Der Fünf-Schritte-Leitfaden zur Implementierung der Datenerfassungstechnologie

Die Fähigkeit eines datengesteuerten Prozesses, die Betriebseffizienz um bis zu 60  % zu steigern, ist der Grund, warum Greenfield-Anlagen die Datenerfassungstechnologie in der gesamten Fertigungsindustrie integrieren. Zu den Vorteilen, die ein datengesteuerter Fertigungsprozess bietet, gehören: Einblick in die Maschinenleistung, optimierte Produktionszyklen, verbesserte Zusammenarbeit, Geschäftseinblicke und Umsatzwachstum. Um diese Vorteile nutzen zu können, müssen die Datenerfassung und der Analyseprozess entwickelt und erfolgreich integriert werden.  

Dieser Artikel umfasst folgende Themen:  

• Die digitalen Technologien, die für die Einführung eines Datenerfassungsprozesses in Greenfield-Anlagen benötigt werden
• Die 5 Schritte zur Implementierung der Datenerfassungstechnologie in Greenfield-Anlagen
• Wie Sie die erfassten Daten nutzen und einsetzen
• Die Vorteile eines datengesteuerten Fertigungsprozesses

Datenerfassungstechnologien und ihre Anwendungen

 Die Erfassung von Daten über die Greenfield-Produktionsstätten beginnt mit der Einführung der richtigen Technologien. Es ist wichtig, darauf hinzuweisen, dass innerhalb dieser Anlagen modernere Ausrüstungen und Assets zur Durchführung von Handlungen im Fertigungsbereich eingesetzt werden. Daher sind die Maschinen, wie z. B. CNC-Maschinen (Computer Numerical Control), mit digitalen E/A-Komponenten und Sensoren ausgestattet, was die Datenerfassung erleichtert. 

Die einfache Erfassung von Daten bedeutet, dass Plug-and-Play-Lösungen wie Mensch-Maschine-Schnittstellengeräte, intelligente Geräte oder Tablets und Sensoren an die Maschinen angeschlossen werden können. In diesem Fall dienen diese Geräte als Schnittstelle zwischen Menschen und Geräten im Fertigungsbereich und ermöglichen es, Maschinendaten direkt auszulesen und Informationen in die Geräte einzugeben.  

Die durchschnittlichen Geräte im Fertigungsbereich produzieren große Datensätze für jede Stunde, in der sie in Betrieb sind. Dies bedeutet, dass ein zentrales Speichersystem erforderlich ist, um diese großen Datensätze täglich zu speichern. Für viele Hersteller bietet Cloud Computing die preisgünstigere und sicherere Möglichkeit, Daten zu zentralisieren, während für andere Hersteller Speicherlösungen vor Ort aufgrund ihrer Steuerungsmöglichkeiten die bessere Option sind. Wenn eine Cloud-Lösung gewählt wird, werden die Geräte an Router angeschlossen, die als Medium zum Senden oder Empfangen von Daten aus der Cloud dienen. Für Speicherlösungen vor Ort können auch Router verwendet werden oder die Maschinen können direkt an die physischen Speicherzentren angeschlossen werden.  

Mit dieser Ausrüstung können Daten gelesen, übertragen und gespeichert werden. Dies schließt die Datenanalyse aus, die bestimmte Anwendungen zur Aggregation der erfassten Daten erfordert. In den meisten Fällen stellen industrielle Cloud-Computing-Plattformen einige wenige Anwendungen für die Organisation von Daten bereit, während branchenspezifische IIoT-Plattformen eine vielfältige Palette von Tools für die Entwicklung von Anwendungen von Grund auf bieten.  Diese Toolsets können zur Entwicklung von Anwendungen verwendet werden, die der Berechnung der OEE, der Verwaltung von Warnungen oder der Analyse anderer Maschinendaten dienen.  

IIoT-Plattformen dienen auch als unterstützende Lösungen für Einrichtungen, bei denen Edge-Computing in den Betriebsprozess integriert ist. Diese Plattformen können mit Datenerfassungstechnologien wie Edge-Geräten oder Sensoren kommunizieren, indem sie verwertbare Informationen an diese senden. Schließlich können bei großen Anlagen, bei denen die Daten an den Fertigungsbereich übertragen werden müssen und das Bedienpersonal über die gesamte Anlage verteilt ist, an Großbildfernseher angeschlossene Kommunikationsgeräte verwendet werden, um aktuelle Produktionspläne und andere wichtige Maschineninformationen auszutauschen. 

Die Notwendigkeit der Echtzeit-Kommunikation zwischen miteinander verbundenen cyber-physikalischen Systemen bedeutet, dass ein Kommunikationsstandard festgelegt werden muss. An dieser Stelle kommt OPC UA über TSN ins Spiel. Mit OPC UA können Hersteller den Kommunikationsprozess zwischen Peripheriegeräten, Altgeräten und zentralisierten Datenplattformen standardisieren. 5G-Netze bieten auch Unterstützung für Edge-Computing-Netzwerke innerhalb von Greenfield-Anlagen. 

Die 5 Schritte zur Implementierung der Datenerfassungstechnologie in Greenfield-Anlagen

Die Umsetzung der genannten Datenerfassungstechnologie beginnt mit dem Entwurf eines Fahrplans, der den gesamten Prozess leitet. Hier sind die 5 Schritte zur Implementierung:  

1. Beschreibung der zu erfassenden Daten– Unterschiedliche Anlagen und Prozesse erzeugen Daten innerhalb der Fertigungsbereiche. Um datengesteuerte Fertigungsprozesse zu implementieren,  müssen die Entscheidungsträger zunächst entscheiden, welche Maschinen oder Prozesse optimiert werden müssen, sowie die Ziele des Datenerfassungsprojekts festlegen. Wenn das Ziel darin besteht, die Maschinenauslastung zu verbessern, dann ist ein Fahrplan für die Maschinenoptimierung erforderlich. Wenn das Ziel darin besteht, die Materialhandhabung zu automatisieren, dann sollte ein Fahrplan für das Materialhandhabungssystem entwickelt werden. 
   
   
2. Die Wahl Ihrer Datenerfassungstechnologie – Die Wahl der Technologie bestimmt, wie effektiv der Prozess sein wird. Hier wird erwartet, dass die gewählte Datenerfassungstechnologie mit der Ausrüstung des Fertigungsbereichs kompatibel ist. Im Falle der meisten Greenfield-Anlagen ist die Wahl von Technologien, die moderne Ausrüstungen unterstützen, kein schwieriges Unterfangen. Das Kommunikationsprotokoll und die Technologie für diese cyber-physikalischen Technologien müssen ebenfalls berücksichtigt werden. In Greenfield-Einrichtungen bieten 5G-Netze Unterstützung für die Kommunikation in nahezu Echtzeit, während OPC UA über TSN eine Grundlage für die Vereinheitlichung der Konnektivität über die verwendeten Datenerfassungstechnologien hinweg bietet.  
   
   
3. Die Wahl einer industriellen Cloud-Computing-Lösung– Wenn Sie beabsichtigen, sich für die kostengünstigere Option eines Abonnements für eine industrielle Cloud-Computing-Lösung zu entscheiden, dann ist die Wahl der richtigen Option wichtig. Die Überlegungen bei der Auswahl sollten sich um die Skalierbarkeit der Cloud-Lösung, ihre Kompatibilität mit der vorhandenen Unternehmensverwaltungssoftware und die Tools, die sie zur Datenverwaltung bietet, drehen. 
   
   
4. Die Aufgaben fähigen Händen zuweisen– Erfasste Daten müssen ordnungsgemäß verarbeitet und analysiert werden, um einen Einblick in die Fertigungsprozesse zu erhalten, die sie liefern. Dazu werden Anwendungen und Personen benötigt, die in der Lage sind, aus den gesammelten Daten einen Sinn zu machen und sie in die Praxis umzusetzen. Obwohl die meisten Cloud-Plattformen und -Anwendungen mit intuitiven Benutzeroberflächen ausgestattet sind, ist ein erfahrener Datenanalytiker erforderlich, um aus den großen Datensätzen, die die Einrichtung erzeugt, Bedeutungen zu extrahieren.  
   
   
5. Erstellen Sie KPIs, mit denen Sie feststellen können, ob der Fahrplan funktioniert – Ist die Implementierung der Datenerfassungstechnologie abgeschlossen, wird im letzten Schritt kontinuierlich überprüft, ob der Fahrplan zum Erreichen der gesetzten Ziele beiträgt. Dazu werden Key Performance Indizes (KPIs) benötigt. Dabei kann es sich um OEE-Messungen, die Qualität und Quantität des Durchsatzes oder die Stunden handeln, die Ihre Maschinen produktiv arbeiten. Diese Leistungsindizes können dann zur Entwicklung vorausschauender Instandhaltungsstrategien oder zur Optimierung bestimmter Produktionszyklen verwendet werden.

Die Vorteile eines datengesteuerten Fertigungsprozesses

Die Vorteile der Integration von Datenerfassungstechnologien in Greenfield-Anlagen betreffen sowohl die organisatorischen als auch die betrieblichen Abläufe. Auf organisatorischer Ebene bietet die Möglichkeit, jeden Prozess in der gesamten Einrichtung zu verfolgen, den Beteiligten genaue historische Daten für die Entscheidungsfindung.  

Ein Beispiel dafür ist die Entwicklung von Strategien zur Bewältigung der erhöhten Kundennachfrage während bestimmter Jahreszeiten. Die von den Maschinen erfassten Daten können dem Management helfen, zu entscheiden, ob der Kauf oder das Mieten neuer Maschinen zur Bewältigung von Nachfrageschüben die richtige Wahl ist. Im Fertigungsbereich können die erfassten Daten zur Optimierung der Produktionspläne verwendet werden, um sicherzustellen, dass die Zyklen effizient ablaufen und keine Maschine zu wenig ausgelastet ist.  

Schlussfolgerung 

Die Entwicklung eines Fahrplans für die Datenerfassungstechnologie macht eine erfolgreiche Umsetzung möglich. Ein Fahrplan stellt sicher, dass Sie im Rahmen Ihres vorgegebenen Budgets schnell und effizient handeln. In vielen Fällen geben Hersteller, die jedes glänzende neue Objekt auf dem Markt kaufen, am Ende mehr als ihr Budget aus und enden mit nicht funktionierenden digitalen Datenerfassungswerkzeugen. Aus diesem Grund scheitern etwa 70 % der Initiativen zur Datenerfassung.  

Um die Wahrscheinlichkeit eines Misserfolgs zu verringern, können Sie die hier beschriebenen Schritte befolgen, um einen Fahrplan für die Datenerfassungstechnologie zu entwickeln und zu implementieren und die Vorteile eines datengesteuerten Fertigungsprozesses zu nutzen.