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Gezielte Fehlersuche

Analyse und Optimierung automatisierter Prozesse - Teil 4/5

Der vierte Beitrag der Serie erläutert die speziellen Anforderungen an die Datenanalyse, Datenaggregierung sowie an die Berechnung von Kennwerten und zeigt anhand von Beispielen den Vorteil einer anlagenübergreifenden Prozessanalyse auf. Es wird ein unabhängiges System vorgestellt, das die Heterogenität der verwendeten Automatisierungskomponenten überwindet, unterschiedliche Prozesswerte und -signale aufzeichnet, in spezifische Kennwerte transformiert und analysiert.

Bild: iba AGBild: iba AG
Bild 1: Das Zusammenspiel der iba-Komponenten für die Prozessanalyse

Bei einer Prozessanalyse wird versucht, sich ein möglichst klares Bild der ablaufenden Vorgänge zu machen und diesen Ist-Zustand auf Schwachstellen und Einsparpotentiale hin zu überprüfen. Um Praxisdaten zum Abgleich mit den Prozessmodellen zu erlangen, ist ein Prozessdatenerfassungssystem mit umfangreichen Analysemöglichkeiten gefragt. Schnelle Fehleranalyse und Kostenersparnis durch gezielte Fehlersuche sind die Vorteile des iba-Systems, das den Prozess an mehreren Stellen isochron überwacht, um die relevanten Prozesskomponenten zueinander in Beziehung zu setzen. Mithilfe der zur Verfügung gestellten Applikationen kann das dynamische Prozessverhalten sowohl interaktiv als auch automatisch ausgewertet werden. Basierend auf Standard-Analysen können in weiterführenden Schritten aus den Messdaten sowohl Qualitätsdaten als auch weitere Informationen interaktiv und automatisch gewonnen werden. Daraus lässt sich systematisch Wissen ableiten, mit dessen Hilfe der automatisierte technische Prozess und, im Falle eines Fertigungsprozesses, auch das hergestellte Produkt bewertet und optimiert werden können. Aufgezeichnete Messdaten müssen nach unterschiedlichen Kriterien und unter ganz unterschiedlichen Gesichtspunkten ausgewertet werden. Dabei bestimmt neben der Zielsetzung der Prozessanalyse im Allgemeinen auch die Branche, wie die Messdaten ausgewertet werden müssen. Denn jede Branche hat in der Regel zum einen spezifische Kennwerte, zum anderen auch spezielle Anforderungen an die Datenanalyse, Datenaggregierung sowie an die Berechnung der Kennwerte. Daher muss die Datenauswertung nach unterschiedlichen Kriterien möglich sein, wie z. B.:

  • • Offline-Auswertung der in einem bestimmten Zeitraum, in einer bestimmten Prozessphase aufgezeichneten oder der zu einem Produkt bzw. einer Charge gehörenden Daten
  • • Interaktive Auswertung
  • • Signalorientierte Auswertung
  • • Statistische Auswertung
  • • Online-Auswertung während der Datenerfassung

Um diesen verschiedenen Anforderungen gerecht werden zu können, müssen Auswertewerkzeuge flexibel, modular und offen konfigurierbar sein, so dass Erweiterungen jederzeit möglich sind. Eine weitere Anforderung ist, dass die Auswertungen effizient und schnell durchgeführt werden. Da Daten kontinuierlich über einen langen Zeitraum erfasst werden, müssen alle verwendeten Auswertewerkzeuge in der Lage sein, mit sehr großen Datenmengen (Big Data) zurechtzukommen. Im Folgenden soll die Realisierung einiger der in der Praxis relevanten Auswertemethoden näher erläutert und am Ende anhand von Beispielen konkretisiert werden.

iba AG

Dieser Artikel erschien in SPS-MAGAZIN 12 2014 - 17.12.14.
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