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Mit Konnektivität zur erfolgreichen Vernetzung

Kollaborierende Nutzung von Sensordaten
Mit Konnektivität zur erfolgreichen Vernetzung

Sensorik | Dank Industrie 4.0 gehören proprietäre Sensorlösungen längst der Vergangenheit an und die kollaborierende Nutzung der Sensordaten rückt in den Fokus. Auf der diesjährigen HMI wurden Aussteller zu ihren aktuellen Schwerpunkten in der Entwicklung vernetzungsfähiger Sensoren befragt.

Rouwen Kunze, M.Eng.Fraunhofer IPT Aachen

Getrieben durch globale Megatrends wie die Globalisierung stehen produzierende Unter-nehmen vor der Herausforderung ihre Produktionsprozesse trotz dynamischem Markt zu beherrschen. Industrie 4.0 bietet einen Ansatz zur Kontrolle und Steuerung komplexer Prozesse. Die erfolgreiche Umsetzung der vernetzten Industrie basiert auf intelligenten Sensorsystemen. Sie interagieren im Internet der Dinge mit Aktoren und Menschen und ermöglichen eine kollaborierende Produktion bei gleichzeitiger Transparenz der Fertigungsprozesse.
Somit steht der aggregierte Datenaustausch der Sensoren im Vordergrund. Insbesondere die Standardisierung der Sensorschnittstellen zur überbetrieblichen Kommunikation stellen Anbieter wie Sick oder Phoenix Contact vor die Herausforderung die Anbindung an neue Standards wie OPC UA oder MySQL Datenbanken zu gewährleisten.
Um den Einstieg von KMUs in die Vernetzung zu erleichtern, stellt die Deutsche Telekom das „Cloud der Dinge Starter Kit“ bestehend aus einem Gateway, Sensoren, einer SIM-Karte, Datentarif sowie den Zugang zur „Cloud der Dinge“ vor. Sensoren messen Werte wie GPS-Daten, Temperatur und Feuchtigkeit, die zur Verarbeitung bis zur Visualisierung und Warnungsausgabe bei Abweichung des SOLL-Zustands einer Maschine an die Cloud übertragen werden.
Weitere Cloud-Lösungen für Sensordatenverarbeitung bieten Zeiss und ABB an. Zeiss nutzt im Bereich der Mikroskopie Messdaten zur Evaluierung des „Field of Interest“ (FOI) auf verschiedenen Geräten und verschiedenen Auflösungen. Durch dieses Prinzip lassen sich Mikroskopie-Aufnahmen eines bestimmten FOI automatisiert und standardisiert aufnehmen und z. B. zwischen einem Durchlichtmikroskop und einem REM vergleichen. Die Software „Pi-Web“ dient dabei als übergeordnete Schnittstelle zum Datenaustausch. Der Trend der Datenaggregation in der Cloud zeichnet sich auch bei ABB im Bereich der Motorenwartung ab. Ein Smart Sensor misst regelmäßig Motorparameter, deren Informationen in einer Cloud abgespeichert werden. Der Zugriff erfolgt über Gateway und ermöglicht den Abruf der Information zum Beispiel über ein Smartphone zur kontinuierlichen Überwachung.
Zudem wurde das Thema sichere Vernetzung insbesondere in Bezug auf kollaborierende Arbeitsweisen von Mensch-Maschine fokussiert. Die Sicherheit erfordert eine schnelle Datenübertragungen von Messwerten und deren automatische Vernetzung. Die Überwachung von Prozessen und Produkten erfordert die Prüfung verschiedener Parameter. Intelligente Sensorik ist auf den Anwendungsfall zugeschnitten und kombiniert Messprinzipien um verschiedene Qualitätsmerkmale in Echtzeit zu prüfen und bei Schwellwertüberschreitung den Mensch direkt zu informieren. Sie wird auch zur prädiktiven Analyse und Einleitung zu-künftiger Maßnahmen (Smart Maintenance) eingesetzt.
Vorgestellt wurde die Übertragung zu einer übergeordneten Daten-Cloud, die weite Bereiche der Messtechnik und des Qualitätsmanagements prägt. Das Messtechnikunternehmen Mahr hat beispielsweise induktive und pneumatische Sensoren entwickelt, die durch eine integrierte Signalauswertung ein bereits vollständig prozessiertes Messsignal für eine Weiterverarbeitung ausgeben. Dieses innovative Datenhandling sorgt für eine schnelle Abtastrate der Messwerte und ermöglicht eine Messwertaufnahme in Echtzeit. Firmen wie Mahr und Marposs nutzen die aufgenommenen Daten sowohl für inline Prozessregelungen als auch nachfolgend für statistische Auswertungsprozesse im Qualitätsmanagement. Und Firmen wie vormals Hexagon Metrology wandeln sich zu Hexagon Manufacturing Intelligence – ein klares Signal, dass es nicht mehr um den einzelnen Messwert geht, sondern um eine Steuerung der Produktion mittels sensibler Informationen.
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