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Eaton und T-Systems Im Gespräch: Mehrwertdienste machen bei Cloudlösungen den Unterschied

| Autor: Sariana Kunze

Eaton und T-Systems kooperieren branchenübergreifend für das Internet der Dinge (IoT). Die beiden Unternehmen wollen Maschinen- und Anlagenbauern sichere IoT-Lösungen zur Vernetzung ihrer Systeme in der Cloud bieten. Wir von elektrotechnik haben uns mit Stefan Selke, Marketing Manager MOEM bei Eaton, und Markus Lindemann, Leiter GCC Embedded & M2M Solutions bei T-Systems, über Ziele und Inhalte der Kooperation unterhalten.

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Eaton und T-Systems wollen Maschinen- und Anlagenbauern sichere IoT-Lösungen zur Vernetzung ihrer Systeme in der Cloud bieten.
Eaton und T-Systems wollen Maschinen- und Anlagenbauern sichere IoT-Lösungen zur Vernetzung ihrer Systeme in der Cloud bieten.
(Bild: gemeinfrei / CC0 )

T-Systems und Eaton bündeln ihre IoT-Kompetenzen. Warum greift ein internationales Unternehmen wie Eaton auf einen deutschen Anbieter wie T-Systems zurück?

v.l. Markus Lindemann, Leiter GCC Embedded & M2M Solutions bei T-Systems, Sariana Kunze, Redakteurin bei elektrotechnik, und Stefan Selke, Marketing Manager MOEM bei Eaton, beim Interview.
v.l. Markus Lindemann, Leiter GCC Embedded & M2M Solutions bei T-Systems, Sariana Kunze, Redakteurin bei elektrotechnik, und Stefan Selke, Marketing Manager MOEM bei Eaton, beim Interview.
(Bild: elektrotechnik)

Selke: Da T-Systems wie Eaton in Bonn ansässig ist, war es naheliegend, sich einmal auszutauschen. Bei dem Gespräch stellten wir schnell fest, dass wir gut zusammenpassen. Die Kernkompetenz von Eaton besteht darin, Maschinen auszurüsten. Und zwar von den Komponenten über die interne Verdrahtung bis hin zur SPS-Steuerung, HMI-PLC oder modularen PLC. Unsere hauseigenen Cloudlösungen werden jedoch in den USA gehostet. Uns war schnell klar, dass eine solche Lösung für den deutschen Maschinenbau nicht attraktiv ist. Mit T-Systems haben wir einen Partner für den deutschen und europäischen Markt gefunden, der uns hilft, ab dem Ausgang der Maschine Daten sicher in die Cloud zu transportieren, Dienste in der Cloud aufzubauen und sogar Daten zu analysieren. Big Data und Smart Data Analyse sind einige der Kernkompetenzen von T-Systems, die hier zur Anwendung kommen.

Ist die Kooperation nur im deutschsprachigen Raum wirksam?

Selke: Wir fangen in Deutschland an, da dies für Eatons Maschinenbausektor und für die T-Systems der stärkste Markt ist. Bis Mitte 2017 wollen wir erste Pilotprojekte abschließen. Danach ist der Marktlaunch geplant. Dieser soll in Deutschland starten, dann aber auch in andere europäische Länder ausgerollt werden.

Gemeinsam wollen Sie Maschinen und Anlagen „IoT ready“ machen. Wie sieht Ihre Lösung aus?

Selke: Wir haben eine klare Aufgabenverteilung. Eaton hilft dem Maschinenbau dabei, eine Maschine IoT ready zu machen. Darunter verstehen wir das einfache Sammeln von Daten und die strukturierte Bereitstellung über standardisierte Protokolle wie OPC UA. Mit T-Systems als Partner bieten wir dann die Möglichkeit, diese Daten in die Cloud zu transportieren und Mehrwertdienste darauf anzuwenden. Denn niemand hat etwas davon, Daten nur in die Cloud zu transportieren. Erst die Mehrwertdienste machen den Unterschied. Wir arbeiten ganz konkret an mehreren Diensten. Das ist zum einen die Visualisierung – auch rollenbasierte Visualisierung. Wir stellen Maintenance-Technikern spezifische Maschinendaten – Ströme, Drücke, Temperaturen – sowie Factory-Managern Produktionsdaten zur Verfügung, z.B. wie lange ist die Maschine gelaufen, wie viel Stück wurden produziert etc. Also jedem Anwender exakt die Information, die er braucht. Ein weiterer Dienst ist Condition Monitoring, um Grenzwerte anzuzeigen und diese auch analysieren zu können. Zudem arbeiten wir an dem Thema Parameter-Download. Wenn eine Wartung an einer Maschine stattfindet, z.B. wenn ein Antrieb ausgetauscht wird, gibt es einen Parametersatz für genau diesen Einsatzbereich. Diese Parameter könnten dann aus der Cloud heruntergeladen werden. So kann der Techniker immer sicher sein, den richtigen Parametersatz dabei zu haben, wenn er diesen aus der Cloud herunterlädt. Bei den hochwertigen Diensten wie etwa Predictive Maintenance kommt T-Systems ins Spiel. Deren Experten erarbeiten anhand von Datenanalyse Predictive Maintenance Szenarien oder führen Maschinenoptimierungen durch.

Lindemann: Wir haben in den letzten zwei Jahren Verfahren entwickelt, um Anomalien in Datenströmen von Maschinen entdecken zu können. Wenn man sich vorstellt, eine Maschine hat verschiedenste Sensoren, die einen typischen Verlauf aufzeichnen, aber auch untereinander in Beziehung stehen. Dazu kommen noch diverse Ereignisse, die ebenfalls häufig gesammelt werden. In diesem hochdimensionalen Datenraum ist es schwer, für einen Menschen Muster zu sehen oder auch den Grund für einen Ausfall nachzuvollziehen. Unser Ansatz vergleicht konstant neue Daten mit historischen Daten der Maschine. Die historischen Daten wurden dabei im normalen Betriebsmodi der Maschine ermittelt – also im Normalzustand. Die Daten bilden eine Art Fingerabdruck oder ein Profil. Passt der Fingerabdruck der neuen Daten nicht zu den alten Daten, kann das Verfahren einen Alarm auslösen. Außerdem kann das Verfahren dann auch Indikationen geben, an welcher Stelle das Profil von dem bekannten Normalzustand abweicht. Dem Anwender kann so grundsätzlich das Ereignis bzw. das Problem angezeigt werden. Daraus können Hinweise zur Störungsvermeidung oder wartungsabhängigem Service abgeleitet werden.

Auf welcher Basis ist Ihr Algorithmus programmiert?

Lindemann: Der Algorithmus basiert auf neuronalen Netzen und ist selbstlernend, d.h. er kann sich an eine Veränderung des Verhaltens einer Maschine (z.B. durch Alterung) anpassen. Es ist auch keine Formalisierung des Verhaltens einer Maschine am Anfang durch einen Experten notwendig. Der Algorithmus kann sich durch Feedback verbessern und detaillieren. Er ist dadurch in der Lage, auch künftig neu auftretende abnormale Verhalten zu erkennen.

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Über den Autor

 Sariana Kunze

Sariana Kunze

Redakteurin online/print bei elektrotechnik AUTOMATISIERUNG, elektrotechnik