Im Wesentlichen ist die Branche über das Konzeptstadium des Industrial IoT hinaus und bewegt sich auf die Umsetzung und das Ausschöpfen der Vorteile zu. Ein Beispiel dafür ist eine Studie von IHS über die Siemens Digital Factory in Amberg zur Herstellung der Simatic speicherprogrammierbaren Steuerung (SPS), die das Analyseunternehmen Anfang März 2018 veröffentlichte. Um die betriebliche Effizienz und den Durchsatz zu maximieren, hat Siemens alle Aspekte dieser Produktionsanlage automatisiert. Tatsächlich ist die Anlage laut der IHS-Fallstudie so hochautomatisiert, dass „Produkte ihre eigenen Fertigungsprozesse mittels eines speziellen Barcodes steuerten, um mit den Produktionsrobotern zu kommunizieren und ihre Anforderungen zu teilen. Eine einzelne SPS konnte dann korrigierend eingreifen, um zum Beispiel Schäden im Produktionsprozess zu vermeiden oder Komponenten automatisch nachzubestellen, um Liefertermine einzuhalten“. Die Maschinen wickeln 75 Prozent der Wertschöpfungskette selbstständig ab.

Eckdaten

Unternehmen automatisieren ihre Produk-tion zunehmend. Sensoren sind integraler Bestandteil dieser Automatisierung. Sie werden immer intelligenter, aber sammeln dadurch auch viele Daten. Diese Daten müssen Industrial-IoT-Architekturen schnellstmöglich verarbeiten, um so die Produktion zu optimieren.

Eine automatisierte Anlage generiert viele Daten, die das Herzstück der Analyse zur Verbesserung von Effizienz und Produktivität bilden. Die Siemens-Anlage erzeugt täglich 15 bis 17 Millionen Datenpunkte – darunter Informationen wie Temperaturprofile, Reflow-Geschwindigkeit, Lötgeschwindigkeit, Lötmenge und Zuliefererdaten. Dieser Grad der Automatisierung und der Big-Data-Analyse hatte einen enormen Einfluss auf die Fehlerreduktion und die Verbesserung der Qualität. In der IHS-Studie heißt es: „Durch die Einführung dieses Verfahrens konnte die Qualität deutlich gesteigert werden. Während die Produktionsanlage 1989 noch 500 Fehler pro Million (dpm, defects per million) aufwies, sind es heute nur noch 11 dpm. Das Werk Amberg realisiert mit der Durchgängigkeit von der Planung bis zur Produktion mit nahezu lückenloser Überwachung über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg eine Produktionsqualität von 99,9989 Prozent“. Darüber hinaus „konnte Siemens durch die Nutzung der durch seine intelligenten Maschinen gewonnenen Daten die Transparenz des Herstellungsprozesses und der Energieeffizienzmaßnahmen erhöhen und die Energiekosten um 12 Prozent senken“.

Bild 1: Der Grad der Automatisierung in der Fertigung steigt durch das Industrial-IoT zunehmend, teilweise sind Produktionen schon vollautomatisiert.

Bild 1: Der Grad der Automatisierung in der Fertigung steigt zunehmend, teilweise sind Produktionen schon vollautomatisiert. ssguy@Shutterstock

Pyramide einer modernen Fabrik

Das Netzwerk der modernen Fabrik lässt sich als Pyramide darstellen mit einer Reihe von Edge-Geräten, die Informationen sammeln und die Produktionsmaschinen bedienen. Darüber befindet sich die Steuerungsebene, die zunehmend dezentral über die Anlage verteilt ist.

Ganz oben befindet sich die Managementebene, auf der intelligente Algorithmen arbeiten, um den Maschinendurchsatz zu optimieren, mögliche Ausfälle vorherzusagen und einen adaptiven Fertigungsfluss zu ermöglichen. Dies kann in einer privaten oder öffentlichen Cloud stattfinden, wobei viele Betriebe und Fabriken ihre Daten vorzugsweise auf internen Servern speichern. Das kann sich natürlich mit der Zeit ändern.

Bild 2: Die Netzwerkarchitektur einer modernen Fabrik.

Bild 2: Die Netzwerkarchitektur einer modernen Fabrik. Maxim Integrated

Es gibt zwei wichtige Hardware-Aspekte, die in allen Branchen dominieren, die Industrial IoT implementieren. Zum einen steigt die Zahl der intelligenten, vernetzten Sensoren, die die entscheidenden Daten sammeln und damit das Kernstück aller Big-Data-Analysen bilden. Der zweite Aspekt ist die stetige Migration (Auslagerung) von immer mehr Intelligenz in die Edge-Geräte. In einem kürzlich erschienenen Artikel des Forbes-Magazins sagt die Autorin Mariya Yao: „… der Einsatz und die Reaktionsfähigkeit sind für industrielle Anwendungen, bei denen Millionen von Dollar und Menschenleben auf dem Spiel stehen können, viel höher. In diesen Fällen kann man sich nicht darauf verlassen, dass industrielle Funktionen in der Cloud laufen, sondern muss sie vor Ort implementieren, auch bekannt als ‚the edge‘.“

Was dies bedeutet, lässt sich anhand von einigen Beispielen aus dem Alltag moderner Fabriken darlegen, wie zum Beispiel:

  • Sensoren werden intelligenter und kommunizieren einen reichhaltigeren Datensatz in die Cloud.
  • Eine erste Analyse von Vibrationsdaten erfolgt bereits auf Maschinenebene.
  • Mehrere Temperaturpunkte werden gesammelt und korreliert, bevor die Daten an die Steuerung gesendet werden.
  • Aktoren haben die Intelligenz, um die Leistung und Eigenschaften einer Maschine zu verändern.

Diese neue Netzwerkstruktur bedeutet mehr Leistungsfähigkeit und Intelligenz am „Rand“ („the edge“) des Fabriknetzes. Diese neuen Edge-Geräte-Architekturen erfordern eine hohe Leistungsfähigkeit in einem sehr kleinen Formfaktor und mit robusten Designmerkmalen, die den Belastungen einer Produktionsumgebung standhalten können. Diese veränderte Edge-Architektur wirkt sich auf das Design verschiedener Systeme unterschiedlich aus.

Warum die Ansprüche an Sensoren steigen, lesen Sie auf Seite 2.

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