Use Case Die Qual der Wahl: Kamera oder Sensor für das IoT?

Von Michael Matzer*

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Ein deutscher Hersteller für Verbindungteile wollte ein manuelles Produktzählverfahren durch eine IoT-Lösung ersetzen. Die Wahl zwischen einem Kamera- und einem Sensor-basierten System fiel schwer. Datenschutz, Kosten und Lichtverhältnisse sprachen dann für Sensorik. Eine gute Entscheidung?

Entgegen allen Befürchtungen ließ sich das Sensor-basierte System schnell in Betrieb nehmen.
Entgegen allen Befürchtungen ließ sich das Sensor-basierte System schnell in Betrieb nehmen.
(Bild: gemeinfrei / Pixabay)

Das deutsche Unternehmen Kamax ist ein weltweit agierender Hersteller von hochfesten Verbindungsteilen, die mittels Kaltumformung produziert werden. Dabei ist die Qualität der Werkstücke von großer Bedeutung für den Umfang des Ausschusses beziehungsweise für die Effizienz des Verfahrens. Um den Ausschuss zu reduzieren, wollte das Unternehmen die Qualitätskontrolle verbessern und möglichst in Echtzeit ausführbar machen. So soll eine Fehlproduktion möglichst frühzeitig entdeckt und unterbunden werden.

Kamax wollte dabei eine vollständig verwaltete Lösung für die gesamte Fabrik. Sie sollte Daten von den Maschinen erfassen, verarbeiten und schnellstens der Analytik zur Verfügung stellen, um die betriebliche Effizienz und somit den Ertrag zu steigern. Der Knackpunkt sind die Schnittstellen, an denen die Daten erfasst und in einem Zyklus an die Maschine zurückgegeben werden, etwa für einen Not-Stopp. Hierfür boten sich zwei Optionen an, die beide ihre Vor- und Nachteile aufwiesen.

Das Unternehmen spannte für die Erstellung der Lösung ihr IT-Tochterunternehmen Nexineer Digital ein. Außerdem wurden Experten von Amazon Web Services und Cloudrail hinzugezogen. Diese enge Zusammenarbeit in Sachen Industrial IoT erzielte eine Steigerung von Effizienz und Effektivität in der Fertigung, indem sie traditionell manuelle Arbeiten automatisierte und optimierte, die Fertigungskapazität steigerte sowie die geplanten Wartungszeiten der Maschinen verkürzte oder anpasste. Mithilfe dieser Lösung gelang es Kamax, eine Zeitersparnis von 2,5 bis 3,5 Prozent und somit einen Produktivitätsgewinn zu erzielen.

Wenig effiziente Ausgangslage

Als die Fabriken von Kamax gebaut wurden, waren die Produktionsstandards noch nicht so hoch wie heute, hinzu kam der extrem heterogene Maschinenpark, der sich über die Zeit ansammelte. Doch nun sind hochentwickelte IIoT-Technologien verfügbar, die es dem Hersteller für Verbindungteile erlauben, den Produktionsausstoß besser zu verwalten und zu überwachen, die Genauigkeit der Auftragserfüllung zu kontrollieren und schließlich durch Ersetzen manueller Arbeiten den Ausstoß zu steigern. Letzteres erlaubt es, Fachkräften höherqualifizierte Tätigkeiten zuzuweisen, was angesichts des Fachkräftemangels ein großer Vorteil ist.

Eine Kaltumformungsmaschine produziert bei Kamax etwa zwei Schrauben pro Sekunde, die direkt aus der Maschine auf ein Fließband fallen. Dieser Ausstoß konnte bislang nicht in Echtzeit überwacht oder gesteuert werden, sondern wurde regelmäßig anhand des Gesamtgewichts der Bolzen gemessen. Zu diesem Zweck mussten die Stücke in großen Containern über das Fabrikgelände zu einer Waage transportiert werden. Der manuelle Vorgang beanspruchte etwa drei Minuten und erfolgte bis zu 16-mal pro Schicht – und das in nur einer Produktionsstätte. Dieser Prozess war nicht nur zeitraubend und personalintensiv. Auch hinderte er Kamax daran, Einblick in seinen Ausstoß in Echtzeit zu erhalten, was sich in einer Verzögerung des Produktionsberichts um bis 60 Minuten niederschlug.

Die Wahl der Lösung

Nexineers Projektteam gelang es, seinen Auswahlprozess auf zwei verschiedenartige Lösungen einzuengen: ein Kamera-basiertes System einerseits oder ein Sensor-basiertes System andererseits. Obwohl das Kamera-gestützte System mit einem hohen Genauigkeitsgrad gut funktionierte, erwies es sich innerhalb der Grenzen des Projekts als zu hohe Investition, von den anfänglichen Einstandskosten über die Betriebskosten bis zu den laufenden Wartungskosten.

Darüber erwies sich ein Kamera-basiertes System als Quelle zahlreicher Bedenken in der Belegschaft, die sich zu potenziellen Hürden in der Zusammenarbeit mit deutschen Gewerkschaften und zu Konflikten mit den europäischen Arbeitsschutzgesetzten (EWR) entwickeln könnten. Denn schließlich konnten durch die Kameras Bilder von Personen innerhalb einer Fabrikumgebung aufgenommen werden, was wiederum zu Datenschutzproblemen führen könnte.

Im nächsten Schritt evaluierte Nexineer daher die Sensor-basierte Lösung. Das Team erwartete, dass sich die OT-Datenerfassung von Sensoren und die anschließende Migration zu AWS als schwierig erweisen und zusätzliche Investitionen in Personal und Fachwissen erfordern würde. Doch in Zusammenarbeit mit AWS und Cloudrail erkannte das Team, dass das keineswegs der Fall war. Damit die Maschine die Bolzen zählen kann, wurde sie mit einem Lichtrastersensor ausgerüstet, der jedes neues neue Objekt binnen 0,2 Millisekunden erkennen kann – ausreichend schnell, um zwei Bolzen pro Sekunde zu identifizieren.

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Die Systemarchitektur für den Cloudrail-Box-Einsatz kann Brownfield- und Greenfield-Ansätze berücksichtigen.
Die Systemarchitektur für den Cloudrail-Box-Einsatz kann Brownfield- und Greenfield-Ansätze berücksichtigen.
(Bild: Cloudrail)

Das Edge Gateway von Cloudrail stellt eine schnelle, sichere und effiziente operative Technik als Schnittstelle in der Konnektivitätslösung AWS IoT Greengrass dar. Das erlaubte es Kamax, eine erste Maschine und die ersten Produktionsdaten binnen Stunden an AWS IoT Core zu senden.

Anschließend installierte das Kamax-Wartungsteam den hochauflösenden Lichtrastersensor an der Maschine. Dieser Sensor ermöglicht die Erfassung von Objekten bis zu einer minimalen Größe von 2 mm. Er erlaubt das Ausführen von komplexen Ausstoßberechnungen mit maximaler Präzision und Zuverlässigkeit. Anschließend installierte das Team das Edge Gateway in einem nahegelegenen Schrank zusammen mit einem IO-Link Master und versah das Gateway mit einem Internetzugang.
Das Gateway unterstützt die folgenden Schnittstellen: OPC UA, IO-Link Sensorien, analoge Sensorik, digitale E/A und Modbus RTU. Mithilfe der Cloudrail Device Managements Cloud schlossen die Projektbeteiligten die Ferneinrichtung und -konfiguration binnen Minuten ab, ohne IoT-Experten zu Hilfe rufen zu müssen.

Abb. 1. Die IT-Architektur der Kamax-Lösung für IIoT baut auf mehreren AWS-Diensten auf.
Abb. 1. Die IT-Architektur der Kamax-Lösung für IIoT baut auf mehreren AWS-Diensten auf.
(Bild: Kamax/Nexineer/Cloudrail)

Um die Zeitreihendaten aufzubereiten, nutzt das Gateway Greengrass und führt den Service aus, bevor es sie an AWS IoT Core schickt. Sobald die Daten angekommen sind, verwendet Kamax Funktionen von AWS Lambda, um Kennzahlen der Produktionszählung zu erzeugen. Zudem wird die Gesamtleistung der jeweiligen Maschine überwacht.

Diese KPI-Daten stehen einer mit AWS Amplify (im Bild ganz unten) erstellten mobilen App zur Verfügung. Die Belegschaft, die für die Produktion zuständig ist, nutzt die Anwendung auf Smartphones. Eine REST-API schickt die KPI-Daten in das ERP-System von SAP (im Bild ganz rechts), damit dort das Bestellwesen Daten über den Status des Auftrags erhält. Aufgrund dieser Änderungen ist Kamax nun in der Lage, genau zu zählen, wie viele Produkte mit jeder Bestellung verknüpft sind, statt sie wie bisher anhand ihres Gewichts zu schätzen.

Der Vorteil für Entwickler

„Die Verbindung von AWS-Diensten mit dem Cloudrail Gateway ermöglicht es unseren Entwicklerteams, neue Anwendungsfälle binnen Stunden statt Tagen oder Wochen zu erstellen und zu validieren“, sagt Tobias Haungs, Managing Director der Nexineer Digital GmbH. „Da die Last der Datenerfassung wegfiel, können sich unsere Entwickler auf den Aufbau von Anwendungen und Prozessen konzentrieren, die das Geschäft voranbringen, statt sich mit Themen der Infrastruktur befassen zu müssen. Dank der Fachkenntnisse seitens AWS können wir nun diese neuen Lösungen leicht weiterentwickeln und sie auf den Umfang unserer ganzen weltweiten Organisation skalieren.“

Weitere Geschäftsvorteile

Nachdem Kamax die Überwachungssysteme installiert hatte, bemerkte es neben den eben geschilderten eine Reihe weiterer Vorteile.
Erstens erlaubt es die Zustandsüberwachung, die nahezu in Echtzeit erfolgt, den Bedienern einer Maschine, produktionsbedingte Probleme proaktiv statt reaktiv zu handhaben. Das setzte 2,5 bis 3,5 Prozent der Zeit der Maschinenbediener für Arbeiten von höherem Wert frei.
Zweitens verwendete Kamax die in Echtzeit gewonnenen Erkenntnisse, um die Termine der Gabelstapler, die verwendet werden, um die Maschinen mit Rohmaterial zu bestücken und die fertigen Stücke zum nächsten Prozessschritt zu transportieren, neu festzulegen. Das verringerte unproduktive Wartezeiten zusätzlich.
Drittens ermöglichte es die genaue Echtzeit-Produktverfolgung innerhalb der Lieferkette, die Planung des Produktionsbetriebs zu verbessern. Mit dem alten manuellen Wiegeprozess war das nicht zu realisieren.

Funktionen in Cloudrails Flottenmanagement, die fernübertragene Security-Updates in Verbindung mit dem Well-Architected Framework von AWS erlauben, sollen sicherstellen, dass die Lösung auch künftig zuverlässig und sicher läuft.

„Geschwindigkeit und Flexibilität sind für uns in vielerlei Hinsicht von wesentlicher Bedeutung“, sagt Jörg Steins, der CEO der Kamax Group. „Kamax ist für seine Kunden und Zulieferer ein Lösungspartner. Für uns haben Innovation und Digitalisierung daher sehr hohe Priorität. Mit dieser Zielvorgabe haben wir die Nexineer Digital GmbH als unsere Digitalisierungs- und Innovationskraft gegründet. Nexineers Lösung mit Cloudrail und AWS ist ein großartiges Beispiel dafür. Mit dieser kreativen Kombination skalieren wir die Transparenz unserer Maschinendaten, wir automatisieren unsere Produktion und wir verbessern den Durchsatz und die Qualität unserer Kernprozesse, um für Kamax eine hochflexible und integrierte Smart Factory zu schaffen.“

* Michael Matzer arbeitet als freier Journalist.

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