Intelligente Produktion trifft auf clevere Instandsetzung

Intelligente Produktion trifft auf clevere Instandsetzung
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19.12.2018 | Während in der Politik und in den meisten Unternehmensmanagementetagen noch nach trennscharfen sprachlichen Grenzen zwischen „Digitalisierung“, „Internet der Dinge“, „Industrie 4.0“ und „smarter Produktion“ gesucht wird, verrichten Roboter dank Deep Learning in der Produktion bereits jetzt komplexe Aufgaben und gehören Tablet & Co. inzwischen nahezu zur Grundausstattung jedes Projektleiters und Instandhalters – auch bei igus.

Begonnen hat die Digitalisierung mit einer Idee, die als „Internet der Dinge“ (IoT) bekannt wurde und die in einer globalen Infrastruktur physische und virtuelle Gegenstände miteinander vernetzt. Einfaches Beispiel: Eine Druckerpatrone neigt sich dem Ende zu, und mit zwei Mausklicks stellt man sicher, dass Ersatz geliefert wird. Komplexere Lösungen finden sich heute im sogenannten Smart Home. Wenn beispielsweise ein Heizungsthermostat während des Betriebes mehr und mehr aus den Temperaturvorlieben seiner Nutzer lernt und die Temperatur irgendwann entsprechend selbst regelt, ist Heizen nicht nur intelligent, sondern auch günstiger. In der Industrie beschreibt das (industrielle) Internet der Dinge die Digitalisierung. Ziel ist es, die Vernetzung von Produktionssystemen, Produkten und Menschen, Produktion oder Distribution effizienter zu gestalten. Demnach kommunizieren Maschinen miteinander und tauschen Informationen über Status, Werkstücke und mögliche Fehlermeldungen aus. Daraus hat sich der Begriff der „Smart Factory“ etabliert.


Deren Bedeutung für Mensch und Maschinen weltweit gleicht einem Quantensprung – vergleichbar mit der Erfindung und dem Einsatz der ersten Dampfmaschine in der Industrie, die rückblickend als Industrie 1.0 bezeichnet wird. Aktuell stecken wir mitten in der 4. industriellen Revolution, die dank großer Datenmengen (Big Data) zur weiteren Entwicklung der Smart Factorys beiträgt. Big Data – weltweit in den Unternehmen gesammelt – werden als „Lernstoff“ für neuronale Netze benutzt. Verbaut in Computern, lernen diese inzwischen so gut und schnell wie der Mensch. Das Ergebnis: selbstlernende Bildverarbeitungssysteme, intelligente Roboter und autonome Fahrzeuge, die vor allem im industriellen Umfeld die Arbeit verändern.


Intelligente igus smart plastics als aktive Gestalter der Smart Factorys

 

Als Hersteller und Lieferant von Komponenten aus Hochleistungskunststoffen, wie z. B. Energieketten, Leitungen und Gleitlagerprodukten, durchläuft igus ebenfalls einen digitalen Entwicklungsprozess und richtet seine Produkte mehr und mehr auf den Einsatz in smarten Fabriken aus. Mit dem Ziel, die Wartung und Instandhaltung seiner plastics effizienter und wirtschaftlicher zu gestalten. Dank der neu entwickelten Produkte igus isense rücken Wartung und Instandhaltung nicht nur stärker in den Fokus der industriellen Fertigung, sondern profitieren ebenso von der Digitalisierung und ihren Vorteilen wie alle anderen Bereiche in der Produktion. Für die isense-Produktfamilie wurden deshalb unterschiedliche Sensoren und Überwachungssysteme entwickelt, die igus Kunststofflösungen zu intelligenten Produkten machen. Das Ergebnis: igus Komponenten gehen nicht einfach in den Status „defekt“, sie kündigen vielmehr diesen Defekt erst einmal als Wartungsbedürfnis an. Mit dieser Neuentwicklung etabliert igus die sogenannte prädiktive, die vorausschauende Wartung – intelligente Produktion trifft auf ebenso intelligente Instandhaltung. Ein Meilenstein.


„Frühwarnsystem“ durch intelligente Prognosen

 

Ein Produkt ist immer nur so gut wie der Prozess, der sich hinter seiner Herstellung verbirgt. Denn der Wert eines Produktes – und damit seine Marktfähigkeit – wird sowohl durch reine Produktionskosten als auch durch Aufwendungen in Sachen Marketing, Qualitätsprüfung, Zertifizierung und nicht zuletzt durch alle Kosten, die im Aftersales anfallen, bestimmt. Je besser Geschäftsprozesse mit Produktionsprozessen verknüpft sind, desto effizienter greifen Herstellung, Ersatzteilbestellung und Instandhaltung ineinander und desto höher fällt der Marktwert aus. Wer heute also sichere und vor allem inhaltlich wertvolle Prognosen zur Wartung machen kann, ist dem Wettbewerb einen Schritt voraus. Doch für diese Prognosen bedarf es auch in Zeiten der Digitalisierung mehr als Big Data. Um aus Sensordaten richtige Schlussfolgerungen und zeitlich planbare Handlungsempfehlungen abzuleiten, nutzt man deshalb bei igus Erfahrungswerte aus einer historisch gewachsenen – mit Millionen Datensätzen gefüllten – Testdatenbank.
 
Das Prinzip der smart plastics ist schnell erklärt: Sensoren unterschiedlichster Art erfassen den Zustand der igus Komponenten, Energieketten, Leitungen oder auch Linear- und Rundtischlager, und melden diesen an einen Datenkonzentrator (icom-Modul), der diese Daten an ein intelligentes System übermittelt. (Eine Ausnahme bildet das isense-stand-alone.) So können etwa e-ketten im laufenden Betrieb auf ihre Zug- und Schubkraft hin überwacht (EC.P) und noch vor Eintritt eines Störfalls gewartet werden. So lässt sich das Worst-Case-Szenario – Anlagenstillstand und Produktionsstopp – vermeiden. Und mehr noch: Wartungen und Serviceeinsätze werden planbarer und damit effizienter. Gewerke, bei denen eine Vielzahl von Ketten im Einsatz ist, profitieren nicht nur von diesem Sensor, sondern auch vom EC.B, einer Messtechnik, die Kettenbrüche detektiert. Für die Instandhalter heißt es in diesem Fall zwar „Ran ans Werk“, aber in planbarem Maß. Denn der EC.B meldet sich unmittelbar nach dem Bruch. Eine längere Überlastung der gegenüberliegenden Kettenseite wird vermieden, was auch diesen Serviceeinsatz zeitlich überschaubar macht und Folgeschäden an weiteren Kettengliedern vermeidet. Wichtiger Bestandteil der isense-Sensorfamilie ist zudem der CF.Q, der die Leitungsüberwachung übernimmt. An den richtigen Stellen eingesetzt, können Kabelbrüche durch permanente Messung der elektrischen Leitungseigenschaften vermieden werden. Damit gehört die Suche nach einem schnell verfügbaren Serviceelektriker für die Instandsetzung der Vergangenheit an. Für die Messung von Beschleunigung oder Temperatur an den e-ketten ist der EC.M-Sensor die beste Wahl. Er liefert Instandhaltern alle wichtigen Informationen, um die Fertigung zu überwachen und eine kontinuierliche fehlerfreie Produktion sicherzustellen. Geht es um Verschleiß und Abrieb, hat igus ebenfalls Produkte im Portfolio, denn Gleitlager und Linearantriebe unterliegen aufgrund ihrer Funktion besonders hohen Anforderungen. Um auch hier Serviceeinsätze und Reparaturen planbar zu gestalten, können die beiden Sensoren PRT.W und DL.W genutzt werden.
 
Herz und Gehirn der smart plastics: icom-Modul und Systeme


Sind die Messwerte eines Sensors an das icom-Modul übertragen, müssen diese „interpretiert“, also verstanden werden, um daraus eine Handlungsanweisung zu generieren. Das setzen die drei isense-Systeme um, die je nach Bauart die Sensorwerte weiterverarbeiten. Geht es Firmen z. B. nur darum, die Produktion störungsfrei zu halten, bietet sich das isense-stand-alone-System an. Diese Anwendung ist einfach durch einen Maschinenprogrammierer zu integrieren. Dabei erfassen Sensoren (EC.B – Bruch, CF.Q – Leitungsüberwachung) an e-ketten und Leitungen Messwerte. Die Anlagenabschaltung erfolgt wahlweise direkt über den Öffnerkontakt oder es erfolgt eine Auswertung durch ein I/O-Interface der kundenseitigen SPS. Für den Fall, dass die im Vorfeld von igus definierten Referenzwerte überschritten werden, kommt es zur Auslösung des Öffnerkontaktes und die Maschine steht. Alternativ werden die Sensorwerte an die SPS übergeben. Je nach SPS-Programmierung löst ein Überschreiten der Referenzwerte optische oder akustische Warnungen aus. Natürlich können Maschinenprogrammierer auch über die SPS einen Stopp der Anlage programmieren oder den Sensorwert einfach nur am SPS-Panel zur Anzeige bringen. Und Kunden können sich die Daten per serielle Schnittstelle (RS2322/UART) zur eigenen Auswertung individuell übertragen lassen. Eine Lösung EC.W-stand-alone (Abrieb) ist in Planung.
 
Wenn z. B. an einer Produktions- oder Hafenanlage durch den Servicetechniker eine Vielzahl an Energieketten, Leitungen und Lagern überwacht werden müssen, bietet sich das isense-offline-System an. Benötigt wird dafür ein zusätzlicher Industrie-PC, an dem alle Meldungen angezeigt werden. Eine Verbindung zum Internet gibt es hier nicht. In dieser einfachen Variante sind die Lebensdauerberechnungen statisch und unveränderbar. Anwender, für die in der Zukunft Themen wie „Machine Learning“ und „Künstliche Intelligenz“ an Relevanz gewinnen, sind mit der isense-offline-Lösung weniger flexibel als mit der leistungsstarken isense-online-Variante. Zudem führt das System keinen Abgleich der Wartungsempfehlungen mit einer Online-Datenbank durch; dies kann nur manuell durch einen igus Servicetechniker durchgeführt werden. Dennoch bietet es Vorteile für die tägliche Arbeit der Wartungstechniker: Sie profitieren durch einen einzigen Blick auf den IPC: Angezeigt werden alle drohenden Ausfälle in der Produktionsumgebung. Einsatzorte werden planbar – die Wartung ist damit effizient. Eine Integration von isense-offline eignet sich vor allem für Produktions- und Schichtleiter, die an einem reibungslosen Arbeitsalltag in der Bauteilfertigung oder Dienstleistung interessiert sind, ihre Wartungstechniker effizient einsetzen wollen und zudem Wert auf eine schnelle und einfach zu installierende schlanke SW-Lösung legen.
 
Sind die Prozesse in der Herstellung komplexer und werden z. B. Bauteile innerhalb einer Fertigung zu Baugruppen bzw. Komponenten, ist die Gesamtschau auf das große Ganze unerlässlich. Denn kommt es an einer unbedeutenden Stelle zum Kettenbruch oder droht Verschleiß an einem Antrieb, können die Folgen verheerend sein: Anlagenstillstand, Fertigungs-stopp und Lieferverzögerungen kosten Zeit, Geld und Reputation. Wer stets „just in time“ produzieren muss oder Lieferant für andere Unternehmen ist, muss seine Prozesse nicht nur effizient, sondern vor allem stabil halten. Einen wertvollen Beitrag leistet hier das isense-integration-System, denn dank vielfältiger Topologien und Standards (Profinet, Ethernet, EtherKat, CC-Link IE) kann OPC-UA oder MQTT von einem igus Experten in die vorhandene Softwareumgebung und das Intranet eingebunden werden – wovon Administratoren profitieren. Auch Produktionsleitern macht eine Anbindung des isense-integration- an das ERP-System die tägliche Arbeit leichter: Ist beispielsweise eine Produktionsvisualisierung für den gesamten Fertigungsprozess vorhanden, zeigt ein Klick in die Applikation die Betriebszustände der verschiedenen igus Komponenten. Meldet ein Sensor Ausfall oder Verschleiß, wird das auch in der Produktionsvisualisierung sichtbar. Die Ersatzteilbestellung kann unmittelbar über das ebenfalls angebundene ERP-System direkt vom Schichtleiter ausgelöst werden.
Dass Maschinenprogrammierer die Daten aus dem icom-Modul auch hier direkt in die SPS speisen können, versteht sich von selbst. In der SPS können – wie gewohnt – alle Befehle hinterlegt werden, die für den Fall einer Sensormeldung ausgeführt werden sollen. So sind neben dem sofortigen Herunterfahren der Anlage auch akustische oder optische Warnmeldungen oder eine Benachrichtigung auf dem Panel möglich.


Mit dem leistungsstarken isense-online ist es bereits jetzt möglich, dass Wartungsteams die Serviceeinsätze optimal planen und nur noch die Wege zurücklegen, die wirklich nötig sind. Effizient getaktet nach Priorität: und dank Einbindung ins ERP auch mit dem passenden vorrätigen Ersatzteil, das nach der Sensorwarnung bereitgestellt wird. Das spart auf lange Sicht nicht nur immense Kosten, sondern unterstützt Schichtleiter, Wartungscrews und auch das Team in der Lagerhaltung bei der täglichen Arbeit. Denn durch isense-online und eine Anbindung an das igus CRM können Wartungseinsätze erstmals wirklich vorhergesehen werden. Monteure werden somit nicht erst gerufen, wenn die rote Signallampe eine Abschaltung meldet, sie bekommen vielmehr im Vorfeld eine E-Mail, dass Antriebe demnächst verschleißen, e-ketten vom Totalausfall bedroht sind oder aus Altersgründen getauscht werden müssen. Elektriker profitieren von dauerhaften Messungen, die drohende Kabelbrüche signalisieren und dann per SMS melden (in Planung). So wird Wartung gestaltbar und kann zum ersten Mal priorisiert sein. Serviceteams lassen sich intelligent zusammenstellen, Personalengpässe und damit Totalausfälle zuverlässig vermeiden. Um intelligente Lagerhaltung und stets die richtige Ersatzteilmenge vorrätig zu haben, wird parallel zur anstehenden Wartungsmeldung – nach Zustimmung des Kunden – im igus CRM-System ein automatisches Angebot generiert und der vorher definierten Kontaktperson, z. B. dem Einkauf, zur einfachen und schnellen Bestellung übermittelt. In der Praxis bedeutet das noch effizienteres Produzieren und Warten, denn fehlende oder veraltete Ersatzteile im Kundenbestand gehören dank der Interaktion mit dem igus CRM der Vergangenheit an.Doch isense-online zeichnet noch mehr aus: Die Daten aus dem igus Labor werden auf einem Server mit den anonymisierten Kundendaten und zudem mit offenen Daten anderer Kundenanwendungen zu einem Datenmodell verarbeitet. All das geschieht unter Verwendung moderner Machine-Learning-Strategien, die sich komplexe Algorithmen zunutze machen und „schwache“ künstliche Intelligenzen entstehen lassen. Das Ergebnis: eine Art datenbasiertes „elektronisches Konstruktionshandbuch“, welches die Lebensdauerberechnung aus dem geschützten Kundenbereich abfragt. Alle Daten, die eingebaute Sensoren an Ketten, Leitungen und Gleitlagern erfassen, fließen auf Wunsch in die (anonymisierte) igus Testdatenbank ein. Aus diesem über Jahrzehnte gewachsenen Datenpool bestimmt igus derzeit im Vorfeld die Soll-/Referenzwerte für die Betriebszustände von e-ketten, beanspruchten chainflex Leitungen und Gleitlagern. Das System isense-online führt die erfassten Messwerte in die Datenbank zurück und nutzt sie weiter: Tausende bestehende Daten in Kombination mit neuen Daten bilden dabei intelligente Strukturen, sogenannte neuronale Netze, die – ähnlich dem menschlichen Gehirn – in der Lage sind, daraus zu lernen. Neu gewonnene Daten können an das Bauteil zurückgespielt werden, das am Ende damit immer intelligenter wird.


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