Digitalisierung: Die Reise Industrie 4.0 hat erst begonnen

Digitalisierung

Die Reise Industrie 4.0 hat erst begonnen

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Konkrete Beispiele für Industrie 4.0 sind schon da – Predictive Maintenance ist eines davon. Doch in vielen Fällen bleiben Sensordaten ungenutzt, weil in der Fabrik nicht mit einer Sprache kommuniziert wird.

❧ Markus Strehlitz

Der Begriff Industrie 4.0 ist nun schon seit einigen Jahren nicht mehr aus der öffentlichen Diskussion wegzudenken. In der Zukunft soll die Produktion deutlich flexibler ablaufen und sich weitestgehend selbst organisieren. Die Versprechungen, die mit der smarten Fabrik verbunden werden, sind vielfältig.

Wer sich jedoch anschaut, was heute schon umgesetzt ist oder an welchen Projekten die Unternehmen konkret arbeiten, dem begegnet vor allem ein Anwendungsszenario: Unternehmen wollen die Wartung ihrer Maschinen verbessern. Dafür setzen sie auf die Vernetzung von Anlagen und eine intensive Analyse der Daten. Ziel ist es, die Wartung möglichst vorausschauend zu gestalten. Ausfälle sollen erkannt werden, bevor sie entstehen. Predictive Maintenance lauten hierfür die Zauberworte.

BASF nutzt Daten aus Sensoren für Predictive Maintenance

Das gilt zum Beispiel für BASF. In seinem Werk hat der Chemiekonzern verschiedene Geräte wie zum Beispiel Massendurchflussmesser an ein zentrales Kommunikationssystem angebunden, um deren Daten für Predictive Maintenance zu nutzen. Technische Basis für die Auswertung der Informationen ist das Asset Intelligence Network von SAP – eine Cloud-Plattform, auf der Daten von Herstellern, Dienstleistern und Anlagenbetreibern zusammengeführt werden.

Da die Daten aus den Geräten ständig analysiert werden, sollen sich Fehler früher erkennen lassen. Das System soll dann Empfehlungen für die Wartung der Geräte geben. Langfristig ist auch eine Integration ins ERP-System geplant, um zum Beispiel zu prüfen, ob Ersatzteile verfügbar sind. „Unser Ziel ist es, die Wartungskosten zu reduzieren“, sagt Andreas Klinger. Er ist Leiter des IoT-Lab, das BASF aufgebaut hat, um Anwendungen rund um das Internet der Dinge (IoT) zu entwickeln. Dort kommen Mitarbeiter aus vielen verschiedenen Abteilungen wie der IT, der Lieferkette oder dem Personalwesen zusammen. Gemeinsam wird an entsprechenden Lösungen gearbeitet. Und die sind sehr breit aufgestellt. Sie umfassen unter anderem Technologien für künstliche Intelligenz, Augmented Reality oder 3D-Druck.

Aufzugswartung mithilfe von Industrie 4.0 verbessern

Wer jemals einen Aufzug genutzt hat, weiß den fehlerfreien Betrieb dieser Anlage zu schätzen. Daher arbeiten auch Aufzughersteller daran, die Wartung ihrer Produkte mithilfe von Industrie-4.0-Methoden zu verbessern. Unternehmen wie Thyssenkrupp, Otis oder Kone sammeln die Daten ihrer vernetzten Aufzüge und analysieren diese. Kone etwa nutzt dafür die IoT-Plattform Watson von IBM. Das cloudbasierte System wertet Daten von einer Vielzahl von Sensoren aus, um in Echtzeit Informationen über den Status von Anlagen zu liefern. Daran lässt sich beispielsweise ablesen, wie hoch die Auslastung von Aufzügen ist oder ob Ausfälle drohen. So haben die Betreiber laut Kone jederzeit eine Übersicht über den Status ihrer Anlagen. Ein spezielles System des Software-Anbieters Salesforce informiert die mehr als 20 000 Servicetechniker über Auffälligkeiten. Die Mitarbeiter können die Daten über ihre Mobilgeräte abrufen.

Der wartungsfreie Betrieb ist das Ziel

Beim Thema Predictive Maintenance sei quasi der wartungsfreie Betrieb das Ziel, sagt SAPs Deutschland-Chef Daniel Holz. „Unternehmen wie zum Beispiel ABB möchten, dass der Außendienstmitarbeiter schon unterwegs ist, wenn ein Service-Anruf vom Kunden kommt.“ Im Idealfall komme es gar nicht zum Anruf, weil das Ersatzteil schon eingebaut sei, bevor der Roboter im Werk des Kunden ausfällt.

Auch für eine ganze Fertigungslinie lassen sich solche Möglichkeiten nutzen. So berichtete Petra Foith-Förster auf einem Roundtable während der Messe Productronica, der von der Fachzeitschrift EPP organisiert wurde, von einem entsprechenden Projekt ihrer Kollegen. Foith-Forster leitet das Applikationszentrum Industrie 4.0 am Fraunhofer IPA.

In dem Projekt geht es um verkettete Anlagen, deren Maschinendaten ausgelesen und mit smarten Kameras verknüpft werden, die das Gesamtsystem beobachten. Diese Informationen werden mithilfe künstlicher Intelligenz bearbeitet. So können die Ursachen von Fehlern erkannt werden, die sonst unentdeckt bleiben. Denn häufig gebe es an einer bestimmten Station ein Problem, dessen Ursache aber an einer anderen Station zu finden sei, so Foith-Förster. „Das heißt: Der Wartungsmitarbeiter kann zum einen aufgrund dieser Analyse herausfinden, an welcher Stelle er wirklich eingreifen muss“, erklärt die Wissenschaftlerin. Und zum anderen lerne das System auch. „Es werden also auch Hinweise darauf gegeben, wie man die Gesamtanlage verbessern kann.“

Brauerei nutzt Spracherkennung für besseren Einblick in Zustand der Maschinen

Einen besseren Einblick in den Zustand ihrer Maschinen will auch die amerikanische Craft-Beer-Brauerei GLBC gewinnen. Sie nutzt dafür eine Lösung von Rockwell Automation, welche die Daten von Geräten kontinuierlich analysiert. Die Produktionsmitarbeiter kommunizieren dabei mittels Spracherkennung mit der Anwendung – über einen Bot namens Shelby, den Microsoft entwickelt hat. „Durch die Anwendung fortschrittlicher Analysen- und Hardware-Diagnose auf die Produktion erhalten wir umfassende Einblicke in unsere Prozesse und können die Qualität unserer Produkte weiter verbessern“, sagt John Blystone, Elektro- und Kontrollleiter bei GLBC.

Eine verbesserte und möglicherweise sogar vorausschauende Wartung ist für viele Unternehmen der Einstieg in Industrie 4.0. „Dabei geht es zunächst darum, Servicekosten zu optimieren“, erläutert Holz. Auf dieser Basis könnten die Unternehmen dann in der zweiten Stufe neue Geschäftsmodelle umsetzen – zum Beispiel ihre Produkte als Service anbieten und nutzungsabhängig abrechnen. Mit Stufe 1 beschäftigen sich laut Holz schon viele Firmen in Deutschland. Stufe 2 sei gerade noch im Entstehen.

Große Zahl an Feldbussystemen

Grundsätzlich ist der Markt für IoT-Anwendungen noch relativ jung. „Wir sind auf einer Reise“, sagt Holz. Und die hat gerade erst begonnen – sowohl für die Anbieter als auch für die Anwender.

Viele Fertigungsunternehmen haben ihre Maschinen zwar schon mit Sensoren ausgerüstet. Doch die Daten, die sich daraus gewinnen lassen, werden noch nicht genutzt. Denn Industrie 4.0 in der Fabrik umzusetzen, ist eine Herausforderung. Die Maschinen und Geräte in den Unternehmen kommen von verschiedenen Herstellern und bieten unterschiedliche Voraussetzungen, um Daten zu verarbeiten. Entsprechend groß ist der Aufwand, sie miteinander zu verknüpfen.

Das zeigt sich schon bei den Feldbussystemen, deren Zahl sehr groß ist. Wer die smarte Fabrik in die Realität umsetzen möchte, muss Lösungen finden, welche die verschiedenen Protokolle unterstützen.

OPC UA schlägt Brücke von der Automation zur IT

Immerhin sind bereits Standards auf dem Weg, um die Kommunikation in der Fabrik zu vereinfachen. An vorderster Front steht dabei der Kommunikationsstandard OPC UA. Die Spezifikation ermöglicht ein industrielles M2M-Kommunikationsprotokoll, das in der Lage ist, über die verschiedenen Prozessebenen hinweg transparent und maschinenlesbar zu kommunizieren. Im Vergleich zum klassischen Feldbus, der in einer Anlage Geräte wie Messfühler und Stellglieder mit einem Automatisierungsgerät verbindet, lässt OPC UA eine vertikale Integration über alle Automatisierungsebenen zu.

Für Industrie 4.0 wird der Standard eine wichtige Rolle spielen, weil er eine Brücke von der Automatisierungs- zur Informationstechnik schlägt. Doch noch ist er nicht flächendeckend verbreitet. Nicht alle Maschinen, die heute verkauft werden, unterstützen OPC UA – ganz zu schweigen von denen, die seit Jahrzehnten ihren Dienst in den Fabriken tun.

„OPC UA wird erst auf langfristige Sicht helfen können“

Bernd Groß hält die Spezifikation daher zwar für eine wichtige Entwicklung. Doch seiner Meinung nach wird sie erst auf lange Sicht wirklich helfen können. Groß ist bei der Software AG für die Technologie Cumulocity verantwortlich, die verschiedenen IoT-Plattformen als Basis dient (siehe auch Seite 56).

Während sich bei den Protokollen also schon ein Ende der Verständigungsschwierigkeiten abzeichnet, gibt es derzeit an anderer Stelle noch größere Probleme. Die verschiedenen Datenmodelle lassen sich noch nicht standardisieren. „Eine Werkzeugmaschine beispielsweise und ein Roboter haben ja unterschiedliche Aufgaben. Daher verfügen sie auch über verschiedene Datenstrukturen“, erklärt Groß. „Auf der einen Seite geht es um Werte wie Temperatur oder Druck, auf der anderen Seite werden etwa Daten zur Bewegung des Roboterarms im dreidimensionalen Raum generiert.“

Semantik muss bei Industrie-4.0-Diskussion noch geklärt werden

Das Problem ist also die Semantik. Gunther Kegel, Präsident des Verbands der Elektrotechnik, Elektronik und Informationstechnik (VDE), erklärt das mit einem Vergleich aus der analogen Kommunikation: „Mit OPC UA haben wir quasi Briefumschlag, Postverteilzentrum und Briefträger.“ „Doch der Brief muss trotzdem noch geschrieben werden und der Empfänger muss in der Lage sein, diesen auch zu lesen. Er muss verstehen, was mit den Worten gemeint ist“, erläutert der VDE-Präsident.

Dieses Verständnis fehle bisher noch. „Dazu brauchen wir eine Ontologie“, sagt Kegel. Diese bestehe aus der Syntax, der Semantik und einem Wörterbuch. „Die Syntax erklärt mir, wie ich Sätze zusammenbauen muss. Das Wörterbuch sagt mir, welche Worte überhaupt bekannt sind. Und die Semantik kann aus dieser syntaktisch zusammengestellten Botschaft extrahieren, was damit gemeint ist“, spezifiziert er.

Lingua Franca für die smarte Fabrik

Aber auch in diesem Punkt gibt es zumindest Licht am Ende des Tunnels. Das Referenzarchitekturmodell Industrie 4.0 (Rami 4.0) soll als Lingua Franca für die smarte Fabrik dienen. „Wir versprechen uns viel davon“, sagt etwa Nils Herzberg, der bei SAP als Senior Vice President für den Bereich IoT zuständig ist. Rami stellt einen Ansatz dar, die vielen verschiedenen Datenmodelle zu vereinheitlichen.

Innerhalb dieser Referenzarchitektur spielt E-Class eine wichtige Rolle – das ist eine Spezifikation für den Austausch von Produktstammdaten. Diese sei Voraussetzung für einen einheitlichen semantischen Standard, mit dessen Hilfe das Internet der Dinge zur Realität werde, heißt es beim E-Class-Verein, dessen Mitglieder aus der Wirtschaft, aus Verbänden und öffentlichen Einrichtungen kommen.

E-Class soll Frage nach einheitlicher Semantik vorantreiben

Auch Kegel vom VDE erwartet viel Fortschritte von dem Klassifizierungsstandard. Mit E-Class bewege sich die Industrie langsam in diese Richtung. „Wir üben gerade mit den einfachen Formen der Semantik“, sagt er. In ersten Schritten werde etwa daran gearbeitet, dass Messstellen und Messgeräte automatisch aufeinander abgeglichen werden können.

In der Industrie zeigt man sich grundsätzlich optimistisch, dass die verschiedenen Standardisierungsbemühungen dazu beitragen werden, die Hürden für eine smarte Produktion zu senken. Dazu zählt auch der Mobilfunkstandard 5G, der in der Fabrik die notwendigen Geschwindigkeiten bringen soll, um Industrie 4.0 weiter voranzubringen.

„Es war uns von Anfang an klar, dass IoT immer einen gewissen Grad an Kundenanpassung erfordert“, betont der SAP-Deutschlandchef Holz. Mit einer fortschreitenden Standardisierung und weiterer Ausprägung der Algorithmik könne man sich im Laufe der Zeit aber immer weiter in Richtung Standardprodukte bewegen – so wie man es klassischerweise von einem ERP-Produkt kenne.


Industrie 4.0 braucht mehr Investitionen

65 % der Entscheidungsträger in deutschen Fertigungsunternehmen sehen ihre Branche gut vorbereitet auf Industrie 4.0 und vermehrte digitale Prozesse. Allerdings halten es 63 % der Befragten für notwendig, kurzfristige Investitionen in Betriebsmittel und die Ausstattung zu tätigen, um auch weiterhin zukunftsfähig zu sein. Dies sind Ergebnisse einer Studie von Protolabs, einem Hersteller von Prototypen- und Kleinserienteilen. Befragt wurden 151 Entscheidungsträger in deutschen Unternehmen. Damit die Firmen ihre Position in der globalen Fertigungsindustrie halten können, meinen 70 % der Befragten, dass höhere Investitionen in Forschung und Entwicklung sowie auch mehr Investitionen in digitale Fertigungstechnologien getätigt werden müssen. 57 % der Studienteilnehmer sehen die stärkere Fokussierung auf MINT-Talente im verarbeitenden Gewerbe und in der Industrie als wichtigen Punkt.

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