Sensorik Industrie 4.0 für KMU: Damit lassen sich Produktionsdaten einfach erfassen

Es sieht aus wie ein wenig unhandliches Reisegepäck, hat es allerdings in sich: Der mobile „Industrie 4.0-Analysekoffer“ für Maschinen und Anlagen soll kleine und mittelständige Unternehmen unterstützen.

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Fraunhofer-Anwendungszentrum Industrial Automation (IOSB-INA)

INAsense, so der Name, ermöglicht es, Daten von bestehenden Prozessen sowie Daten von zusätzlichen Sensoren temporär zu erfassen und via Mobilfunk an eine Datenbank zu übermitteln. Verfahren der maschinellen Intelligenz können diese dann analysieren und Ursachen für Qualitätsdefizite offenlegen oder Anzeichen für eine anstehende Wartung identifizieren. Grundidee und Clou der Entwicklung: Der Unternehmer braucht nicht in eigene Hardware oder Sensorik-Fachkräfte zu investieren.

Entwickelt wurde das neuartige mobile Sensorsystem vom Fraunhofer IOSB-INA, der Forschungsstandort für intelligente Automation in Ostwestfalen-Lippe.

Neues Sensorsystem schafft Transparenz

Was erwarten Unternehmen im Mittelstand von Industrie 4.0? Wo erhofft man sich Vorteile, wo verbirgt sich ein greifbarer und konkreter Nutzen? Ohne zunächst hohe Beträge in Betriebsmittel und Personal zu investieren, lassen sich diese Fragestellungen schwer beantworten.

Eine praxisnahe, überzeugende Antwort kommt von Fraunhofer aus Lemgo: Mit dem neuen Sensorsystem wollen die Entwickler es ihren Partnern insbesondere im Mittelstand zukünftig einfacher machen, mehr Transparenz, Kontrolle, Planbarkeit, Sicherheit und Flexibilität in der eigenen Produktion zu gewinnen.

Dr.-Ing. Holger Flatt, Leiter der Forschungsgruppe „Intelligente Sensorsysteme“ bei Fraunhofer, fasst den Ansporn für dieses Entwicklungsprojekt zusammen: „Industrie 4.0 ist für viele Mittelständler noch ein abstrakter Begriff, der nichts mit Ihren Auftragsbüchern oder ihren Produkten zu tun hat. Mit dem mobilen Sensorsystem wollen wir vor Ort Daten gewinnen, Transparenz erzeugen und Potentiale aufzeigen oder bei dem Auffinden von Problemen unterstützen. Ein großer Vorteil dabei ist, dass weder eigene Sensorik-Hardware noch eigene einschlägige Industrie 4.0-Kompetenz im Unternehmen vorhanden sein muss.“

INAsense: Mobiler Sensorkoffer für Schulungen und Analysen

Das Sensorsystem bietet zur Gewinnung dieser Daten im Vergleich zu seiner Größe (knapp 80 cm lang und 50 cm breit) eine große technische Bandbreite: Infrarot-, Vibrations-, Druck-, Distanz-, Temperatur-, Luftfeuchte- und Anlagenleistungsmessung sowie diverse weitere physikalische Eigenschaften der Anlage – all das nimmt das Messsystem von Fraunhofer wahr. Außerdem ist eine speicherprogrammierbare Steuerung (SPS) verbaut, ein interner Rechner und ein Gateway sowie ein LTE-Router zur Übermittlung der Sensordaten an eine sichere Cloud.

BUCHTIPPDas Buch „Industriesensorik“ beschreibt die Entwicklung und die praktische Anwendung der wichtigsten Sensoren. Durch anwendungsbezogene Fehleranalysen von Messsystemen, Sensoren und Sensorsystemen, jeweils ergänzt durch viele detaillierte, vollständig durchgerechnete Anwendungsbeispiele, eignet sich das Buch nicht nur für Studenten, sondern auch für Ingenieure und Techniker verschiedener Fachrichtungen.

INAsense: banchenübergreifend einsetzbar

Entwickler und wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fraunhofer Standort Lemgo, Andrej Friesen, erklärt: „Daten- und Informationsquellen sind die Basis für alle Industrie 4.0-Anwendungen. Wir wollen unseren Partnern eine Kombination aus Mobilität und industrieller Sensorik sowie einem anwendungsunabhängigen Aufbau bieten, die mit unmittelbaren Erkenntnissen und damit einhergehendem Nutzen überzeugt. Unser INAsense unterscheidet sich dabei insofern von vergleichbaren Systemen, als dass es nicht nur für eine Branche (wie Automotive oder die Prozessindustrie) optimiert ist und direkt in die laufende Produktion gebracht und eingesetzt werden kann.“

So soll sich das Produktionsdatenerfassungssystem aus Lemgo zukünftig in unterschiedlichsten Szenarien als nützlich erweisen. Zum Beispiel in der Qualitätssicherung, um Transparenz im Prozess zu schaffen oder bevorstehende Wartungen vorherzusagen. Auch können Maschinen auf Basis der Erkenntnisse aus den Produktionsdaten effizienter und leistungsfähiger betrieben werden.

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