Wer seine Produktion effizienter machen will, muss seine Daten erheben und nutzen. Hier gilt es für die Anwenderunternehmen technische Konzepte wie Big Data und Industrie 4.0 intelligent miteinander zu verknüpfen. Man spricht von Industry Analytics.

Industry Analytics – was ist das?

Mit Industry Analytics, also der Kombination der beiden Themengebiete Big Data und Industrie 4.0 können Daten mit analytischen Methoden ausgewertet werden. Dies verspricht tiefreichende Erkenntnisse, wie sich die Fertigung optimieren lässt, welche Fehler zu erwarten sind – ja gar, wann ein Maschinenausfall droht. Basierend auf diesen Ergebnissen lassen sich entsprechend vorbeugende Maßnahmen ergreifen. Im Idealfall sparen die Unternehmen erhebliche Kosten und steigern gleichzeitig die Produktqualität. In vielen Projekten bei führenden Unternehmen hat sich gezeigt, dass sich Industry Analytics tatsächlich auszahlt.

Wer seine Produktion systematisch steuern und langfristig optimieren möchte, kommt an der strategischen Nutzung seiner Daten nicht vorbei. Und auch bei der Maschinenwartung lassen sich erstaunliche Zusammenhänge durch Auswertung der Sensordaten erkennen und nutzen. Doch wo sollte man anfangen und was gilt es zu beachten?

Grundlagen schaffen: Maschinendaten erfassen

Die Basis von allem sind die Daten. Im Idealfall werden diese selbstständig von den einzelnen Produktionsmaschinen bereitgestellt. Dazu werden überlicherweise MDE/PDE Systeme verwendet. Diese sind optimiert um lokale Prozessparameter zu erheben und auszuwerten. Im Industrie 4.0 Zeitalter ist dieser Ansatz jedoch etwas kurz gesprungen. Sie möchten die volle Power von Industry-Analytics verwenden und sich nicht im Klein-Klein eine Datenerfassung verlieren. Daher bietet sich ein Produkt an, welches in der Lage ist große Datenmengen flexibel und einfach zu erfassen. Diese können dann übergeordneten Systemen, z.B. BI (Business Intelligence) oder Industry Analytics, bereitgestellt werden.

DataReader Excel-SPS Kopplung

Mit unserer Standard-Software SPSDataReader können auch große Datenmengen aus speicherprogrammierbaren Steuerungen (SPS) gelesen werden. Als Datenformat kann xlsx oder CSV gewählt werden. Damit können Sie einfach große Mengen an Maschinendaten in Ihre Analyse-Software exportieren.

So gelingt der Einstieg

Erkenntnisse aus den vorliegenden Daten gewinnen alle Anwender – unabhängig davon, ob es sich um ein mittelständisches oder großes Unternehmen handelt. Abhängig vom Grad der Automatisierung beziehungsweise der Digitalisierung wählt man den Einstieg in ein Industry Analytics Projekt. Liegt noch kein zentrales Daten-Repository vor, müssen zunächst die Daten definiert werden, die zur Analyse eines Prozesses herangezogen werden können. Gemeinsam mit den Fachanwendern werden dazu die Ziele der Prozessanalyse festgelegt. Anschließend gilt es, die Parameter zu ermitteln, die Einfluss auf das Ergebnis haben könnten. Diese an den entsprechenden Anlagen auszulesen beziehungsweise an eine zentrale Datenbank zu übertragen, erfolgt im nächsten Prozessschritt.

Liegen die erforderlichen Daten in einem zentralen Repository vor, können diese sowohl in standardmäßigen Berichten bis ins Detail ausgewertet als auch mit statistischen Methoden auf wiederkehrende Muster hin analysiert werden. Anhand ausgefeilter Data Mining Algorithmen lassen sich diese Muster in den Datenbergen bestimmen und somit gänzlich neue Erkenntnisse und Zusammenhänge gewinnen.

Fazit

Um die stetig steigenden Kundenanforderungen nach Individualität und Qualität bei geringstem Preis zu erfüllen, sind modernste Fertigungsverfahren zwingend erforderlich. Die Digitalisierung und Vernetzung der Daten bringt den Unternehmen einen echten Mehrwert und ermöglicht es ihnen, sich vom Wettbewerb zu differenzieren. Dabei geht es nicht nur um das reine Sammeln, Integrieren und Zentralisieren einer Vielzahl von heterogenen Produktions- und Maschinendaten: Der entscheidende Vorteil entsteht durch konkrete Analysen, die es ermöglichen, die Produktion effizient zu steuern, Prozesse zu optimieren und Vorhersagen über Maschinenengpässe oder Ausfälle zu treffen.