Predictive Maintenance So gelingt mit Sensorik, IPCs und Cloud-Services die smarte (Er-)Wartung

Komponenten industrieller Automatisierungslösungen werden smarter und kommunikativer. Mitten drin und verstärkt dabei: der Industrie-PC mit seiner universellen Ausrichtung in Kooperation mit spezialisierten IoT-Gateways. Das Zusammenspiel aus vernetzter Sensorik, IPCs und Cloud-Services ermöglicht erst die vorausschauende Wartung.

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Schneider Electric GmbH

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Die Zukunftskonzepte hinter Industrie 4.0, Smart Factory und Industrial IoT (Internet of Things) stehen für die Digitalisierung der Fertigungs- und Produktionstechnik. Nüchtern betrachtet bedeutet dies eine Fortsetzung der bewährten Praxis, mit Hilfe innovativer Informations- und Kommunikationstechnik bessere Automatisierungslösungen zu bauen. Allerdings gibt es zwei kleine, feine Nuancen, die den Unterschied zum bisherigen Vorgehen ausmachen: Neu ist erstens der konsequente Informationsaustausch über alle Systemen und Ebenen. Zweitens rückt die Gestaltung inner- und überbetrieblicher Wertschöpfungsketten in den Fokus. Es wird also nicht mehr ausschließlich an der Effizienz lokal begrenzter Fertigungsaufgaben oder Prozessschritte gedreht. Beide Punkte sind eng verbunden mit der Überzeugung, dass aus der intelligenten Kombination von Daten neue aussagekräftige Informationen resultieren. Der feinteilige, zeitnahe Datenaustausch zwischen Fertigungs- und Managementsystemen verspricht eine höhere Auslastung und optimierte Kostenstrukturen durch kleinere Losgrößen.

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Mit vergleichbaren Konstellationen Einsparpotenziale aufdecken

Bereits kleine, überschaubare Szenarien können den Nutzen transparent machen. Werden beispielsweise Produktionsparameter (Auslastung, Materialverbrauch, Stillzeiten etc.) aus der Steuerungsebene mit Daten zum Energieverbrauch zusammengeführt, gibt eine Analyse der Verbrauchsdaten zu verschiedenen Tageszeiten und in unterschiedlichen Konstellationen Hinweise auf Einsparpotenziale beim Energieeinsatz. Die betriebswirtschaftlichen Managementsysteme können dieses Wissen heranziehen, um Fertigungsaufträge kosteneffizient auf Anlagen im Konzern zu verteilen. Im Falle eines defekten Werkteils könnte die Steuerungskomponente einer Produktionsstraße von der betriebswirtschaftlichen Anwendung autonom die zugehörige Bestellnummer anfordern. Wird so eine Bestellung ausgelöst, könnten zusätzliche Informationen zu möglichen Ausfallzeiten an das Beschaffungsprogramm übermittelt werden, um unter Abwägung von Dringlichkeit, Verfügbarkeit und Preis automatisch den bestmöglichen Lieferanten auszuwählen. Die vorsorgliche beziehungsweise vorausschauende Wartung ist ein weiteres Beispiel für den Nutzen intelligenter Datenkombination. Die Analyse der Produktionsparameter und Statusinformationen erlaubt es, typische Muster für Wartungssituationen zu identifizieren. Sobald in der Auswertung aktueller Werte eine vergleichbare Konstellation entdeckt wird, könnte sich automatisiert ein Wartungsprozess einleiten lassen, um die Gefahr eines ungeplanten Stillstands zu mindern.

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