Datenanalyse mit Bots IIoT-Einstieg: Schlüsselfertige Komplettlösungen und vordefinierte Analytic-Bots

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Die Erfassung und Auswertung von Maschinendaten werden die Kerndisziplinen, um Service, Kundenzufriedenheit und Umsatzwachstum zu optimieren und zu steigern. Aber gerade für KMU sind die Hürden zum Industrial Internet of Things hoch. Woran liegt das und wie können Bots hier helfen?

Auch wenn sich die einzelnen Firmen unterscheiden, sind die Hauptgründe hierfür oft ähnlich: zu hohe Kosten für lange Projekte mit ungewissem Ergebnis, zu wenig internes Know-how über die Analyse von Daten und künstlicher Intelligenz sowie zu hohe Investitions- und Betriebskosten für eine geeignete IT-Infrastruktur.

Schlüsselfertige IIoT-Komplettlösungen aus einer sicheren Cloud bieten hier neue Möglichkeiten, digitale Mehrwertdienste für sich zu nutzen. Sie nutzen das volle Potenzial der Datenanalyse und generieren neuen Umsatz, indem zum Beispiel eine vorausschauende Wartungsplanung (Predictive Maintenance) auf Basis der Maschinendaten als neuer Service angeboten wird. Ausfälle werden so proaktiv verhindert und die passenden Original-Ersatzteile gleich mit angeboten.

Als besondere Assets dienen vorgefertigte Analytic-Bots. Diese sind Datenanalyse- oder KPI-Lösungsbausteine, die als schlüsselfertige Systemkomponenten direkt mehrwertstiftend einsetzbar sind und einen spezifischen Analyseanwendungsfall implementieren. Dabei können sie ganz einfach von Ingenieuren ohne Informatikkenntnisse für den jeweiligen Anwendungsfall konfiguriert werden.

Produktionsprozesse optimieren und Probleme vor Entstehung lösen: Schlüsselfertige Bots

Dank der Analytic-Bots können sich Unternehmen auf ihr Kernprozesswissen konzentrieren. Informatikkenntnisse oder Wissen über Verfahren der Künstlichen Intelligenz, wie beispielsweise Machine Learning, oder auch statistische Verfahren sind nicht notwendig. Sie müssen auch keine Eigenentwicklung oder aufwendige Projekte hierzu betreiben, sondern können direkt loslegen.

IDC-Studie

Trotz Corona: Industrieunternehmen wollen IIoT-Investitionen erhöhen

Hierzu ein Beispiel aus der Hydrauliküberwachung:

Viele Hydrauliksysteme bestehen, vereinfacht gesagt, aus Leitungen, Ventilen und einem Reservedrucktank. Wird im Tank ein minimaler Druck unterschritten, dann wird der Druck mithilfe einer Hydraulikpumpe wieder auf den Sollwert erhöht. Muss sich die Pumpe immer häufiger einschalten, deutet dies bei gleichbleibender Systembeanspruchung auf einen Druckverlust im System hin. Die Ursache kann eine Leckage sein.

Mithilfe der im Maschinenlog aufgezeichneten An- und Abschaltzeitpunkte der Pumpe kann ohne zusätzliche Sensorik die Schaltfrequenz überwacht werden. Hierzu werden Zähler zur Ereigniserfassung und ein prädiktiver Grenzwertwächter zur Vorhersage des Zeitpunktes für den Übergang der Pumpe in den Dauerbetrieb genutzt. Zusätzlich lässt sich eine Zeitmessanalyse integrieren, um mithilfe der Pumpdauer das Hydrauliksystem auf möglichen Verschleiß, zum Beispiel Leckage, zu überwachen. Dieser Anwendungsfall kann also allein auf Basis der Ereignisdaten mit einem Bot umgesetzt werden.

Der beschriebene Hydraulikfall kann beispielsweise auch auf Filtersysteme in der industriellen Produktion übertragen werden. Generalisiert man den Hydraulik- und den Druckluftbot, so gelangt man zu einem Entwurfsmuster für Analysen, die wiederum Geschwindigkeit und Qualität bei der Analyseentwicklung verbessern. Die Sammlung solcher Entwurfsmuster in diesem Bot-Katalog entspricht dem Konzept der Konstruktionskataloge im Maschinenbau.

Warum Predictive Maintenance nicht ausreicht

Intelligente Automatisierung mit AIoT

Das Bot-Konzept ist zum einen eine stetig wachsende Sammlung von generischen Bots für Klassen von Bauteilen, -gruppen und Funktionen von Maschinen und Prozessen. Zum anderen kann eine übergeordnete Prozessanalyse ebenfalls aus einem Bot oder der Kombination einzelner Bots abgebildet werden.

Diese Modularisierung ermöglicht die Wiederverwendung von Analysen auf unterschiedlichen Abstraktionsstufen, die auf komplexe Maschinenelemente und Funktionen angewendet werden können. Tatsächlich orientiert sich der Aufbau einer umfassenden Analyse für vorhersagende Wartung und Optimierung häufig an der Funktionsstruktur einer Maschine.

Die Bots sind sofort startbereit, da nur wenige Schritte erforderlich sind: Zunächst muss der Bot selbst ausgewählt werden, also der Anwendungsfall, den er untersuchen und überwachen soll. Dann konfiguriert man den Bot über Parameter für das bestimmte Asset. Ganz ohne aufwendige Bereitstellung einer Datenhistorie, dafür aber mit intuitiver Visualisierung auf dem Dashboard, um sofort das Wesentliche erkennen zu können.

Im Idealfall sind Bots analog zu Maschinenelementen fachlich wiederverwendbare Analysen, die im konkreten Anwendungsfall nur noch geeignet parametrisiert werden müssen. Der große Vorteil der Bot-Architektur liegt darin, dass sie auch mit bestehenden Analysen gekoppelt werden können. So können Algorithmen Kernverfahren einer Maschine abbilden, die sich im Besitz des Maschinenbauers befinden, wohingegen sich Bots um zugekaufte Aggregate von Drittherstellern kümmern, die für den Gesamtprozess jedoch kritisch sind.

Durch die einfache Konfiguration der Analytic-Bots schlagen Unternehmen zwei Fliegen mit einer Klappe: Sie profitieren von der Schnelligkeit einer Standard-Lösung, verbunden mit dem großen Nutzen einer Individuallösung. Und das mit nur geringen Kosten.

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IIoT-Komplettlösungen aus der Cloud begleiten den gesamten Prozess der Wertschöpfungskette im Service: Von der Datenanalyse bis zur richtigen Maßnahme, oder vereinfacht ausgedrückt: vom Signal zur Aktion. Anbieter können somit ihr Ersatzteil- und Betriebsmittelgeschäft optimieren, neue datengetriebene Geschäftsmodelle entwickeln und ihr Leistungsangebot im Service erweitern. Unternehmen sollten darauf achten, dass diese in Deutschland betrieben und dadurch die vollständige Datensicherheit garantiert wird.

* Eddie Mönch arbeitet als Director Enterprise Sales, Mathias Otto als Director Delivery & Operations bei Empolis Information Management GmbH.

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