Mit zentraler Datenplattform zu IIoT und KI
Mehr als Daten sammeln
In der Industrie stehen Schlagworte wie Digitalisierung, Industrial Internet of Things (IIoT) und künstliche Intelligenz (KI) seit langem für die Möglichkeit, Produktionsabläufe und Wartungsmodelle auf der Basis von Daten zu optimieren. Dadurch ergeben sich für Maschinen- und Komponentenhersteller gleichermaßen Chancen, ihren Kunden neue Angebote für digitale, datenbasierte Services zu machen.
Bild: KEB Automation KGWie können kleinere Unternehmen oder auch Handwerksbetriebe in Industrie 4.0 einsteigen? "Daten und Informationen entlang der gesamten Wertschöpfungskette zu teilen, ermöglicht neue Wege zur effektiveren Kooperation zwischen Herstellen, Lieferanten, Servicedienstleistern und Endanwendern", sagt Stephan Boch, Senior Business Development Manager IIoT bei KEB Automation.
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Viele Hersteller können bereits Daten für ihre Produkte bereitstellen und liefern. Um diese Informationen zu visualisieren, steht zudem eine Reihe an Softwaretools zur Verfügung. Häufig werden hier allerdings proprietäre Lösungen für die Anbindung einer Anlage oder eines Gerätes angeboten. Die verwendeten Datenprotokolle sind nicht standardisiert und erfordern zunächst Schnittstellenanpassungen. "Die Daten sind nachher in unterschiedlichen Quellen verfügbar und somit von den Systemen abgekoppelt, die andere, nachgelagerte Prozesse steuern oder wichtige Informationen liefern können", so Boch. Bei dieser technischen Entwicklung werde allerdings selten berücksichtigt, wie Menschen und deren Wissen sowie KI systematisch eingebunden werden können. "Dazu ist es unerlässlich, die notwendigen Aktionen und Prozesse anzustoßen, um potenzielle Mehrwerte und Optimierungen letztlich umzusetzen."
Dabei lässt sich feststellen: Die Daten zeigen etwas, aber die Frage ist: Was bedeuten sie? Was ist nun genau zu tun? Was ist die Lösung des Problems? Wer kann diese erbringen? Was wird an zusätzlichem Material benötigt und welches Wissen ist dafür erforderlich?
Bild: KEB Automation KGDaten effizient nutzen
Im industriellen Umfeld sind Schlagworte wie Big Data und Predictive Maintenance bereits vielfach in Gebrauch, aber nur selten zielführend umgesetzt. Gründe dafür sind unter anderem, dass die notwendige Datenmenge, die Komplexität der Zusammenhänge sowie Aufwand und Kosten unterschätzt werden. Außerdem fehlt bei einigen Anwendern die Bereitschaft, ihre Daten in eine Cloud zu transferieren oder mit anderen zu teilen. Viele IIoT-Projekte kommen daher auf dem Weg zur Generierung von Mehrwert über die dritte Entwicklungsstufe (siehe Abbildung nebenan) nicht hinaus. Sie verharren in einem internen Datenpool. "Echte Mehrwerte entstehen für den Anwender erst ab Stufe vier des Entwicklungspfads, wenn Maschinen, Prozesse, Geschäftsmodelle und Menschen zusammengebracht werden", erklärt Stephan Boch.
Die Lösung für erfolgreiche IIoT-Projekte ist ein skalierbares und offenes Ökosystem. Es ermöglicht dem Anwender, die notwendigen Schritte zu durchlaufen, um echte datengetriebene Services und Geschäftsmodelle auf einer Plattform umzusetzen. Der IIoT-Spezialist erklärt: "Hier setzen wir an. Genau das bietet KEB Noa, unser neues skalierbares digitales Ökosystem mit Industrial IoT-Fähigkeiten." Im Detail bedeutet das die technische Anbindung diverser Systeme, Komponenten oder Sensoren mittels passender Hard- und Software, ein gezieltes Sammeln tatsächlich notwendiger Daten sowie die Anreicherung dieser Daten mit eingebundenen Wissensdatenbanken und KI. Danach werden diese Daten visualisiert und analysiert, in Benachrichtigungen und Aktionen umgesetzt, um direkt notwendige Prozesse anzustoßen - bis hin zum Auslösen eines Wartungs- oder Serviceeinsatzes oder einer Teilelieferung.
Geschlossener Prozess für Datensicherheit
KEB Noa, kurz für 'Network of Automation', umgeht Systembrüche und stellt einen geschlossenen Prozess bereit. "Die Lösung und Nachverfolgbarkeit eines Problems ist bereits ohne Big Data Analytics möglich, kann allerdings zu einem späteren Zeitpunkt zur weiteren Optimierung ergänzt werden", so Boch. Zum Einsatz kommen zunächst eine einfache Datenauswertung, Remote-Zugriffe sowie die Nutzung von Dokumentation und Wissen in der Organisation. Aus Praxisfällen und Rückmeldungen lernt das System selbstständig und lässt sich - je nach Reifegrad des bestehenden Geschäfts - um Datenquellen erweitern. Lösungspakete werden dabei auf die Optimierung wichtiger Bereiche der Betriebskosten (Total Cost of Ownership, TCO) der Anlagen oder Geräte hin ausgerichtet. Der Fokus liegt aktuell auf Verfügbarkeit, Wartungskosten sowie Energie- und Materialeffizienz. Weitere Bausteine sind bereits in Planung.
Das System wird dabei schrittweise realisiert: Vom korrektiven über proaktives bis hin zum voll optimierten Verfügbarkeitsmanagements durch Problemvermeidung. Von zeitlich terminierter über nutzungsbasierter, selbstlernender Wartung bis hin zu prädiktiver Wartung für einzelne sinnvolle Anwendungsfälle. Von eher zufälligem Effizienzmanagement hin zu gemessener oder kontrollierter Effizienz. So entstehen nach und nach echte Mehrwerte mit überschaubarem Aufwand, die auch in TCO-Bereichen messbar sind.
KEB Noa nutzt KI-basierte Recommendation Engines, die den Serviceprozess automatisieren. "Kurz gesagt heißt das: Basierend auf Maschinendaten in Kombination mit Machine Learning-Algorithmen bietet die Plattform vorausschauende Wartungsinformationen und verbindet diese automatisch mit dazugehörigen Lösungsvorschlägen", erklärt der IIoT-Spezialist. In einem über KI antrainierten System aus Expertenwissen, historischen Werten, Trends und aktuellen Maschinendaten, werden diese Lösungen anschließend Kunden oder Außendiensttechnikern zur Verfügung gestellt. Alle Werte, Parameter und sonstigen Informationen können anschließend über iBots, AR-Brillen oder moderne Chatfunktionen abgerufen werden.
"Hersteller, Anwender und Partner können auf derselben Plattform zusammenarbeiten, Daten teilen und direkte Fernzugriffe auf Anlagen vornehmen. Daraus ergeben sich völlig neue Wege einer effizienten Kooperation." Auch hier kann schrittweise nach Bedarf vorgegangen werden - vertikale und horizontale Integration auf einer Plattform. Durch die Skalierbarkeit von KEB Noa kann es bei unterschiedlichen Unternehmensgrößen sowie einfachen oder komplexen Anlagen zum Einsatz kommen. Ob das System fest installiert oder mobil ist und der Anwender eher zentral oder organisatorisch verteilt agiert, spielt dabei keine Rolle. "Außerdem ist KEB Noa herstellerunabhängig aufgesetzt und kann auch ohne weitere KEB-Produkte integriert werden", ergänzt Boch. Die Flexibilität deckt viele Anwendungsfälle und Kundensegmente ab, sodass sich passende und erweiterbare Lösungen finden lassen. "Nur ein breit nutzbares Ökosystem kann Services optimieren und neue Dienstleistungen aufbauen."
In der Industrie stehen Schlagworte wie Digitalisierung, Industrial Internet of Things (IIoT) und künstliche Intelligenz (KI) seit langem für die Möglichkeit, Produktionsabläufe und Wartungsmodelle auf der Basis von Daten zu optimieren. Dadurch ergeben sich für Maschinen- und Komponentenhersteller gleichermaßen Chancen, ihren Kunden neue Angebote für digitale, datenbasierte Services zu machen.
Bild: KEB Automation KGWie können kleinere Unternehmen oder auch Handwerksbetriebe in Industrie 4.0 einsteigen? "Daten und Informationen entlang der gesamten Wertschöpfungskette zu teilen, ermöglicht neue Wege zur effektiveren Kooperation zwischen Herstellen, Lieferanten, Servicedienstleistern und Endanwendern", sagt Stephan Boch, Senior Business Development Manager IIoT bei KEB Automation.Bild: KEB Automation KG
Viele Hersteller können bereits Daten für ihre Produkte bereitstellen und liefern. Um diese Informationen zu visualisieren, steht zudem eine Reihe an Softwaretools zur Verfügung. Häufig werden hier allerdings proprietäre Lösungen für die Anbindung einer Anlage oder eines Gerätes angeboten. Die verwendeten Datenprotokolle sind nicht standardisiert und erfordern zunächst Schnittstellenanpassungen. "Die Daten sind nachher in unterschiedlichen Quellen verfügbar und somit von den Systemen abgekoppelt, die andere, nachgelagerte Prozesse steuern oder wichtige Informationen liefern können", so Boch. Bei dieser technischen Entwicklung werde allerdings selten berücksichtigt, wie Menschen und deren Wissen sowie KI systematisch eingebunden werden können. "Dazu ist es unerlässlich, die notwendigen Aktionen und Prozesse anzustoßen, um potenzielle Mehrwerte und Optimierungen letztlich umzusetzen."
Dabei lässt sich feststellen: Die Daten zeigen etwas, aber die Frage ist: Was bedeuten sie? Was ist nun genau zu tun? Was ist die Lösung des Problems? Wer kann diese erbringen? Was wird an zusätzlichem Material benötigt und welches Wissen ist dafür erforderlich?
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Dieser Artikel erschien in SPS-MAGAZIN 7 (August) 2021 - 20.07.21.Für weitere Artikel besuchen Sie www.sps-magazin.de
