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Expertenbeitrag

 Christian Lutz

Christian Lutz

Mitgründer und Geschäftsführer, crate.io

Data Analytics Prozessoptimierung im Discrete Manufacturing

| Autor / Redakteur: Christian Lutz / Vivien Deffner

Hohe Stückzahlen, schnelle Produktion bei bester Qualitätssicherung: Durch Vernetzung von Produktionsanlagen ergeben sich für die Verpackungsindustrie neue Möglichkeiten. Gleichzeitig stellt sie harte Anforderungen an das Industrial IoT.

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Die Hersteller finden sich in einem Spannungsfeld zwischen Innovationsdruck und Bedarf nach traditioneller Fertigung wieder. Eine nachhaltige Optimierung muss her.
Die Hersteller finden sich in einem Spannungsfeld zwischen Innovationsdruck und Bedarf nach traditioneller Fertigung wieder. Eine nachhaltige Optimierung muss her.
(Bild: gemeinfrei / Unsplash)

Der Innovationszwang macht auch und gerade um die Industrie keinen Bogen. Gleichzeitig gibt es wenige Bereiche im Leben, in denen traditionelle Fertigung und der Bedarf an Innovation in einer solchen Größe aufeinanderprallen. Stetig wächst der Druck auf die Hersteller, die sich ändernden Anforderungen der Gesellschaft zu erfüllen. Gerade die die Verpackungsindustrie spürt das deutlich, denn während immer größere Stückmengen produziert werden müssen, um dem Bedarf gerecht zu werden, verändern sich die zugestandene Produktionszeit und das Budget kaum.

Gerade in der diskreten Serienfertigung, bei der aus unterschiedlichen Rohstoffen und Materialien ein Endprodukt gefertigt wird, scheint hier eine Automatisierung der Prozesse der einzig logische Schluss für eine nachhaltige Optimierung zu sein. Dabei bedeutet die Vielzahl von einzelnen Fertigungs- und Montageprozessen, dass unterschiedlichste Maschinen, Abläufe und Daten in den Planungsprozess integriert werden müssen.

Die Macht des Plastiks

Im Falle der Verpackungsindustrie sind es nach wie vor Kunststoffe, die aus der Produktion nicht wegzudenken sind. Auch nach Inkrafttreten des neuen Verpackungsgesetzes (in Deutschland), das die Recyclingfähigkeit von Verpackungen verbessern will und höhere Recyclingquoten festlegt, sind Kunststoffverpackungen noch immer am rentabelsten: Mit rund 900.000 Tonnen Kunststoff, die 2018 zu Verpackungen geformt wurden, ist er das am meisten verwendete Material – Becher oder Dosen nicht einmal mitgerechnet. Aktuell gibt es viele Ansätze, die sich mit einer Weiterentwicklung von Kunststoffen beschäftigen.

Gleichzeitig ist und bleibt der Kunststoff vorerst eine wichtige Komponente des menschlichen Konsumverhaltens. Weil er schlichtweg praktisch und enorm vorteilhaft ist. Gerade weltweit tätige Produzenten, wie das Unternehmen Alpla, die innovative Kunststoffverpackungen herstellen, wissen um die Vorzüge von Verpackungen aus Kunststoff. Um dem Wettbewerb mindestens einen Schritt voraus zu sein, implementierte Alpla die IoT Data Platform for discrete Manufacturing, eine Plattform für industrielles Datenmanagement, die auf die hochfrequente Einzelfertigung ausgelegt ist.

Wie Data Driven Manufacturing die Industrie revolutioniert

Alpla stellt mit 20.900 Beschäftigten in 181 Produktionswerken verteilt auf 46 Ländern die Kunststoffumhüllungen her, in denen die namhaften Brands dieser Welt ihre Getränke, Kosmetikprodukte, Haushaltspflegemittel oder Motoröle an den Kunden bringen. Dieser Markt ist gut umkämpft und fordert von den Anbietern schnelle und flexible Lieferzeiten und höchste Qualität bei möglichst geringen Preisen. Die einzige Möglichkeit, diesen Anforderungen gerecht zu werden und damit die eigene Wirtschaftlichkeit aufrecht zu erhalten, ist die weitgehende Automatisierung der Abläufe. Und das stellt hohe Ansprüche an das Datenmanagement. Ansprüche, an denen noch heute viele Datenbanken scheitern.

Zunächst hatte Alpla dafür traditionelle MS SQL Datenbanken also auch NoSQL zur Erfassung der Maschinendaten im Einsatz. Schnell wuchs dabei das Datenvolumen in Dimensionen, die dann sowohl Performance- als auch Kostenprobleme bereiteten.

Heute nutzt Alpla die IoT Data Platform und steuert alle Prozesse aus einem zentralen Mission Control Center, um eine höchstmögliche fachliche Kompetenz an allen Standorten zu gewährleisten. Dort wird der Status der Produktionsmaschinen kontinuierlich überwacht, präventiv auf mögliche Fehler reagiert und im Fehlerfall möglichst auch zentral eingegriffen – sei es auch, indem den Maschinenbedienern vor Ort mitgeteilt wird, wo Produktionsprobleme zu erwarten sind und wie diese behoben werden können.

Für diese Aufgabe wird speziell geschulte Fachpersonal benötigt, das die Abläufe der einzelnen Komponenten versteht und entsprechend die Befugnis hat, jederzeit einzugreifen.

Hohe Datenmengen, vielfältige Datenarten und wenig Zeit

Sensoren, Maschinen, Netzwerke oder Server, die große Datenmengen oft im Millisekundentakt generieren und nach deren intelligenter Nutzung verlangen, sind dabei der Regelfall. Doch nicht nur das Datenvolumen und die Datenvielfalt sind wichtige Elemente, die verarbeitet werden müssen. All das muss auch noch schnell (in Echtzeit) gehen und gleichzeitig mit vertretbaren Kosten.

Echtzeitanalysen und entsprechende Lösungsvorschläge, im Falle des Abweichens der errechneten Norm, sind unabdingbar für erfolgreiche Prozesse.

Die Datenbank muss also nicht nur leistungsfähig sein, sondern auch mit den Informationen aus anderen Maschinen in der Produktionskette intelligent korrelieren können, um so in Echtzeit Informationen und Lösungsvorschläge für den Bediener vor Ort zu liefern. Tatsächlich geht es dabei um eine sehr hohe Zahl von Daten aus unterschiedlichsten Quellen, die dazu dienen, zu ermitteln, ob der Prozess richtig funktioniert: Das beginnt mit den Kameras, die etwa jede einzelne produzierte Flasche auf Produktionsfehler wie Leaks oder Asymmetrie hin scannen, führt über die Durchsatzzahlen pro Linie und Maschine und geht hin bis zu den Umdrehungsgeschwindigkeiten einzelner Motoren. Tausende Parameter werden kontinuierlich abgegriffen, als Zeitreihen gespeichert und sofort analysiert, um sogleich Fehler oder Probleme zu erkennen und entsprechende Alarme und Lösungen zu generieren.

Konventionelle SQL-Datenbanken als auch reine NoSQL-Datenbanken waren aufgrund ihrer Performance und Feature-Beschränkungen dazu nicht in der Lage. Auf der anderen Seite bietet SQL eine Reihe von Vorteilen im Hinblick auf Abfragen und vor allem durch die weite Verbreitung. Folgerichtig existiert eine verteilte Datenbank, die SQL mit der Skalierbarkeit und Flexibilität von NoSQL verbindet und in nur einer Datenbank zur Verfügung stellt. Eine solche Datenbank macht es einfach, die Geschwindigkeit, das Datenvolumen und die Diversität von Maschinendaten zu handhaben und in weiter greifende Prozesse einzubinden.

Was das für die diskrete Herstellung bedeutet

In Zukunft wird es – nicht nur in der Verpackungsindustrie – immer mehr darum gehen, Data Driven Manufacturing zu ermöglichen und die Datenanalyse, Sensordatenerfassung und Prozesse dahingehend zu optimieren, dass alle Daten in einem zentralen IoT-Datenspeicher gesammelt werden, um allen Applikationen diesen Datenpool zur Verfügung zu stellen – wie zum Beispiel das Mission Control Center aber auch andere Informationssysteme. Der „Digitale Freund“ der Plattform kann eben ohne müde zu werden alle Produktionsdaten in Echtzeit überwachen und analysieren und erlaubt es damit Fachpersonal, aber auch angelerntes Personal verlässlich mit auf die Bedürfnisse zugeschnittenen Lösungsvorschlägen zu versorgen, wenn einzelne Prozesse abbrechen oder stocken. Durch diese Vernetzung von Maschinen, Produktionsketten und ganzen Fabriken entstehen enorme Möglichkeiten für die diskrete Herstellung. Das alles ist aber an die Implementierung einer zentralen IoT-Datenstrategie gebunden, die für die spezifischen Anforderungen der Industrie ausgelegt ist, deren Datenvielfalt und -menge verarbeiten kann und in sehr kosteneffizienter Form für das ganze Unternehmen bereitstellt.

(ID:46533995)

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