Industrial Analytics

Software für dreistufige Digitalisierungsstrategie

| Redakteur: Gudrun Zehrer

Pia Automation hat das Software-Tool Pia-AI (Artificial Intelligence) in seine Montagelinien integriert, das in drei Schritten eine Anlagenprophylaxe etabliert und die OEE (Overall Equipment Efficiency) verbessern soll. Mit Hilfe von Industrial Analytics sollen sich Produktionsprobleme vorhersehen und verhindern lassen.

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Die dreistufige digitale Pia-Strategie auf einem Bildschirm: Für die drei Schritte Sichtbarkeit, Transparenz und Vorhersage finden sich in der Pia-AI-Anzeige die Reiter Overview, Loss Analysis und Alerts.
Die dreistufige digitale Pia-Strategie auf einem Bildschirm: Für die drei Schritte Sichtbarkeit, Transparenz und Vorhersage finden sich in der Pia-AI-Anzeige die Reiter Overview, Loss Analysis und Alerts.
( Bild: Pia Automation Austria )

Um bei automatisierten Produktionsanlagen die OEE zu steigern, gilt es, die Verfügbarkeit, Performance und Qualität zu erhöhen.

Die drei Schritte: Sichtbarkeit, Transparenz und Vorhersage

Die digitale Strategie für automatisierte Montageanlagen von Kunden besteht bei Pia Automation aus drei Stufen. Zunächst geht es um eine globale Produktionssichtbarkeit, bei der alle Anlagenteile weltweit an eine Plattform zur Analyse und Auswertung von Daten angebunden sind, entweder als Fog-Konstellation, also innerhalb des lokalen Intranets des Kunden, oder als Cloud-Lösung. Beides sind für Pia mögliche Varianten. Der entscheidende Aspekt ist hier, eine weltweite Datenkonnektivität herzustellen und Zugriff auf alle erhobenen Daten zu gewährleisten.

Der zweite Schritt ist die globale Produktionstransparenz, bei der per Root Cause Analysis geprüft wird, welche Kombination an Faktoren oder Ereignissen in der Vergangenheit zur aktuellen Verschlechterung der OEE geführt hat. Diese Analyse kann sehr feingranular sein und macht eine Software mit hochkomplexen Algorithmen notwendig, die diese Informationen generieren kann.

Im dritten Schritt folgt die vorausschauende Analyse, die Anlagenprophylaxe. Hier wird deutlich, was künftig in der Anlage passieren wird und wie dies zu verhindern ist. Stufe vier, die vorerst noch Theorie ist, beinhaltet Maschinen, die voneinander lernen und sich selbst optimieren.

Digitaler Produktionszwilling

Das Software-Tool, das diese dreiteilige digitale Strategie umsetzt, ist Pia-AI, das Pia gemeinsam mit einem Partner, Spezialist im Bereich prozessbasierter industrieller künstlicher Intelligenz, entwickelt hat. Pia-AI beruht auf einem digitalen Produktionszwilling, an dem sämtliche Stationen und Module sichtbar werden. Für die drei Schritte Sichtbarkeit, Transparenz und Vorhersage finden sich in der Software-Anzeige die drei Reiter Overview, Loss Analysis und Alerts (vgl. Abbildung).

Software-Engineering trifft Sondermaschinenbau

Der Hersteller bezeichnet Pia-AI als die erfolgreiche Kombination von Software-Engineering und der Expertise im Sondermaschinenbau von Pia. Die bisherigen Testläufe an einer großen Pia-Anlage zeigten das Analyse-Potenzial des Tools. Wichtig sei es, eine kritische Masse an Daten zu sammeln, damit die Algorithmen hinter der Software genügend Input für präzise Informationen und Vorhersagen haben, insbesondere im Reiter Alerts. Je mehr Daten gespeichert werden, desto genauer die Vorhersagen.

Mit Pia-AI können sowohl neue Anlagen von Pia ausgestattet, aber auch bereits ausgelieferte nachgerüstet werden. Ebenso ist es möglich, bestehende Anlagen anderer Hersteller auszustatten. Die Möglichkeiten von Pia-AI sind in punkto Datenkonnektivität flexibel.

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