Seit der Gründung im Jahr 1837 hat Procter & Gamble seinen Hauptsitz in Cincinnati, Ohio. Der Name des Unternehmens geht auf die Gründer zurück, den Briten William Procter (1801 bis 1884) und seinen Schwager, den Iren James Gamble (1803 bis 1891). Heute betreibt der US amerikanische Konsumgüterkonzern 450 Produktionsstandorte in über 70 Ländern und beschäftigt mehr als 100.000 Menschen.
P&G und OPC
Unified Architecture
Integrated Work Systems (IWS) bei P&G
Procter & Gamble und seine Fertigung gelten seit vielen Jahren als treibende Kräfte der Innovation in der Konsumgüterbranche. P&G hat bereits vor Jahren ein eigenes Programm für operative Präzision und Qualität entwickelt, das Integrated Work System, kurz IWS. Dieses System wird an über 100 Produktionszentren und 450 Fertigungswerken weltweit eingesetzt. Aktuelle Entwicklungen im IWS konzentrieren sich auf die Integration von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen. Diese Entwicklung geht mit dem Einsatz offener Standards einher. Diese Entwicklung geht mit dem Einsatz offener Standards einher. OPC UA ist ein integraler Bestandteil der industriellen Kommunikationsframeworks in den Automatisierungssystemen bei P&G. OPC UA bietet sichere Datenkonnektivität, vom Sensor bis zur Cloud.
Supply Chain 3.0 Strategie steigert die operative Effizienz
Procter & Gamble entwickelt eine Supply Chain 3.0 Strategie für alle Standorte weltweit. Diese Strategie soll nahtlose Datenintegration und Konnektivität fördern. Ziel ist der Einsatz von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz. Konkrete Ziele umfassen die Senkung der Betriebskosten in der Produktion und die Verbesserung von Prozessen um 5 bis 10 Prozent. Wartungs und Reparaturkosten sowie Kosten der Qualitätssicherung sollen um bis zu 50 Prozent sinken. Diese Ziele sind eng mit der Steigerung der operativen Effizienz bei Procter & Gamble verknüpft. Die Einrichtung eines einheitlichen Datenmodells an den Produktions- und Vertriebsstandorten ist dabei von größter Bedeutung. Daher werden alle Prozesse und Entscheidungen darauf ausgerichtet, durchdachte und praktikable Lösungen an den Standorten zu integrieren. Dies gilt für Steuerungen, Geräte, die Cloud und die Edge Infrastruktur sowie die Server vor Ort. OPC UA ist die Schlüsseltechnologie für das neue Datenzeitalter bei Procter & Gamble.
Seit seiner Gründung vor fast zwei Jahrhunderten hat Procter & Gamble viele Phasen der Innovation erfolgreich durchlaufen. Mit der Integration des globalen Kommunikationsstandards OPC UA unterstreicht der Konzern erneut seine Führungsrolle. Als 900. Mitglied der OPC Foundation wird Procter & Gamble Teil unseres gemeinsamen digitalen Kommunikationsökosystems, das aus den zukunftsorientiertesten Unternehmen der Welt besteht.
Die Zukunft: Digitalisierung der Produktion und Transformation der Lieferkette
Ziel der gesamten digitalen Transformation ist es, die optimale Versorgung von Kunden, Märkten und Distributionszentren weltweit sicherzustellen. Die Lieferkette soll widerstandsfähig sein und sich schnell an veränderte Märkte anpassen können. Kurz gesagt, P&G will Product Supply 3.0 für die Zukunft vorbereiten und vorantreiben. Ziel ist es, das Potenzial durchgängig integrierter Daten zu nutzen, um an den Produktionsstandorten und in den Distributionszentren intelligente Prozesse zu ermöglichen. Nach Jeff Kent, Vice President, Smart Platforms Technology & Innovation bei P&G, erfordert dieser ambitionierte Schritt nicht nur eine standardisierte OPC-Architektur, sondern auch eine enge Zusammenarbeit aller Industriepartner bei der Integration von OPC UA. Es geht darum sicherzustellen, dass P&G das volle Potenzial seiner Investitionen in Industrie 4.0 ausschöpft und die Transformation der Produktversorgung gelingt. Für Jeff Kent sind KI und maschinelles Lernen untrennbar mit der Digitalisierung der Produktion verbunden.
„Wir haben den SmartBox Technology Stack in Zusammenarbeit mit Partnern aus der industriellen Automatisierung entwickelt, um eine konsistente Bereitstellung von GPUs und IPCs für DevOps am Control Edge sicherzustellen. Außerdem dient WISE als End to End Lifecycle, speziell zur Unterstützung von Machine Learning für die erforderlichen Use Cases. Die zugrunde liegende Herausforderung ist der Bedarf an einem Kommunikationsmodell für Netzwerke, das Sensoren, Steuerungen, die OT und die Cloud verbindet. Es muss zudem einen bidirektionalen Informationsfluss ermöglichen. Wir sehen keinen besseren Weg, als dies über die Einführung von OPC UA durch die OPC Foundation und seine vielen Ausprägungen zu realisieren.“
Vier Hürden genommen! P&G hat den Weg zur Digitalisierung
der Produktion mit KI und maschinellem Lernen begonnen, indem die grundlegenden strategischen Voraussetzungen geschaffen wurden.
- Die Daten mussten aus den Produktionsanlagen in angemessener Kontextualisierung und Auflösung demokratisiert werden.
- Ein validiertes Machine-Learning-Modell musste entwickelt werden, um die Aufnahme der verarbeiteten und transformierten Daten sicherzustellen.
- Dieses Modell musste in die Produktionsumgebung integriert werden, dazu gehören auch die Steuerungssysteme, um dort deterministische Abläufe auszuführen.
- Das Machine-Learning-Modell sollte auf alle Standorte ausgerollt werden.
Datenanalyse
Welche Daten sind für die Digitalisierung der Produktion entscheidend?
Der Schwerpunkt der Digitalisierungsprojekte liegt auf der Erzeugung, Verteilung und Vernetzung von Daten. P&G konzentriert sich dabei auf drei zentrale Aspekte in Bezug auf Daten:
- Daten, die für intelligente Prozesse unverzichtbar sind.
- Daten, die den Einsatz von KI ermöglichen.
- Daten, die für maschinelles Lernen benötigt werden.
„Für P&G ist es entscheidend, ein Innovations- und Betriebsökosystem zu haben, das die schnelle Wertschöpfung und die nachhaltige operative Exzellenz ermöglicht, die von Smart Manufacturing erwartet werden. Wir erkennen die Notwendigkeit, mit Partnern der Automatisierungsbranche und der OPC Foundation als führendem globalen Gremium für offene Kommunikations- und Integrationsstandards zusammenzuarbeiten, um skalierbare, wiederholbare und belastbare Implementierungen von Technologien für smarte Abläufe in unserem globalen Netzwerk voranzutreiben. Architekturen für Smart Manufacturing, IT/OT Netzwerkommunikation, Data Engineering und Modellierung, Softwareanwendungen sowie KI und ML Algorithmen hängen alle von der erprobten, fortschrittlichen und praxisnahen Anwendung der Spezifikationen ab, die wir gemeinsam mit unseren Industriepartnern einführen.“
Modernisierung der OT
„Free the OT“
Um Datenkonnektivität zu ermöglichen und Fertigungsprozesse intelligenter zu machen, hat sich Smart Platforms das Ziel gesetzt, die Betriebstechnologie (OT) in industriellen Umgebungen zu modernisieren. Dazu gehörten auch Sensoren, Aktoren, Steuerungssysteme und Produktionsmaschinen sowie komplette Systeme. „Free the OT“ sollte Einschränkungen in der OT beseitigen, um eine stärkere Integration mit der Informationstechnologie, kurz IT, zu ermöglichen. Das Ergebnis sollte eine verbesserte Vernetzung der OT-Geräte, eine effizientere Datenerfassung und analyse sowie optimierte Automatisierung und Steuerung sein. Das Leitsystem spielte eine zentrale Rolle bei der Konvergenz von IT und OT. Um tausende Algorithmen für maschinelles Lernen auf Geräteebene an mehr als 100 Standorten in über 40 Ländern umzusetzen, musste das Leitsystem ein sehr leistungsfähiges Asset sein. Beim „Befreien“ der OT gibt es fünf zentrale Erkenntnisse. iese greifen in sehr wirkungsvoller Weise ineinander. Durch die Nutzung von Technologien wie OPC und die Zusammenarbeit mit Industriepartnern sind Unternehmen in der Lage, die OT zu befreien. Die folgenden fünf Lehren wurden aus „Free the OT“ gezogen.
Edge Device an der Steuerung =
ein komplettes Unternehmen
Heute ist P&G so weit, dass ein Edge Device an der Steuerung so effektiv arbeiten kann wie ein ganzes Einige zentrale Lieferanten und Partner arbeiten sogar lieber mit einem solchen Edge Device an der Steuerung als mit dem Unternehmen selbst. Das unterstreicht die wachsende Bedeutung und Leistungsfähigkeit dieser Edge Devices in modernen Auf diesem Weg mussten die Konzepte Datenkonnektivität und maschinelles Lernen zusammengeführt werden. Um intelligente Prozesse zu schaffen, war ein Schritt hin zu Vereinfachung und Kosteneffizienz notwendig. Nur so ließen sich maschinelles Lernen und KI einführen. Die Einführung von KI und Machine-Learning-Modellen für tausende Mitarbeitende, mit besonderem Fokus auf Produktionsstätten und die Vernetzung von Maschinen sowie zentraler Arbeitssysteme wie Qualitätssicherung, Instandhaltung, Arbeitssicherheit und Materialnutzung, war eine immense Leistung.
„Procter & Gamble ist der Hersteller hinter einer beeindruckenden Zahl von Markenprodukten, die vermutlich jeder kennt und nutzt. Es erfüllt uns mit Stolz zu sehen, wie Procter & Gamble konsequent OPC UA fähige Ausrüstung an seinen verschiedenen Produktionsstandorten einsetzt, um kritische Daten aus vielfältigen Automatisierungsressourcen zu erfassen und zu nutzen.“
„Ich gebe zu, dass ich den Großteil meiner 25 jährigen Laufbahn bei P&G ausgehend vom Leitsystem gearbeitet habe, während ich an der Schaffung der IT/OT Konvergenz beteiligt war. Inzwischen haben wir die Daten aus OT und Automatisierung befreit. Diese Daten sollen in die Referenzarchitektur einfließen und dort voll berücksichtigt werden. Warum? Weil die Daten aus dem Leitsystem Teil eines einheitlichen Datenmodells im Unternehmen sind und die Leistungsfähigkeit des Leitsystems liefern können sollten. Deshalb sind wir der Ansicht, dass Free the OT bedeutet, die Daten aus unseren Betriebstechnologien zu befreien, die wir üblicherweise als Leitsysteme verstehen, und sicherzustellen, dass Leitsystem und Informationstechnologie mit oder ohne das gesamte Unternehmen funktionieren können.“
Es ist entscheidend, die Leitsysteme als Datenquelle zu verstehen und entsprechend zu berücksichtigen. Diese Leitsysteme, aus denen die Daten stammen, bilden den primären Geltungsbereich. Sie spielen eine entscheidende Rolle bei der Operationalisierung der Daten, sobald die passenden Algorithmen erstellt sind.- Das Konzept durchgängiger End-to-End-Datenmodelle umfasst einen ganzheitlichen Ansatz für das Datenmanagement. Sowohl die zeitliche Dimension der Daten, wie sie in Zeitreihen vorliegt, als auch ihre Einbettung in den Unternehmenskontext werden berücksichtigt. Dadurch wird eine umfassende Analyse und Interpretation der Daten ermöglicht, die über isolierte Einzelinformationen hinausgeht.
- Die Erfassung und Verarbeitung von Hochgeschwindigkeitsdaten mit niedriger Latenz aus Sensoren und Leitsystemen spielt eine zentrale Rolle bei der Entwicklung von Algorithmen, die auf Ebene des Leitsystems arbeiten. Ein tieferes Verständnis der dynamischen Abläufe und der erforderlichen Datenmengen ist unerlässlich, damit die Algorithmen präzise und wirkungsvoll arbeiten können.
- Die Einführung des steuerungsnahen Edge-Bereichs und weiterer Technologien im Unternehmen sollte so erfolgen, dass sie sowohl in das Gesamtsystem integriert sind als auch unabhängig funktionieren können. Dies erfordert sorgfältige Planung und Koordination, damit die verschiedenen Technologien nahtlos zusammenspielen und zugleich die Autonomie des Leitsystems gewahrt bleibt.
- Eine ausgewogene Unternehmensarchitektur stellt sicher, dass Ressourcen und Investitionen entsprechend den spezifischen Anforderungen und Prioritäten des Unternehmens verteilt werden. Dazu gehört die Investition in industrielle IoT-Fähigkeiten auf Geräteebene, um eine effiziente Datenerfassung und Verarbeitung direkt an der Quelle zu ermöglichen.
SmartBox & WISE
SmartBox
P&G hat an der Steuerungsebene einen Technologiestack namens SmartBox entwickelt. Das SmartBox Edge Gerät erleichtert die Anbindung und Datenerfassung aus neuen und bestehenden Steuerungen sowie aus OEM-Anlagen. Dazu gehören Schnittstellen zu Mitsubishi, Rockwell und Siemens. Die Datenverarbeitung an der Steuerungsebene ist von großer Bedeutung, weil die Algorithmen für maschinelles Lernen eng mit den zentralen Betriebsabläufen von P&G gekoppelt sein müssen. Diese Kopplung erfordert eine Integration in Echtzeit mit dem Leitsystem und ermöglicht die Ausführung wichtiger Funktionen wie adaptive Regelung. Daten werden über OPC UA sowohl in den OT-Stack oberhalb als auch unterhalb der Firewall übertragen und sind damit mit von Microsoft eingesetzten Cloud-Anwendungen kompatibel. Diese Verteilung der Informationen im gesamten Unternehmen beschleunigt die Digitalisierung und steigert Effizienz, Qualität und Profitabilität. P&G steuert den gesamten Datenzyklus. Dazu gehören Datenerfassung, Kontextualisierung, Modellentwicklung, Bereitstellung sowie die Weitergabe von Erkenntnissen an die Mitarbeitenden in der Produktion.
Die WISE Initiative
Die WISE Initiative von P&G ist ein Servicemodell. Das Konzept wurde als kodifizierter Ansatz für maschinelles Lernen eingeführt, der allen Partnern, besonders in der Fertigung, hilft, ihre Rolle im Prozess zu verstehen. Es ermöglicht den operativen Einsatz von maschinellem Lernen, kurz ML Ops, und unterstützt so den Start von KI- und ML-Initiativen. WISE bildet ein umfassendes Rahmenwerk, das sowohl die DevOps-Tätigkeiten rund um das SmartBox Gerät als auch den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens unterstützt. OPC UA dient als Kanal für den Informationsfluss und erleichtert die Übergänge zwischen den Phasen des ML Zyklus. Dies reicht von der ersten Entwicklung bis zur laufenden Pflege der Modelle im Betrieb.
Kombination der beiden Konzepte
Durch die Kombination aus SmartBox und dem WISE-Servicemodell ist es P&G gelungen, die Demokratisierung der Datenflüsse über Standorte hinweg deutlich zu verbessern. Das Unternehmen kann Algorithmen für maschinelles Lernen direkt an der Steuerungsebene entwickeln und produktiv einsetzen, oder sie in der unternehmensweiten Referenzarchitektur ausrollen. Dafür war ein einheitlicher Ansatz für Kommunikation, Datenmodell und Integration über die gesamte Unternehmenslandschaft nötig. Unter mehreren Optionen, darunter APIs, evaluierte und implementierte P&G OPC UA sowie Erweiterungen wie OPC UA Field eXchange und OPC UA Time Sensitive Networking, um die Ausrichtung an Branchenstandards und Partnern sicherzustellen. Das Ergebnis: OPC UA wurde neben den proprietären APIs von P&G als der effektivste Ansatz zur Vereinheitlichung bewertet. So entstand ein gemeinsames Verständnis mit Industriepartnern, um aktuelle Anforderungen zu erfüllen und sich an die sich entwickelnde Landschaft anzupassen, die Geräte, Steuerungen, Control Edge, OT Edge und Cloud-Infrastruktur innerhalb der intelligenten Betriebsumgebung umfasst.
Text aus dem Original übernommen und übersetzt – OPC Foundation
