Das Programm von Logicline, das beim Einstieg in das Geschäft mit Predictive Maintenance und weitere Services helfen soll, umfasst fünf Schritte: Vom IoT-Check bis zum hochskalierten Piloten. Lenze

(Bild: Lenze)

| von Guilherme Viana
Redaktion IEE

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Die Automatisierungstechnik hat sich in den vergangenen Jahren stürmisch entwickelt. Leistungsfähigere Steuerungstechnik und Industrie-PCs konnten auf IP-gestützten Netzwerken mehr Sensordaten empfangen und verarbeiten und damit zusätzliche Automatisierungsaufgaben übernehmen. Gleichzeitig ist der Software-Anteil an der Wertschöpfung im Maschinen- und Anlagenbau steil angestiegen, denn Mechanik wird – wo immer möglich – von Elektronik ersetzt.

Inzwischen ist ein Punkt erreicht, an dem sich für viele die Frage stellt: Lohnen sich die Investitionen in Industrie 4.0? Kann ich durch Produktivitätsgewinne tatsächlich die Kosten für modernere Vernetzung, mehr Sensorik, intelligente Steuerungen sowie Cloud-fähige Antriebe hereinholen und die OEE verbessern? Oft genug wird diese Rechnung angezweifelt – denn nach den bisherigen Maßstäben geht sie schlicht nicht auf.

Qualitätssprung möglich

Tatsächlich aber dreht es sich nun nicht mehr nur darum, hier und da ein bisschen Strom, ein wenig Arbeitskraft einzusparen oder dort einen kleinen Qualitätsfortschritt zu erzielen. Stattdessen ergeben sich ein qualitativer Sprung in der Entwicklung der Produktionstechnik und ein deutlicher Anstieg in der Produktivität, wenn OT und IT zusammenwachsen.

Edgar Schüber, Managing Director bei der Lenze-Tochter Logicline, weiß um die Unsicherheit bei diesem Thema: „Jeder spricht über diese Entwicklung. Aber kaum jemand weiß, was zu tun ist, um daraus auch Vorteile zu ziehen. Denn Industrie 4.0 oder Predictive Maintenance gibt es nicht einfach als Komponente zu kaufen.”

Seine Antwort auf dieses Problem lautet: der OEM bietet nicht mehr nur die Hardware mit bestimmten Funktionen an, sondern zusätzlich den Produktivitätsfortschritt quasi „als Produkt” – er lässt sich also vom Anlagenbetreiber letztlich für den Service bezahlen, der seinem Kunden trotzdem Geld spart. Eine Win-Win-Situation.

Connectivity an erster Stelle

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Die lückenlose Protokollierung der Maschinendaten ermöglicht ein Benchmarking auch über Standorte hinweg. Lenze

Für dieses Geschäftsmodell bedarf es allerdings einiger Voraussetzungen auf Seiten der Infrastruktur. Zusammengenommen scheint die Aufgabe riesig zu sein: „Schaffen Sie eine intelligente Fabrik.” Diese Vorgabe lässt sich jedoch auf einzelne Schritte herunterbrechen, die durchaus zu bewältigen sind.

Eine der Grundlagen für die vorausschauende Wartung ist die durchgehende Vernetzung aller wesentlicher Komponenten – also der Start in das Zeitalter des Industrial Internet of Things (IIoT). Das bedeutet Connectivity auf Basis von IP-Netzen in der Fertigung, Intelligenz vor Ort, die in der Lage ist, Daten vorzuverarbeiten und zu konsolidieren, kombiniert mit Cloud-Services, in denen Unternehmen ihre Daten langfristig sammeln und mittels Big-Data-Methoden analysieren können.

„Ein erster positiver Nebeneffekt an dieser Stelle: Sie schaffen zugleich die Voraussetzung für Ferndiagnose und Remote-Services”, erläutert Schüber – damit ist bereits ein erster Schritt Richtung höherer Produktivität und besserer Services getan. Zudem ermöglicht die lückenlose Protokollierung der Maschinendaten ein Benchmarking auch über Standorte hinweg.

Single Point of Truth

Was ist eigentlich Predictive Maintenance?

Die „vorhersagende Wartung”, so die wörtliche Übersetzung, setzt wie das Condition Monitoring, die zustandsorientierte Wartung, auf eine enge Überwachung von Anlagen, Maschinen und Komponenten. Bei beiden Konzepten werden Live-Daten in hoher Frequenz erhoben, um die „Gesundheit“ der Technik zu erfassen.

Das Condition Monitoring setzt dabei auf einfache Zusammenhänge: Wird ein zuvor festgelegte Grenzwerte über- oder unterschritten, gibt es einen Alarm. Dann ist in der Regel eine sofortige Reaktion nötig.

Beim Predictive Maintenance dagegen erfolgt eine Hochrechnung: Wann wird der festgelegte Grenzwert erreicht? Mit dieser Information lassen sich günstige Zeitfenster für Wartungen im Voraus planen, verschiedene Instandhaltungsmaßnahmen zusammenziehen und benötigte Ersatzteile und Betriebsstoffe rechtzeitig bereitstellen. Dadurch sinken Zahl und Dauer der Stillstände, die Produktionsunterbrechungen nehmen ab und die Produktivität steigt.

Der nächste Schritt auf dem Weg zur Smart Factory ist, dass die entstehenden IT-Systeme, welche die Daten vorhalten, mit Schnittstellen versehen und integriert werden. Dabei gilt es auch, einen zentralen Punkt zu schaffen, der alle verfügbaren Daten sammelt. Schüber betont: „Die Daten dieser Instanz müssen verlässlich sein, sprich: von hoher Qualität und Aktualität – und mit der richtigen Bedeutung versehen sein.” Dies ist eine Aufgabe für Daten-Analysten, die in der Lage sind, aus den vorhandenen Daten die richtigen Schlüsse zu ziehen. Doch solche Experten sind auf dem Markt oft nur schwer zu finden. Hier können Lenze-Partner auf die Unterstützung ihres Lieferanten und seiner Digitalisierungstöchter, wie Logicline, zurückgreifen.

Zusammen haben die Unternehmen bereits eine Asset-Management-Applikation entwickelt, die eben jene zentrale Dateninstanz darstellt. Durch eine Bestandsaufnahme der gesamten Maschine per Barcode Scan oder manueller Erfassung von Geräten ohne Barcode – sogenannte 0-Nummern – werden alle relevanten Komponenten der Maschine („Assets“) mit Seriennummer, Gerätekennzeichnung, Einbaulagen-Fotos und Funktionsbereich in der Lenze-Asset-Management-Software vor Ort aufgenommen. Eine Cloud-to-Cloud-Anbindung ermöglicht eine Anreicherung der Applikation mit wichtigen Daten/Informationen wie Lieferzeiten und Verfügbarkeit, Wartungs­intervalle, dem Lebenszyklus der Komponente sowie Dokumentationen etwa Bedienungsanleitungen und vielem mehr. Dadurch entsteht ein digitales Profil der Maschine, welches als Basis für verschiedene Servicepakete dienen kann – eines davon ist Predictive Maintenance.

„Das Entscheidende ist, dass die Anwendung die komplette bestehende Infrastruktur mit Komponenten unterschiedlicher Hersteller, das Brownfield, erfassen kann und hier einen Single Point of Truth darstellt”, so Edgar Schüber. Der Datenstamm der Applikation dient zugleich der Visualisierung und der Analytik, die der Predictive Maintenance zugrunde liegt. So kann es keine widersprüchlichen Informationen geben.

Unterstützung in fünf Schritten im Detail

Unterstützung in fünf Schritten

Neben der Asset-Management-Applikation gibt es ein Fünf-Schritt-Programm von Logicline, das beim Einstieg in das Geschäft mit Predictive Maintenance und weitere Services helfen soll:

  • An erster Stelle steht der IoT Maturity Check: Ziel ist es, den Status des Unternehmens hinsichtlich IIoT (Strategie, Betrieb, Service, Produktion, etc.) zu bewerten, Chancen durch und für IIoT aufzuzeigen, auch anhand von Showcases, und nicht zuletzt eine Roadmap für die eigene Digitalisierungsstrategie auszuarbeiten. So erhalten Unternehmen auf unterschiedlichen Entwicklungsleveln eine individuelle Beratung.
  • Im zweiten Schritt wird die verwendete Technologie und Infrastruktur auf Kompatibilität mit der Roadmap geprüft und gegebenenfalls angepasst.
  • Im dritten Schritt entwickeln die Experten von Logicline einen Prototypen für die Predictive-Maintenance-Analytik als Proof of Concept. Diesen überprüfen sie und optimieren ihn – wo es nötig ist. „Das ist ein iterativer Prozess und das Feedback kann zur Einschätzung von Risiken und Machbarkeit genutzt werden”, erläutert Schüber.
  • Dieser Prozess mündet – als vierter Schritt – in einen Piloten mit Kunden, der wiederum überprüft und angepasst wird.
  • Stufe Fünf ist schließlich, den Piloten zu einer Anwendung zu skalieren, die alles umfasst, was der Maschinenbauer braucht, um Predictive Maintenance als Service vermarkten zu können.

Vorteile für OEM und Anlagenbetreiber

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Der Datenstamm Software für die Maschinen in der Lenze-Asset-Management- umfasst alle relevanten Komponenten („Assets”) mit Seriennummer, Gerätekennzeichnung, Einbaulagen-Fotos und Funktionsbereich angereichert mit Informationen wie Lieferzeiten und Verfügbarkeit, Wartungsintervalle, dem Lebenszyklus der Komponente sowie Dokumentationen. Lenze

Letztlich wird das Angebot aber nur angenommen, wenn auch der Endkunde – also der Anlagenbetreiber – von diesem Service profitiert. In erster Linie trägt Predictive Maintenance dazu bei, dass die Produktivität steigt, weil sich Service-Ressourcen optimieren und Stillstände reduzieren lassen. Die Entwicklung hin zur Smart Factory verschafft zudem einen besseren Überblick über Maschinen und Anlagen, die sich auf breiter Front für Verbesserungen eignen: Optimierung von Abläufen, Verbesserung der Qualität, effizienterer Ressourceneinsatz und vieles mehr.

Der OEM seinerseits gewinnt zusätzliche Daten, die ihm in der Entwicklung zugutekommen, was sein Engineering vereinfacht und zielgenauer macht. Auch kann der Maschinenbauer seine Services effizienter gestalten und durch ein erweitertes Serviceangebot neue Umsatzquellen und zusätzliche Kunden erschließen. „Letztlich vermarktet der OEM künftig sein Know-how zusammen mit der Infrastruktur”, so Edgar Schüber, „und wir bieten ihm alle Grundlagen, die er dafür braucht”.

Konkrete Vorteile zum Einstieg

Dass der Einstieg ins digitale Service-Geschäft für Maschinenbauer nicht einfach ist, weiß auch Schüber: „Die OEMs sind meist Hardware-getrieben, daher müssen sie sich erst umstellen.“ Schon mit Anwendungen wie Fernwartung, Remote-Services und Asset Management können sie jedoch dem Kunden konkrete Vorteile aufzeigen, die dessen Pain Points treffen: die Wertschöpfung erhöhen, die Lebensdauer der Anlagen verlängern und damit die Produktivität verbessern.”

Auch auf Kundenseite veränderten sich die Geschäftsprozesse im Rahmen der Digitalen Transformation: Nicht selten wandern Entscheidungen, die bislang beim Einkauf lagen, in der Hierarchie nach oben: zum Technischen Direktor oder bis in die Geschäftsführung, wenn es beispielsweise einen CDO (Chief Digital Office) gibt. „Diese neuen Ansprechpartner sind für den OEM eine weitere Chance, sein Geschäft auszuweiten. Und gerade hier kann er mit innovativen Services punkten”, so die Erfahrung des Managing Directors.

Cloud-to-Cloud-Anbindung

Cloud Computing - Virtual Machine Motion

Store Share View eignet sich, um Daten von Cloud zu Cloud zu übertragen, beispielsweise für Predicitve Maintenance. Fernando Madeira – Adobe Stock

Zur diesjährigen Hannover Messe präsentierten Eplan und Lenze einen Use-Case, der die Konnektivität zwischen dem Lenze Asset Management und der als Sneak Preview vorgestellten Lösung Store Share View zeigte. Bei Store Share View handelt sich um eine von Eplan entwickelte Lösung für Cloud-to-Cloud-Anbindungen auf Basis von Microsoft Azure.

Um beispielsweise für Predicitve Maintenance Daten austauschen zu können, sind die Komponenten von Lenze im Eplan Data Portal hinterlegt. Ein Frequenzumrichter etwa, der in einem Schaltschrank eingesetzt wird, ist dort mit sämtlichen elektrotechnischen Beschreibungen wie Leistungsdaten, Typbezeichnungen, Schnittstellen als auch Handbüchern/Links verzeichnet. Um auch den Fertigungsprozess zu unterstützen, sind im Data Portal nicht nur die automatisierungstechnischen Informationen integriert, sondern auch eine 3D-Abbildung des Umrichters, Bohrschablonen und Anschlussbilder.

Store Share View verbindet nun die unterschiedlichen Welten der Automatisierungstechnik, in dem es den Zugriff und Austausch der immer aktuellen Engineering-Daten ermöglicht. Über Store Share View lassen sich per geführtem Redlining-Prozess Änderungen kommentieren und von allen Beteiligten einsehen. Ein integrierter Zugriffslink im Asset Management System ermöglicht den Zugriff auf eine 1:1 Darstellung der Anlagenstruktur aus der Eplan Plattform über die Eplan Cloud in die Cloud-Umgebung von Lenze.

Die im Asset Management einsetzte OPC UA-Technologie bietet Anwendern außerdem den Zugriff auf den Live-Zustand der Maschine. Im Störungsfall kann das Servicepersonal direkt auf die Komponente im Schaltplan springen, die das Problem verursacht.

Guilherme Viana

Business Development, Logicline

(ml)

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