Mehr Datenwertschöpfung: Die Produktivität in der Fertigung steigern
Die Herausforderung: Industrieunternehmen haben nur wenig Einblick in ihre Wertschöpfungsprozesse
Die Digitalisierung von Unternehmen in der Industrieproduktion schreitet fort, zahlreiche Maschinen und Anlagen sind inzwischen mit dem Industrial IoT vernetzt. Modernere Maschinen erzeugen ab Werk zahlreiche Statusdaten, Bestandsmaschinen können sehr leicht mit Sensoren und einer IoT-Verbindung nachgerüstet werden. Hinzu kommen zahlreiche Prozessdaten aus speicherprogrammierbaren Steuerungen (SPS) und Industrie-PC sowie Daten von ERP und MES-Lösungen.
Doch es reicht nicht aus, Daten einfach zu generieren. Viele Unternehmen haben Schwierigkeiten, diese Datenmengen zu verwalten. Ihnen fehlen echte Einblicke in die Produktion im gesamten Unternehmen und eine Transparenz in der Wertschöpfungskette. Die Daten sind häufig unstrukturiert, ihre Integration geschieht oft noch manuell und die Ressourcen für Analysen auf dem Shopfloor sind begrenzt. Die Unternehmen benötigen also eine integrierte Lösung, die Daten aus unterschiedlichen Quellen in eine standardisierte Datenbasis umwandelt.
Die Lösung: Ganzheitlicher Einblick in alle Fertigungsprozesse
Sight Machine auf Microsoft Azure analysiert kontinuierlich alle Anlagendaten aus dem gesamten Unternehmen. Die Plattform ist hardware-agnostisch und kann Daten von Maschinensteuerungen, Sensoren, ERP- und MES-Anwendungen und anderen industriellen Technologien integrieren. Sie nutzt dafür die IoT-Funktionen von Azure. Azure IoT Hub und Azure Stream Analytics verarbeiten die Daten in Echtzeit und speichern sie in Azure Blob Storage. Sight Machine führt diese Daten anschließend zusammen.
Mit der Plattform sind Industrieunternehmen in der Lage, Maschinen-, Qualitäts- und Ausfallzeiten-Daten zu integrieren und in eine strukturierte Datenbank umzuwandeln. Damit erhalten sie eine gemeinsame Datenbasis für die Analyse. Sie können damit alle Betriebsdaten visualisieren, analysieren und mit anderen Anwendungen austauschen.
Das neue Konzept des „Operational Digital Twin“
Normalerweise ist ein digitaler Zwilling die virtuelle und dynamische Darstellung von Assets, Produkten, Prozessen oder Systemen. Er modelliert damit die Eigenschaften und den Zustand seines realen Gegenstücks anhand unterschiedlicher Datenquellen und wird regelmäßig aktualisiert. Ein Unternehmen kann so den aktuellen Arbeitszustand einzelner Maschinen oder Prozesse darstellen.
Der „Operational Digital Twin“ von Sight Machine erweitert das Konzept des digitalen Zwillings, indem er auf Azure Echtzeitdaten aus dem Industrial IoT mit anderen Informationen verknüpft. Durch Machine Learning (eine Anwendung der Künstlichen Intelligenz) und moderne Verfahren der Datenmodellierung erhält das Unternehmen einen digitalen Zwilling der gesamten Fertigung. Dadurch entsteht eine ganzheitliche Sicht auf ein Produktionssystem mit allen Abhängigkeiten zwischen den einzelnen Assets und Prozessen.
Anwendungen von Sight Machine
Insgesamt bietet diese Technologie zahlreiche Möglichkeiten, die Fertigung kontinuierlich zu verbessern. Einige Beispiele: Die mit Sight Machine auf Microsoft Azure analysierten Daten ermöglichen es zum Beispiel, Unterschiede in der Fertigungsqualität zu erfassen, Störungen frühzeitig erkennen und Ausfallzeiten senken, den Energieverbrauch ermitteln und verringern oder die Taktzeiten mehrerer Maschinen ermitteln und aufeinander abstimmen.
Eine andere Option ist das Testen von Hypothesen: So ist beispielsweise denkbar, dass die Produktionsqualität mit höherer Maschinengeschwindigkeit sinkt. Durch die Analysefunktionen ist es möglich, eine statistische Korrelation zwischen Maschinengeschwindigkeit und Ausschussrate festzustellen. Durch eine umfassende Auswertung bietet die Plattform einen Einblick in die gesamte Wertschöpfungskette inklusive aller vorgelagerten und nachgelagerten Prozesse der Supply Chain.
Das Ergebnis: Kontinuierliche Verbesserung der Fertigung
Sight Machine auf Microsoft Azure bietet mit einer umfassenden Auswertung aller Datenquellen Einblicke in die gesamte Wertschöpfungskette. Die größere Transparenz führt zu einer effizienteren Problembehebung und einer Steigerung der Gesamtanlageneffektivität. So ermöglicht die Plattform eine kontinuierliche Verbesserung der Fertigung. Durch die systemweite Analyse mit der Plattform ergeben sich in einigen Fällen Produktivitätssteigerungen von bis zu 10 Prozent.
Hier geht’s zur App im Microsoft Azure Marketplace: Sight Machine on Azure
