verbunden ist. Denn oft treten danach Probleme auf und bis sie behoben worden sind, steht die Maschine. Außerdem ist es für die Taktzeit nicht gerade förderlich, wenn die SPS eine Menge zusätzlicher Daten verarbeiten muss.

Die andere Möglichkeit besteht darin, die Maschinen mit zusätzlicher Sensorik und Gateways auszustatten, also einem System für die Interprozesskommunikation. Auf diese Weise lassen sich Daten erfassen, die sonst überhaupt nicht verfügbar wären. Allerdings können nur einfache Analysen durchgeführt werden, beispielsweise zur Qualität (Gutteile/Schlechtteile), zudem erfordert die zusätzliche Infrastruktur mechanische Veränderungen an den Maschinen, was bisweilen schwierig ist.

Eine weitere Möglichkeit eröffnen smarte Feldgeräte wie etwa I/O-Module. Da diese Geräte leistungsfähige Mikroprozessoren haben, lassen sich mit ihnen Daten dezentral erfassen und weiterleiten, also über separate Datenverbindung statt über die Automatisierungsprotokolle. Dieser Ansatz bietet vor allem zwei Vorteile: Zum einen kann auf granulare Informationen zugegriffen werden und die Abfragemöglichkeiten lassen sich über die gesamte Lebensdauer der Maschinen jederzeit verändern, ohne dass die Steuerungen umprogrammiert werden müssen. Zum anderen kann die Semantik der Datenmodelle von Automatisierungskomponenten wie Lichtschranken oder intelligenten Sensoren für IT-Systeme verwendet werden, wodurch sich diese Komponenten leichter einbinden lassen.

Status- und Prozessinformationen integrieren

Im Grunde kommt es bei der digitalen Transformation der Fabrik darauf an, in jeder Ebene der Automatisierungspyramide die dort typischen Daten zu erfassen und dann an MES-, ERP- (Enterprise Resource Planning) oder spezielle Analysesysteme weiterzuleiten. Bevor das geschieht, werden in einem Integrations-Layer die Prozessinformationen der smarten Feldgeräte mit den Statusinformationen der Steuerungen angereichert. Durch eine solche Architektur werden die Steuerungen nicht zu einem Prozessdatengateway missbraucht.

Die digitale Transformation ermöglicht nicht nur deutlich effizientere Prozesse, sondern auch neue Geschäftsmodelle. Ein Beispiel dafür ist Robot-as-a-Service, bei dem Hersteller ihre Maschinen an Unternehmen verleihen und eine Maschinenlaufzeit oder einen -ausstoß sicherstellen. In einem solchen Szenario wird der Maschinenhersteller zum Betreiber der Anlagen, ohne lokalen Zugriff auf diese zu haben.

Der Maschinenhersteller muss dann auch Informationen zum prozessspezifischen Maschinenverschleiß wie auch den Umgebungsbedingungen erhalten, um diesen Maschinenbetrieb effizient zu gestalten und den Restwert zu schützen. Hierdurch entstehen neue Anforderungen an Sensorik, auch vielfältige Parameter wie Temperatur, Feuchtigkeit oder Vibration zu erfassen.

Alle Maschinen müssen vernetzt sein

Die digitale Transformation der Fabrik setzt voraus, dass alle Maschinen vernetzt sind. Um ihre Daten von der Feld- über die Steuerungs- bis in die Unternehmensebene des Netzwerks weiterzuleiten, spielt smarte Verbindungstechnologie eine Schlüsselrolle. Denn diese Technologie ermöglicht es, Prozessinformationen von Maschinen automatisch zu erfassen und an einen übergeordneten Integrations-Layer zu übertragen, wo sie mit den Status-Informationen der SPSen zusammengeführt werden. Im letzten Schritt lassen sich die Daten in IT-Systemen auswerten, was eine grundlegende Voraussetzung ist, um Fertigungsprozesse sowie Logistik und Wartung weiter zu optimieren.

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