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Big Data Mehrwert aus Maschinen- und Produktionsdaten generieren

Redakteur: Gudrun Zehrer

In den Maschinen und Anlagen der Industrie fallen eine Vielzahl von Daten an wie Temperatur, Druck, Energieverbrauch oder Vibrationen. Diese Werte werden von Sensoren ständig gemessen, überwacht und der Steuerung bereitgestellt. Aus dieser sehr großen Datenmenge gilt es die jeweils relevanten Daten herauszufiltern und anhand von intelligenten Datenanalyseverfahren auszuwerten, so dass Anomalien frühzeitig erkannt und entsprechende Vorhersagen getroffen werden können. Der Maschinen- und Anlagenbetreiber wird mit Industrial Analytics in die Lage versetzt, pro aktiv zu reagieren, bevor der Fehler auftritt, um ungeplante Maschinenstillstände vermeiden zu können.

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Industrial Analytics bringt die Produktion auf ein anderes Level.
Industrial Analytics bringt die Produktion auf ein anderes Level.
(Bild: Weidmüller)

Die Ingenieure von Weidmüller starten ganz einfach mit allen vorhandenen Prozess- und Maschinendaten, aus denen das Maschinenverhalten gelernt wird. Anschließend werden die Daten reduziert und nur jene betrachtet, die zum eigentlichen Maschinenverständnis erforderlich sind. Abhängig vom Maschinentyp geschieht die Konfiguration einer applikationsspezifischen Analytics-Engine. Dabei handelt es sich um eine Software, mit der sich das Maschinenverhalten überwachen und prognostizieren lässt.

Maschinenverhalten vorhersagen mit "Advanced Analytics"

Weidmüller nennt das „Advanced Analytics“. Es geht nicht nur darum, historisch Daten zu analysieren, sondern vor allem auch darum, Vorhersagen zu treffen. Für die Vorhersagen werden handfeste mathematische und statistische Verfahren zugrunde gelegt, um daraus das Maschinenverhalten zu beschreiben und zu analysieren. Die Vorgänge innerhalb einer Maschine oder Anlage sind zwar komplex – mit dem nötigen Handwerkszeug können sie aber ohne Hellseherei vorhergesagt werden.

Vision einer neuen Kundenbeziehung im Maschinenbau

Die Vision im Maschinenbau ist es, eine neue Kundenbeziehung aufzubauen. Dazu bietet sich ein verändertes, datengetriebenes Geschäftsmodell an. Zur Erläuterung folgendes Beispiel: Wenn heute die Maschine steht, muss der Betreiber den Hersteller anrufen, der einen Servicefachmann vorbeischickt.

Industrial Analytics - schneller als der Fehler

Diese Beziehung wird sich in Zukunft umkehren: Der Maschinenbauer wird dann pro aktiv seinen Kunden kontaktieren und ihn aufgrund der analysierten Daten auf ein aktuelles Problem oder einen bevorstehenden Fehler hinweisen.

Hannover Messe 2017: Halle 11, Stand B.58

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