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Datenanalyse

Predictive Analytics für vernetzte Anlagen

| Autor/ Redakteur: Wolfgang Schmidt / Stefanie Michel

Den Status jeder seiner Fertigungsmaschinen in Echtzeit überwachen und auf dieser Basis Arbeitsabläufe zu steuern: Das war das Ziel von Dürkopp Adler. Erreicht wurde das mit einem Remote-Überwachungssystem und einem modularen Lösungsbaukasten.

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Der Industrienähmaschinen-Hersteller Dürkopp Adler setzt bei seinen Maschinen auf Überwachungssysteme, sodass die Kunden Schwachstellen im Produktionsprozess frühzeitig erkennen.
Der Industrienähmaschinen-Hersteller Dürkopp Adler setzt bei seinen Maschinen auf Überwachungssysteme, sodass die Kunden Schwachstellen im Produktionsprozess frühzeitig erkennen.
(Bild: Fabian Moh)
  • Wird die Produktivität nicht an einzelnen Maschinen beurteilt, sondern im Verbund, ist die Analyse von Ausfallzeiten und Verschleiß pro Maschine ebenfalls schwierig.
  • Das eingeführte Predictive-Analytics-System hat bei einem Industrienähmaschinen-Hersteller die Daten jeder Maschine gesammelt, um die Prozesse zu optimieren und Schwachstellen schneller zu erkennen.
  • Aus diesem Projekt hat sich ein neues Geschäftsfeld entwickelt: Mit einem Predictive-Analytics-Baukasten können die eigenen Kunden ihre Produktionsabläufe effizienter gestalten.

In der Textilproduktion werden industrielle Fertigungsmaschinen üblicherweise parallel in Parks mit mehreren Geräten betrieben. Bei der Bewertung der Produktivität wird immer nur der Verbund analysiert, einzelne Geräte zu beurteilen, ist hingegen schwer möglich. Auch die Anzahl an Arbeitsoperationen und der Verschleiß von Verbrauchsmaterialien einer individuellen Maschine können nur geschätzt werden. Wartungen finden daher präventiv nach festgelegten Intervallen statt. Verbrauchsmaterialien werden auf Vorrat geordert, während der Support stets flexibel aufkommende Probleme lösen und Beschäftigte für Wartung und Reparatur bereithalten muss. Das verursacht einen intensiven Planungs- und Zeitaufwand. Ist eine Maschine defekt, gilt es erst den Fehler zu identifizieren und dann das passende Ersatzteil zu bestellen. Meist zieht das einen kostspieligen Produktionsausfall nach sich.

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Visuelles Remote-Überwachungssystem

Die Einführung einer Predictive-Analytics-Lösung war für den Industrienähmaschinen-Hersteller Dürkopp Adler die Lösung dieser Probleme. Sie beinhaltet Funktionsbausteine eines Manufacturing-Execution-Systems (MES) und als zentrale Komponente ein visuelles System für die Überwachung und Steuerung der industriellen Produktionsprozesse. Dieses sammelt die Daten jeder einzelnen Fertigungsmaschine beim Kunden in Echtzeit, bereitet sie grafisch auf und stellt damit die Grundlage für die Steuerung und Optimierung der Produktionsprozesse zur Verfügung. Das Überwachungssystem ermöglicht dem Produktionsmanager zu jedem Zeitpunkt detaillierte Einblicke in die Prozesse. Eine kontinuierliche Analyse ermittelt die exakte Anzahl an Operationen, die eine Maschine innerhalb eines Produktionszyklus vollzogen hat, und gleicht sie mit den definierten Wartungsplänen ab. Eigenständig informieren die Geräte über den Zustand ihrer Verbrauchsmaterialien. So werden sukzessive die Prozesse entlang der Wertschöpfungskette optimiert, die Produktion wird effizienter und nachhaltig.

Auf dieser Grundlage können die Kunden Arbeitsabläufe effizienter steuern, Schwachstellen im Produktionsprozess frühzeitig erkennen und Wartungen besser planen. Probleme werden in Form von Alarmmeldungen an den entsprechenden Techniker weitergeleitet und schneller gelöst. Im Falle einer kritischen Produktionsstörung kann der Instandhalter damit rechtzeitig eingreifen und Fernwartungen durchführen. Somit lassen sich Produktionsausfälle vermeiden und die Qualität der Fertigungsgüter optimieren. Durch die Schnittstelle nach außen können zukünftig Software-Updates auf die Maschinen per Remote-Zugriff aufgespielt werden. Die Beschäftigten profitieren außerdem von flexibel anpassbaren Fertigungsprogrammen und sofort verfügbaren Anleitungsvideos, die direkt auf die Geräte übertragen werden. Eine global verteilte Produktion wird dadurch deutlich vereinfacht.

Betreuung vernetzter Maschinen

In der Betreuung der vernetzten Maschinen hat der Maschinenbauer ein neues Geschäftsfeld entwickelt. Unter der Marke Qondac treibt er damit die Themen Vernetzung, Digitalisierung und Automatisierung voran. Gemeinsam mit dem IBM-Partner X-Integrate hat der Geschäftsbereich einen modularen Lösungsbaukasten für Predictive Analytics namens „Qondac Networks“ entwickelt. „Damit ermöglichen wir unseren Kunden, Produktionsabläufe optimaler und transparenter zu gestalten“, sagt Jan Maksel, Leiter des neuen Geschäftsbereichs. Neben der Datenerhebung, visuellen Aufbereitung und Bereitstellung für die Optimierung der Produktionsprozesse reichert Qondac Networks relevante Daten für Aufträge und Produkte zusätzlich digital an und stellt sie an den passenden Arbeitsplätzen dar.

Die Predictive-Analytics-Lösung von Qondac Networks basiert auf loT-Standards, modernen Technologien im Bereich der Modularisierung und Virtualisierung sowie Open-Source-Software. Dabei werden die ausgewählten Lösungskomponenten zukunftssicher direkt für den Einsatz in hybriden Szenarien und die Distribution über moderne Cloud-Infrastrukturen vorbereitet. Für die Digitalisierung von industriellen Fertigungsprozessen ist die Kombination solcher Technologien und Dienste die Grundvoraussetzung.

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* Dipl.-Inf. Wolfgang Schmidt ist Geschäftsführer der X-Integrate Software & Consulting GmbH in 50670 Köln, Tel. (02 21) 9 73 43-0, info@x-integrate.com

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