Anlagenbetreiber und Maschinenbauer stehen vor der Herausforderung, die riesigen Datenmengen, die ihre modernen Anlagen generieren, in Echtzeit zu verarbeiten. Vorrangig ist zu entscheiden, wo die Verarbeitung der Daten stattfinden soll und wie mit den daraus gewonnenen Erkenntnissen anschließend umgegangen werden kann. In Echtzeit kann die Verarbeitung der Daten nur auf einem Edge Device im Fertigungsumfeld erfolgen. Die Vorteile eines Edge Device sind geringe Kosten, schnelle Kommunikation, die Herrschaft über die Daten und die Unabhängigkeit der einzelnen Komponenten. Nach ihrer Verarbeitung werden die Daten als Datenstrom weitergeleitet und gespeichert. Die Aufbereitung reichert die Daten um mehr Informationen an.
Dies geschieht u.a. durch:
- Entfernung von Messfehlern zur Erhöhung der Datenverlässlichkeit
- Aggregation der Daten bzw. der Vereinheitlichung der Daten durch Anpassung auf Einheiten oder Datentypen
- Zusammenfassung der Daten von verschiedenen Systemen
Auf diese Weise werden die Daten zu Smart Data. In dieser Form bilden sie die Grundlage für nächste Schritte, zum Beispiel das Trainieren einer künstlichen Intelligenz (KI), die auf Basis der Daten Vorhersagen über die Anlagen und Prozesse durchführt. Nach der Lernphase lässt sich der KI-Baustein als Softwarekomponente in den Verarbeitungsschritt auf dem Edge Device integrieren. Er liefert somit in Echtzeit Vorhersagen auf Basis der dann jeweils aktuellen Daten.
Je nachdem, mit welchem Ziel die KI trainiert wurde, sind ihre Vorhersagen sofort in der laufenden Produktion umsetzbar:
- Anpassungen am aktuellen Fertigungsprozess, um die Qualität des Produktes zu maximieren oder Fehler zu minimieren
- Entfernen von Produkten aus der Prozesskette, sobald sie als defekt erkannt wurden und bevor sie aufwendig weiterverarbeitet werden
- gezielte Anpassungen eines Prozessschrittes, sobald Messwerte sich negativ zu verändern beginnen, wenn sich zum Beispiel Qualitätskennzahlen verschlechtern und den Toleranzgrenzen annähern
Dies sind einige offensichtliche Vorteile, die eine professionelle Nutzung von Big Data in Echtzeit bereithält. Das Potenzial der Datenanalyse liegt aber vor allem in der Entdeckung und Umsetzung von ganz neuen Anwendungsfällen, die dem Maschinenbauer Alleinstellungsmerkmale und neue Ertragsquellen bieten.
Für diese Aufgaben benötigt der Maschinenbauer oder Anlagenbetreiber einen Softwarepartner, der ihn bei der Planung, Umsetzung und Integration der Big-Data-Pipeline unterstützt und der mit der IT und OT im Umfeld von Anlagen vertraut ist. Mit seiner langjährigen Erfahrung im Maschinenbau und in der Datenanalyse/KI ist infoteam der professionelle Ansprechpartner für Big Data in Echtzeit.
Immer mehr Maschinenbauer folgen dem Trend „Big Data“. Dieser Herausforderung muss sich der Markt stellen. Stärken Sie Ihre Marktposition und machen Sie mit Ihrem Softwarepartner die neuen Möglichkeiten Ihres Unternehmens nutzbar.
Michael Lierheimer
Consultant Maschinenbau
infoteam Software AG
E-Mail-Kontakt: Software-im-Maschinenbau@infoteam.de
