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IBM

Industrie 4.0: Von Daten zum Wissen

| Autor / Redakteur: Anja Burghardt und Plamen Kiradjiev / Frauke Finus

Ein weiterer Aspekt von Industrie 4.0 ist der durchgängige Modellierungsansatz: Denn liegt ein komplettes digitales Abbild eines Produktes in Form eines Modells vor, können damit Erkenntnisse über Defekte oder Probleme, die erst in späteren Phasen des Produktlebenszyklus festgestellt werden, nahtlos in das Engineering zurückfließen und entsprechend berücksichtigt werden.

Im Fokus für die Umsetzung von Industrie 4.0-Projekten im Hinblick auf PMQ stehen daher:

  • Die vertikale und horizontale Integration, um Daten aus den Maschinen und anderen relevanten Systemen zu extrahieren
  • Die kosteneffiziente Sammlung der Daten in einem „Data Historian“
  • Das Ziel, mit intelligenten mathematischen und analytischen Modellen aus der (deterministischen) Vergangenheit zu lernen und die dabei gewonnenen Muster und Regeln zur Prognose zukünftiger Ereignisse zu verwenden

Mit diesen drei Stufen arbeitet auch der Smart-Factory-KL-Demonstrator. Er ist eine gemeinsamen Entwicklung von 16 Industriepartnern und die weltweit erste herstellerübergreifende modulare Industrie 4.0-Anlage. Die Lösung wurde auf der Hannover Messe in diesem Jahr erstmals der Öffentlichkeit vorgestellt.

Flexibilität aus der Integrationsschicht

Beim Smart-Factory-KL-Demonstrator werden mit Hilfe des von den unterschiedlichen Modulherstellern vereinbarten OPC UA Standard-Protokolls die Modul- und Produktdaten über die OPC UA Input-Knoten des IBM Integration Bus in einem Data Historian gespeichert. Die daraus entstehenden Echtzeit- und historischen Reports liefern die Basis für Live-Topologie-Darstellungen und werden sowohl zum Zwecke der Instandhaltung als auch für eine gleichbleibend hohe Produktqualität im konkreten Fall mit Hilfe von IBM Cognos und SPSS analysiert.

Für diese vertikale wie horizontale Integration ist also die Verwendung offener beziehungsweise etablierter Standards wie OPC Unified Architecture (OPC UA), die den Austausch der Daten zwischen Maschinen und Anlagen, Shopfloor und Office-IT oder zwischen den IT-Systemen im Produktionsumfeld ermöglichen, sinnvoll oder sogar notwendig. Ebenfalls notwendig sind Softwarelösungen und Datenprotokolle, um Maschinen und Teile auch nachträglich mit vernetzter Intelligenz auszurüsten. Denn in erster Linie wird es zunächst darum gehen, die existierenden Altsysteme, die heute eine deutliche Mehrheit der existierenden Produktionssysteme ausmachen, so auszurüsten, dass sie Industrie-4.0-tauglich werden.

Doch genau hier existieren auch die größten Probleme: Denn in aller Regel „verstehen“ sich die verschiedenen Maschinen und Anlagen nicht. Sie verwenden unterschiedliche Protokolle sowie unterschiedliche „Sprachen“ (Datenmodelle). Doch es ist auch durchaus möglich, mit etablierten eigenen Standards und Protokollen, die in einem Unternehmen oder den jeweiligen Werken durchgängig verwendet werden, zu arbeiten. Die Systemintegratoren beziehungsweise Maschinenhersteller müssen dann diesen Standards entsprechen, um im „Orchester“ der Produktion mitspielen zu können. Allerdings führen solche proprietären Lösungen bei der Inbetriebnahme einer Fabrik oft zu erhöhten Kosten und einem höheren Zeitbedarf.

Service-Orientierte Architekturen als State-of-the-Art

Eine Option sind hier Service-Orientierte Architekturen (SOA), die für die gängigen Unternehmens-IT-Systeme längst als State-of-the-Art gelten und nun auch für den Shopfloor übernommen werden können. Ein Integrations-Layer im Shopfloor, analog zum Enterprise Service Bus (ESB) Konzept bei SOA, ermöglicht zum einen eine hohe Flexibilität bei der Integration verschiedener Systeme, weil er die Integrationslogik aus den Maschinen, ähnlich wie bei den Fachsystemen, herausnimmt und sie ihre eigenen Sprachen sprechen lässt. Diese Entkopplung ist eine der wichtigsten SOA- Eigenschaften. Sie reduziert die Komplexität bei der Verbindung unterschiedlicher Systeme, die miteinander kommunizieren sollen, auf ein Minimum.

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