Alle Maschinen, Anlagen und Systeme sind miteinander vernetzt und kommunizieren kontinuierlich – das ist das Ziel der Industrie 4.0 oder auch Smart-Factory. Damit dieses Vorhaben erfolgreich ist, ist die Erfassung von Daten aus der Produktionsumgebung unabdingbar. Die Realität zeigt: Viele Unternehmen sammeln Daten, nutzen sie aber nicht; und das, obwohl die Auswertung der gesammelten Daten Auswirkungen auf Effizienz, Kosteneinsparungen und Wirtschaftlichkeit des Unternehmens haben können. Hier gilt die Devise: Wissen ist Macht. Ein Kommentar von Felix Berndt, Business Development Manager for IIoT and Data Centers EMEA bei Paessler.
Sind Maschinen untereinander vernetzt, können sie überwacht und die gesammelten Daten anschließend analysiert werden. Dabei spielt es keine Rolle, ob die Daten von einem komplexen SCADA-System mit mehreren Schichten von RTUs, SPS oder HMIs stammen oder von einem Temperatursensor oder einer Wägezelle aus einer Brückenwaage. Alle erzeugten Daten können wichtige Einblicke in beispielweise versteckte Informationen bieten und lassen Muster sowie Trends erkennen. Auch der Zustand und die Leistung einer Anlage kann über die Analyse dargestellt werden. In modernen Produktionsbetrieben ist dieses Datensammeln inzwischen Standard – eine integrierte Telemetrieüberwachung ist oftmals im Einsatz. Doch wie sieht es in älteren Produktionsstandorten aus? Dort werden häufig noch Anlagen betrieben, die bereits einige Jahre oder Jahrzehnte alt sind. Auch in diesen Anlagen sind nützliche Daten verborgen – doch wie lassen sich diese nutzen? Industrial Retrofitting macht’s möglich. Dabei werden ältere Anlagen mit zusätzlichen Sensoren nachgerüstet, um Daten für IIoT-Anwendungen wie Condition-Monitoring oder Predictive-Maintenance zu sammeln. Diese Sensoren sind von der eigentlichen Produktionsumgebung getrennt – stören die zu überwachenden Maschinen also nicht.
Die Nachrüstung und die Modernisierung von Maschinen bringen viele Vorteile mit sich:
- Je mehr Sensoren implementiert werden, umso mehr Daten lassen sich sammeln. So können zum Beispiel zu hohe oder zu niedrige Temperaturen rechtzeitig erkannt und Ausfälle verhindert werden.
- Schnelle Implementierung – Das Produktionsumfeld muss nicht geändert werden und kann normal weiterlaufen.
- Geringe Kosten – Es gibt geringe bis gar keine Stillstandzeiten der Maschinen und einen geringeren Workload für Automation-Engineers.
- Bessere Datenqualität – Generische Sensoren können im Gegensatz zu vorprogrammierten OEM-Lösungen individuell konfiguriert werden. Die Sensornetzwerke lassen sich leicht mit dem IIoT-Anwendungsfall skalieren.
Sensoren nur in Maschinen zu integrieren, reicht jedoch nicht aus. Die gesammelten Daten müssen auch analysiert und in verwendbare Informationen umgewandelt werden. Dazu gibt es inzwischen Monitoring-Lösungen, die hardwareunabhängig mit Endpoint- und Gateway-Geräten arbeiten. Um umfassend von einer solchen Lösung zu profitieren, sollte sie über diverse Sensoren für verschiedenste Anwendungsfälle
wie Landwirtschaft – Bodenfeuchtigkeit und Temperatur, Umwelt – Temperatur, Feuchtigkeit, IAQ, Druck, Energiemesser – Leistung und Verbrauch, Beschleunigung – 3-Achsen-Messung oder Standortverfolgung – GNS- und GNSS-Verfolgung.
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