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Konzept Industrie 4.0: Weltweit verfügbare und nutzbare Informationen. Bild: red150770 - Fotolia.com

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Konzept Industrie 4.0: Weltweit verfügbare und nutzbare Informationen.
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Dies geschieht allerdings nicht von heute auf morgen: Investitionen in die Produktion sind langfristig angelegt, Entwicklungen im Zuge der vierten industriellen Revolution werden nicht auf einen Schlag erfolgen. Zudem steckt vieles von dem, was Industrie 4.0 theoretisch leisten kann, noch in den Kinderschuhen – so müssen sich hersteller­übergreifende Standards etwa für virtuell modellierte Produkte und Produktionssysteme noch etablieren. Dennoch gibt es bereits konkret umsetzbare Ansätze für eine „Smarte Fabrik“.

Das Internet der Dinge hat mit seiner Sensorik auch in Produktionshallen Einzug gehalten. Sensoren sind die Voraussetzung für weniger Produktionsausfälle, weil sie frühzeitig Einblicke in Verschleiß oder Fehlfunktionen gewähren. So werden etwa Vibrationen längst nicht mehr als Indikator für Verschleiß gewertet. Diese signalisieren schließlich bereits einen Zustand, der durch Überwachung vermieden werden muss.

Zustandsbasierte und vorhersagende Wartungsmodelle zu erstellen ist auf Basis moderner Analytics Software wie etwa IBM Predictive Maintenance and Quality (PMQ) problemlos möglich. Die beste Vorhersage bringt jedoch nichts, wenn nicht eine gezielte Ersatzteilversorgung sowie punktegenaue Einsatz- und Wartungspläne die notwendigen Reparaturen in die Wartungszyklen einpflegen. Hier bilden moderne Asset-Management-Systeme das Rückgrat. Sie bieten eine integrierte Sicht auf Ersatzteile, geplante Wartungsarbeiten, notwendiges Fachwissen für die Reparaturen sowie die Verfügbarkeit der erforderlichen Fachkräfte – egal, ob intern oder extern.

Das IBM Machine Condition Monitoring (MCM)

IBM hat hier seine umfassende PMQ Asset-Management-Lösung – IBM Maximo – um eine schlanke, Lösung für zustandsbasierte Instandhaltung ergänzt. Das IBM Machine Condition Monitoring MCM verwendet die Cloud-Plattform Bluemix und bietet damit mehrere Vorteile:

  • Kostenfreie Nutzung bis zu einer gewissen Grenze an Ressourcen: Dies bedeutet, ohne Risko zu testen.
  • Über den Freigrenzen erfolgt eine Abrechnung nach Nutzung – es sind keine hohen Anfangsinvestitionen oder eine aufwändige Lizenzierung erforderlich.
  • Die Lösung skaliert mit den Anforderungen, der Betrieb ist inklusive – also ist auch kein neues Betriebsteam notwendig.

Basis des MCM sind Sensoren, die über eine generische Aggregationsplattform (IoT Foundation) ihre Informationen liefern. Die MCM Anwendung nutzt einen NoSQL Datenbank Service und anpassbare Business-Regeln für die zustandsbasierte Wartung. Über eine Standard REST-Schnittstelle findet die Verbindung zu Assets aus der Management-Lösung statt, damit die Vorhersage präzise zugeordnet werden kann.

Agile Ansätze als Chance

Agile Ansätze eignen sich besonders gut für Industrie 4.0-Projekte. Dort nämlich könnte eine strategische Festlegung in Anbetracht der Dynamik und der Vielzahl neuer finanzstarker Mitspieler Chancen verbauen. Die mit Condition

IBM Machine Conditon Architecure

Das Konzept des IBM Machine Condition Monitoring
Die Erweiterung des bestehenden Asset Managements integriert die Tools zu Organisation der Zustandsbasierten Wartung.

Maintenance eingeleitete Vernetzung der Fertigung und die Nutzung von Sensoren stellen also eine Ausgangsbasis für Industrie 4.0 Projekte dar. Die Sammlung der Daten in der Cloud ermöglicht in weiteren Ausbaustufen auch Ergänzungen mit Daten aus externen Diensten, etwa um Wartungsmaßnahmen in Abhängigkeit von Wetterereignissen (Sturm, Frost) oder geographisch günstigen Konstellationen („der Techniker ist ohnehin in der Nähe“) zu steuern. Weitere Möglichkeiten bestehen, je nach Anwendungsfall, auch durch Dritte, die ein Interesse an den gesammelten Daten haben und daraus für sich zusätzliche Mehrwerte generieren können – Willkommen in der API Economy!

Umfassendere Predictive Analytics erweitern die Sicht von MCM: So werden Modelle über viele Messwerte und unterschiedliche Quellen hinweg gebaut. Sie bringen etwa Temperatur, Drehzahl und Verschmutzungsgrad in Verbindung. Zudem ziehen die Modelle auch nicht sensor-basierte Daten, etwa die Zeitpunkte des Einsatzes von Ersatzteilen, in ihre Berechnung ein. Die häufig bei Industrie 4.0-Projekten vorgebrachten Vorbehalte der Komplexität lassen sich damit leicht entkräften:

  • Auf der Fertigungsebene beschränkt sich die Veränderung auf Sensoren mit Netzwerkverbindung oder die Einbindung bestehender Überwachung mit Hilfe von Industrieprotokollen oder Cloud-basierten Dateidiensten.
  • Die Asset Lösung wird über Standardschnittstellen angesprochen und muss nicht angepasst werden.
  • Die Anwendung wird nach Bedarf ausgerollt und skaliert automatisch – es sind keine Infrastruktur- oder Kapazitätsplanung erforderlich.

Der Start in Industrie 4.0 erfordert also keine Millioneninvestition. Er kann agil über Cloud-basierte Ansätze erfolgen. Das gilt auch für lokale, sensitive oder anspruchsvolle Anwendungen. IBM spiegelt dies mit Lösungen für die Cloud und lokale Rechenzentren wider – auch mit hybriden Ansätzen.
Steffen Hartmaier

Kontakt: IBM Deutschland GmbH
www.ibm.com/ibm/de