Industrie 4.0-Lösungen zur Sammlung und Analyse von Produktionsdaten
Die vierte industrielle Revolution (Industrie 4.0) bietet Unternehmen enorme Chancen, sowohl ihre Kosten zu senken als auch ihre Erlöse zu steigern. Dies ist realisierbar durch die Vernetzung sämtlicher Maschinen, Lagersysteme und Betriebsmittel zu einem Cyber-Physischen-System (CPS). Das CPS kommuniziert dabei autonom, dezentral, online und in Echtzeit. Voraussetzung, um die Potentiale von Industrie 4.0 nutzen zu können, ist die Verarbeitung von Daten, aus denen Wissen generiert wird. Durch dieses Wissen lassen sich dann Maßnahmen einleiten, welche die Fertigung effizient gestalten.
Damit diese Wissensgenerierung aus den Daten stattfinden kann, sind im ersten Schritt diese Rohdaten zu sammeln, zu transportie-ren und zu analysieren. Für diese Zwecke existiert eine Vielzahl von Protokollen, die für die unterschiedlichsten Rahmenbedingungen konzipiert worden sind. Folglich ist nicht jedes Protokoll für jedes Szenario geeignet. Vielmehr ist im Vorfeld genauestens zu eruieren, welche Anforderungen an das anzutreffende Szenario bestehen, um diejenige Kombination aus Protokollen zu wählen, die am besten zu dem Szenario passt. Bei der Auswahl von Protokollen ist stets darauf zu achten, dass diese im Industrie 4.0-Umfeld standardisiert sind, um aufwendige Translationen oder gar Inkompatibilitäten zwischen den Kommunikationsteilnehmern zu vermeiden. Die Auswahl der Protokolle hat letztendlich einen großen Einfluss auf die Qualität des Industrie 4.0-Prozesses, weshalb in dieser Publikation ausgewählte Protokolle untersucht und be-wertet werden.
Im Anschluss daran findet die Demonstration zweier konkrete Industrie 4.0-Anwendungsfälle statt, die zeigen sollen, welchen Mehrwert die gewonnenen Maschinendaten bieten können. Dabei handelt es sich um die vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance), welches eine Methode zur Prognostizierung von Maschinenausfällen darstellt. Weiterhin soll gezeigt werden, dass die autonome Aktualisierung von Stammdaten zu einer transparenteren Fertigung beiträgt.
Umgesetzt und geprüft wurden diese Erkenntnisse auf einer Fertigungslinie der thyssenkrupp AG, wobei sowohl die Methoden der Datenextraktion als auch die geschilderten Industrie 4.0-Anwendungsfälle unabhängig vom Unternehmen implementierbar sind.
Damit diese Wissensgenerierung aus den Daten stattfinden kann, sind im ersten Schritt diese Rohdaten zu sammeln, zu transportie-ren und zu analysieren. Für diese Zwecke existiert eine Vielzahl von Protokollen, die für die unterschiedlichsten Rahmenbedingungen konzipiert worden sind. Folglich ist nicht jedes Protokoll für jedes Szenario geeignet. Vielmehr ist im Vorfeld genauestens zu eruieren, welche Anforderungen an das anzutreffende Szenario bestehen, um diejenige Kombination aus Protokollen zu wählen, die am besten zu dem Szenario passt. Bei der Auswahl von Protokollen ist stets darauf zu achten, dass diese im Industrie 4.0-Umfeld standardisiert sind, um aufwendige Translationen oder gar Inkompatibilitäten zwischen den Kommunikationsteilnehmern zu vermeiden. Die Auswahl der Protokolle hat letztendlich einen großen Einfluss auf die Qualität des Industrie 4.0-Prozesses, weshalb in dieser Publikation ausgewählte Protokolle untersucht und be-wertet werden.
Im Anschluss daran findet die Demonstration zweier konkrete Industrie 4.0-Anwendungsfälle statt, die zeigen sollen, welchen Mehrwert die gewonnenen Maschinendaten bieten können. Dabei handelt es sich um die vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance), welches eine Methode zur Prognostizierung von Maschinenausfällen darstellt. Weiterhin soll gezeigt werden, dass die autonome Aktualisierung von Stammdaten zu einer transparenteren Fertigung beiträgt.
Umgesetzt und geprüft wurden diese Erkenntnisse auf einer Fertigungslinie der thyssenkrupp AG, wobei sowohl die Methoden der Datenextraktion als auch die geschilderten Industrie 4.0-Anwendungsfälle unabhängig vom Unternehmen implementierbar sind.