Nico Schröder, Korrespondent elektro AUTOMATION, Augsburg
Inhaltsverzeichnis
1. Digitalisierung: Datenaufbereitung und Wissen 2. Automationsanwendungen per App optimieren
Neuen Geschäftsmodellen ebnen digitale Komponenten und Services den Weg. Ein aktuell gängiger Ansatz, auch einen erkennbaren Mehrwert darzustellen, besteht unter anderem darin, technische Unregelmäßigkeiten frühzeitig via Condition Monitoring zu erkennen. Notwendige Maßnahmen lassen sich so bereits vor einem möglichen Anlagenausfall starten.
Dr. Oliver Jung, Vorstandsvorsitzender von Festo, sagt dazu: „Die hohe Produktivität durch Vollautomatisierung erfordert zum Beispiel die Bevorratung vieler Ersatzteile und einen hohen Personalaufwand in der vorbeugenden Instandhaltung. KI, hier im Speziellen maschinelles Lernen mit Anomalie-Erkennung, wird dazu beitragen, diese Kosten in Zukunft zu senken“. Soft- und hardwareseitig möchte Festo die Instandhaltung und eine geeignete Zustandsüberwachung mit Dashboards und IoT-Gateways erleichtern.
Um mittels Algorithmen einen Mehrwert zu erreichen und die Effizienz zu steigern, sei es allerdings unerlässlich, Anwendungen genau zu bestimmen. Nur wenn die Daten zielgerichtet vorstrukturiert und in ausreichender Menge verfügbar seien, würde man befriedigende Ergebnisse erhalten: „Wir haben in unseren eigenen Werken in einem Produktionsprozess die Qualitätssicherung mit KI unter die Lupe genommen und festgestellt, dass der Big-Data-Ansatz aus dem Consumer-Markt in der Industrie nicht zum Erfolg führt. Erst als wir das Expertenwissen der Maschinenbediener mit den passenden statistischen Methoden einer KI zusammengebracht haben, ist es uns gelungen, die Effizienz signifikant zu steigern“, sagt Jung.
Momentan konzentriert sich Festo auf KI-Auswertungen on-edge, also direkt an der Komponente, oder on-premise innerhalb eines Produktionsnetzwerkes. Das spare Kosten, garantiere Echtzeitauswertungen und vermeide Latenzen. Nur aufwändige Auswertungen über weltweit verteilte Werke hinweg würden die großen Rechenleistungen einer angebundenen Cloud-Infrastruktur benötigen.
Digitalisierung: Datenaufbereitung und Wissen
Die schlüsselfertigen, vorkonfigurierten Dashboards erfordern keine zusätzliche Programmierung oder Installation einer Software. Sie visualisieren die gewonnenen Informationen. Damit werden Maschinenbauer wie Endanwender in mehreren Schritten über Visualisierung und Datenaufbereitung unterstützt. Die Daten verbessern die betriebliche Transparenz für Produktionsleiter und Bediener. Die Weiterverarbeitung und Langzeitauswertung von Daten finden in der Cloud statt. Im Ergebnis bedeutet das mehr Produktivität durch bessere Auslastung, geringere Kosten durch mehr Energieeffizienz und weniger Stillstand aufgrund umfassender Diagnose, Condition Monitoring und verbesserter Instandhaltung. Anlagenbetreiber können die Prozessleitung ihrer Maschinen über verschiedene Standorte hinweg vergleichen und Potenziale zum Energiesparen identifizieren. Die Daten sind zudem jederzeit abrufbar.
