Anlageneffizienz per App verbessert
Verborgenes Potenzial in der Maschine nutzen
Die Gesamtanlageneffizienz einer Maschine liegt nach dem OEE Industry Standard in Fabriken im Schnitt bei nur 35 bis 40 Prozent. Das ist so, als ob in den Produktionshallen neben jeder Maschine eine zweite ungenutzt daneben stünde. Die Ursachen sind oft vermeidbare Stillstände und schlecht abgestimmte Prozesse. Mit höherer Transparenz und intelligenter Datennutzung lassen sich diese und andere Gründe für eine niedrige Effizienz in der Produktion erkennen und beheben. Cloudbasierte Apps können etablierte Lösungen wie Scada- und MES-Systeme bei dieser Aufgabe hervorragend unterstützen.
Bild: Siemens AGEin Schlüssel zu einer besseren Auslastung der vorhandenen Kapazitäten liegt darin, Leerlauf- und Stillstandzeiten zu verringern. In der Praxis ist das aber oft ziemlich herausfordernd.
Bild: Siemens AG
Bild: Siemens AGDatenanalysen in der Cloud
Genau in diesem Fall kann die Auslagerung von Prozessdaten in eine - natürlich entsprechend gesicherte - Cloud eine sinnvolle Ergänzung zur lokalen Verarbeitung der Daten darstellen. In vielen Fällen bieten Systeme auf der Automatisierungs- oder Scada-Ebene bereits erforderliche Schnittstellen oder können mit einfachen Mitteln dafür erweitert werden. Diese Kombination aus lokaler Datenvorverarbeitung und Cloud Computing hat gleich mehrere Vorteile. Zum einen wird die Automatisierungsebene von rechenintensiven Operationen wie z.B. Korrelationsanalysen entlastet und sichergestellt, dass es keine Rückwirkungen auf die Produktion gibt. Bei speziellen Industry-Clouds wie der Mindsphere von Siemens kann der Anlagenbetreiber oder OEM dabei genau festlegen, welche Daten an die Cloud geschickt werden, damit keine sensiblen Prozessdaten weitergegeben werden. Andererseits ermöglicht die Cloud-Verbindung die Verknüpfung von Informationen aus anderen Quellen, um äußere Einflüsse in die Analysen einbeziehen zu können. Der Maschinen- oder Anlagenbauer kann Daten zu seinem weltweiten Maschinenpark oder zu einem Kunden in einem geschützten Bereich ablegen und für spezifische Auswertungen nutzen - etwa, um sein Serviceangebot zu verbessern oder seine Lösungen für einen Kunden oder eine Aufgabenstellung anhand belastbarer Betriebsdaten zu verbessern. Für den Anlagenbetreiber ist die Anbindung an eine Cloud eine vergleichsweise einfache und performante Möglichkeit, unterschiedliche Standorte und Anlagen zu vergleichen, um Engpässe zu ermitteln.
Einfache Leistungsbewertung
Wichtig ist für all diese Anwendungen, dass sich die Informationen transparent, nachvollziehbar und nutzergerecht aufbereiten und zur Verfügung stellen lassen. Dazu haben Unternehmen wie Siemens entsprechende Apps entwickelt. So kann die Mindapp Performance Insight dazu genutzt werden, Leistungskennzahlen für eine oder mehrere Anlagen auf Basis von Anlagendaten zu ermitteln und sie unterschiedlichen Nutzergruppen innerhalb eines Unternehmens zur Verfügung zu stellen. Auf diese Weise lassen sich beispielsweise für den Linienführer einfach die Kennzahlen der vergangenen Schicht darstellen und dem Produktionsleiter Daten für einen Standort aufbereiten, oder Daten für unterschiedliche Standorte nebeneinander stellen, um z.B. die Auslastung in einer Produktgruppe zu ermitteln, freie Kapazitäten zu identifizieren oder die Qualitätsraten an verschiedenen Linien vergleichen. Die Auswertungen können auf Basis der Daten in der Cloud unabhängig von der jeweiligen lokalen Infrastruktur durchgeführt werden. Daher lassen sich auch unterschiedliche Systeme oder Systemversionen in eine übergreifende Architektur einbinden und Änderungen an den Indikatoren oder den Auswertealgorithmen unabhängig von den Systemen vor Ort zentral umsetzen. Anlagen- und Maschinenbauer oder Systemintegratoren können auf der anderen Seite solche Applikationen nutzen, um etwa die Performance ihrer Systeme im Betrieb zu überwachen und den Anlagenbetreiber bei Problemen oder Optimierungen zu unterstützen. Da die Daten innerhalb der Mindsphere in einer zentralen, abgesicherten Umgebung liegen, ist keine separate Verbindung zur Anlage erforderlich, z.B. über einen VPN-Tunnel.
Bild: Siemens AGBesseren Service ermöglichen
Für Maschinen- und Anlagenbauer sind die Daten aus dem Anlagenbetrieb auch in anderer Hinsicht eine wichtige Quelle für Verbesserungen und neue Geschäftsmodelle. Anhand von Informationen wie Betriebsstunden, Wartungszustand oder der Art und Häufigkeit von Alarmen kann der OEM den aktuellen Maschinenzustand bewerten und im nächsten Schritt für einen vorbeugenden Service nutzen. Mit der Mindapp Machine Monitor hat Siemens eine Applikation entwickelt, die dem OEM Informationen zu Produktivität, Verfügbarkeit nach OMAC (Organization for Machine Automation and Control) und Serviceintervallen liefert. Anhand dieser Daten kann der Hersteller seine Servicemaßnahmen anhand der tatsächlichen Betriebsbedingungen statt in statischen Wartungsintervallen planen und ausführen. Darüber hinaus kann er diese Informationen über die cloudbasierte Mindapp auch seinen Kunden zur Verfügung stellen, um die Anlagenbetreiber bei ihren Verbesserungsinitiativen zu unterstützen.
Bild: Siemens AGStörungen effektiv beheben
Neben der laufenden Optimierung der Prozesse liegt eine Herausforderung in modernen Fertigungsprozessen auch darin, Störungen möglichst schnell zu identifizieren und zu beheben. Gerade in komplexen Fertigungslinien haben die Mitarbeiter vor Ort oft zu viele Aufgaben, um immer den gesamten Prozess im Blick zu behalten. Daher kann es schnell vorkommen, dass eine Störung zu lange unbemerkt bleibt und dadurch womöglich nicht nur ein Prozessschritt, sondern die gesamte Linie beeinträchtigt wird. Hier können cloudbasierte Apps die lokale Anzeige wirkungsvoll ergänzen. So kann die Notifier Mindapp von Siemens Fehlermeldungen aus unterschiedlichen Quellen erfassen und anhand konfigurierbarer Kriterien dem jeweiligen Adressaten per Push-Benachrichtigung auf sein Smartphone senden. Über die App lassen sich sowohl Parameter aus den Automatisierungskomponenten als auch aus anderen Mindapps nutzen - Voraussetzung ist lediglich, dass die Daten in der Siemens-Cloud hinterlegt sind. Die Meldung enthält relevante Informationen zur Störung und zum Alarm und lässt sich anhand spezifizierbarer Kriterien an verschiedene Nutzergruppen senden, um etwa gleich den Servicetechniker hinzuzuziehen. Auf diese Weise trägt die Mindapp dazu bei, dass Störungen schnell behoben werden und die Verfügbarkeit der Maschinen und Anlagen steigt.
Ansätze für Verbesserungen
Wie diese Beispiele zeigen, können cloudbasierte Apps helfen, Engpässe und Schwachstellen zu identifizieren, Stillstände und Störungen zu vermeiden und Prozesse zu optimieren. Für Maschinen- und Anlagenbauer ergeben sich daraus Ansätze für neue Geschäftsmodelle, und der Anlagenbetreiber profitiert von einer besseren Effizienz im Betrieb. Daher entwickeln Unternehmen wie Siemens ihr Portfolio an cloudbasierten Apps kontinuierlich weiter. Das ist ein weiterer Vorteil dieses cloudbasierten Ökosystems: Die Plattform und die Anwendungen werden zentral als Platform/Software as a Service entwickelt und gepflegt, sodass sich Anwender um Updates und Patches nicht zu kümmern brauchen. Dieser Teil der Anwendung ist für sie genauso komfortabel wie Apps auf dem privaten Smartphone. Sie erhalten eine Nachricht, dass eine neue Version verfügbar ist, und können die Anwendungen dann zu einem passenden Zeitpunkt aktualisieren. Gerade angesichts immer komplexerer Prozesse und Systeme ist dieser Aspekt nicht zu vernachlässigen. Je einfacher und durchgängiger eine neue Technologie von den Anwendern zu benutzen ist, desto höher ist die Akzeptanz und desto intensiver wird sie eingesetzt - damit sich die Vorteile dann auch tatsächlich im betrieblichen Alltag einstellen. n Manager für industrielle IoT-Gateways und Digitalisierung bei Siemens.
Bild: Siemens AGDatenanalysen in der Cloud
Genau in diesem Fall kann die Auslagerung von Prozessdaten in eine - natürlich entsprechend gesicherte - Cloud eine sinnvolle Ergänzung zur lokalen Verarbeitung der Daten darstellen. In vielen Fällen bieten Systeme auf der Automatisierungs- oder Scada-Ebene bereits erforderliche Schnittstellen oder können mit einfachen Mitteln dafür erweitert werden. Diese Kombination aus lokaler Datenvorverarbeitung und Cloud Computing hat gleich mehrere Vorteile. Zum einen wird die Automatisierungsebene von rechenintensiven Operationen wie z.B. Korrelationsanalysen entlastet und sichergestellt, dass es keine Rückwirkungen auf die Produktion gibt. Bei speziellen Industry-Clouds wie der Mindsphere von Siemens kann der Anlagenbetreiber oder OEM dabei genau festlegen, welche Daten an die Cloud geschickt werden, damit keine sensiblen Prozessdaten weitergegeben werden. Andererseits ermöglicht die Cloud-Verbindung die Verknüpfung von Informationen aus anderen Quellen, um äußere Einflüsse in die Analysen einbeziehen zu können. Der Maschinen- oder Anlagenbauer kann Daten zu seinem weltweiten Maschinenpark oder zu einem Kunden in einem geschützten Bereich ablegen und für spezifische Auswertungen nutzen - etwa, um sein Serviceangebot zu verbessern oder seine Lösungen für einen Kunden oder eine Aufgabenstellung anhand belastbarer Betriebsdaten zu verbessern. Für den Anlagenbetreiber ist die Anbindung an eine Cloud eine vergleichsweise einfache und performante Möglichkeit, unterschiedliche Standorte und Anlagen zu vergleichen, um Engpässe zu ermitteln.
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Dieser Artikel erschien in IT&Production Juli+August 2018 - 18.07.18.Für weitere Artikel besuchen Sie www.it-production.com
