Industrieunternehmen können das Potenzial ihrer Fertigungsdaten nur dann voll ausschöpfen, wenn sie diese für Produktionsstätten, Administration und Außenstellen gleichermaßen strukturiert und in Echtzeit zusammenführt. Cloud-Anwendungen und Industrial Intelligence as a Service helfen dabei.
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Der Autor Awraam Zapounidis ist Vice President Central & Eastern Europe bei Aveva
Produktionsfortschritte, Zeitstempel oder auch Materialinformationen: In ihren Maschinen- und Anlagenparks erzeugen fertigende Betriebe kontinuierlich neue Daten. Allerdings schöpfen sie nur selten deren volles Potenzial aus. Der Schlüssel zur Maximierung des Wertes von Daten liegt darin, sie zugänglich zu machen, egal wo sie sich befinden, und damit sogenannte Datensilos aufzubrechen. Cloud-Software ist ein zentraler Bestandteil davon und kann maßgeblich zu einer belastbaren, flexiblen und effizienten Produktion beitragen.
Dafür bedarf es einer auf Cloud-Nutzung ausgerichteten IT-Landschaft. Denn: Der Wert von (Industrie-)Daten vervielfacht sich, wenn verschiedene Bereiche des Unternehmens ihre jeweiligen Informationen in Echtzeit zusammenführen und über die Cloud standortunabhängig als gemeinsames Werkzeug nutzen. Dieses qualitativ hochwertige Datennetzwerk nennt sich Digitaler Zwilling. Wenn Unternehmen ihre Edge-Daten in die Cloud überführen möchten, bedeutet dies zunächst eine umfassende Umrüstung ihrer IT-Infrastruktur. Bestehende Daten müssen in ihrer Struktur und ihren Formaten an die jeweiligen Cloud-Anforderungen angepasst und dann vollständig migriert werden.
Diese Umstellung hat das österreichische Unternehmen Henn erfolgreich durchlaufen. Es stellt Schnellkupplungen für Ladeluft- und Kühlwassersysteme her und hat bereits über 550 Millionen Stück produziert. Da im Automobilbau auch die kleinsten Komponenten entscheidend zu langlebigen Fahrzeugen beitragen, müssen sie komplexen regulatorischen Anforderungen entsprechen und eine hohe Material- sowie Verarbeitungsqualität aufweisen. Jede hergestellte Kupplung erhält daher eine eigene Nummer, damit sie jederzeit nachverfolgt und Informationen zu den Produktionsbedingungen eingesehen werden können.
Den Wert von Daten hierfür hat Henn frühzeitig erkannt und zunächst eine von seinem Maschinenhersteller bereitgestellte proprietäre Lösung zur Datenerfassung und -speicherung eingesetzt. Diese basierte auf einer simplen Structured Query Language (SQL)-Datenbank, die tabellarisch Datenmengen erfassen kann. Mitarbeitende konnten darin bestimmte Informationen händisch abfragen, bearbeiten oder als CSV-Datei exportieren. Diese Form der Datenerfassung erwies sich jedoch zunehmend als unzuverlässig und technologisch veraltet. So konnten die Prozessoren die Menge an unstrukturierten Daten nur mit Verzögerung verarbeiten. Infolge traten zum Beispiel inkonsistente Zeitstempel im Legacy-System auf: Der Zeitpunkt, an dem eine Anomalie bei einer Maschine auftrat, und der Zeitpunkt, an dem das System diese erfasste, stimmten nicht überein. Solche Unstimmigkeiten wirkten sich auch auf weitere Softwareanwendungen wie Microsoft Power BI aus, die so nur beschränkt valide Erkenntnisse zur Produktionshistorie liefern konnten.
Basierend auf diesen Herausforderungen wuchs bei Henn der Bedarf an Lösungen, die Echtzeitdaten zuverlässig erfassen, eine Nachverfolgung der Produktqualität sowie den sicheren Austausch von Informationen mit externen Partnern wie Lieferanten und Maschinenherstellern ermöglichen. Damit Henn jede einzelne hergestellte Kupplung in kürzester Zeit nachverfolgen, seine Produktionsabläufe weiterentwickeln und Innovationen vorantreiben kann, hat das Unternehmen ein cloudbasiertes Datenmanagement mithilfe des Aveva Data Hub aufgesetzt. Als Basis dient nun eine Software, die Edge-Betriebsdaten von Sensoren und Anlagen außerhalb ihres primären Kontrollnetzes erfasst, speichert und abrufbar macht. Sie fungiert zudem als Brücke zwischen Edge und Cloud, indem sie die Daten sowohl in das Legacy-System als auch eine neu implementierte Cloud-Anwendung von Henn überträgt. Doppelt indizierte Datenströme sind sowohl auf Zeitstempel aus der Produktion als auch die individuellen Teilenummern kalibriert, damit die verfügbaren Informationen jederzeit vollständig kontextualisiert werden können.
„Wir können nun den gesamten Weg jedes unserer über 550 Millionen Teile von der Produktion bis zum Einbau nachverfolgen. Diese Identifikationsdaten gewährleisten gemeinsam mit den Informationen zu Anlage- und Umweltbedingungen des Fertigungsprozesses die höchstmögliche Sicherheit unserer Komponenten“, erklärt Christoph Jandl, Vice President Corporate Development bei Henn.
Die erfolgreiche Umstellung auf eine Cloud-Architektur zeigt sich auch in Zahlen. Zuvor benötigten die Mitarbeitenden von Henn zwei Tage, um die Produktionsdaten zu validieren. Nun können sie bereits zwei Minuten, nachdem eine Kupplung die Maschine verlassen hat, die korrekten Daten aus der Cloud abrufen und Abfragen gegen große Datensätze durchführen. Die verbesserte Geschwindigkeit bei der Datenverarbeitung sorgt somit übergreifend für zehn Prozent effizientere Abläufe und verlässlichere Datenqualität – unabhängig vom Arbeitsort der Mitarbeitenden.
Wer seine Leistungs- und Prozessdaten wie Henn erfolgreich in der Cloud verlagert, kann diese in einem nächsten Schritt mit Künstliche Intelligenz (KI)-Algorithmen verknüpfen. Aveva bezeichnet dies als Industrial Intelligence as a Service (IIaaS). Mithilfe von prädiktiver Analytik können Betriebe frühzeitig den Wartungsbedarf oder Störungen ihrer Produktionsanlagen identifizieren und beheben. Auch eine Berechnung der Remaining Use of Life Estimation (RULE) einzelner Maschinen sowie derer Komponenten ist möglich. Begreifen Fertigungsunternehmen Datenmanagement und IIaaS als zentrales Element ihres Erfolgs, profitieren sie von Vorteilen im gesamten Betrieb.
Dazu zählen eine verbesserte Zusammenarbeit von geografisch verstreuten Teams, die zeitgleich virtuell auf Dateien und Projektpläne zugreifen können. Es entstehen keine Wissenslücken, da alle auf verlässliche Echtzeit-Informationen zugreifen können. Industrielles Datenmanagement über eine Cloud-Plattform ermöglicht ihnen, schnell zu reagieren und Produktionsprozesse sowie Anlagenleistungen anzupassen. Cloud- und KI-gestützte Tools können sich zudem positiv auf Nachhaltigkeitsziele auswirken. von Industrieunternehmen profitieren unter anderem von einer energieeffizienteren Infrastruktur, indem sie Anlagenstörungen frühzeitig identifizieren und beheben und so ein energieintensives Herunter- und wieder Hochfahren der Systeme vermeiden.
Cloudbasierte IIaaS-Anwendungen können in den kommenden Jahren in der Industrie wesentlich dazu beitragen, dass herkömmliche Hindernisse für eine effizientere Geschäftsentwicklungen verschwinden. Der starke Netzwerkeffekt der verfügbaren Technologien sorgt für eine singuläre, seriöse Informationsquelle, die Betriebe dabei standortübergreifend und sicher sogar mit externen Partnern teilen können.
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