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HANNOVER MESSE 2018
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Vom 23. bis 27. April 2018 öffnet in Hannover die weltweit wichtigste Industriemesse ihre Tore: Alle Schlüsseltechnologien und Kernbereiche der Industrie an einem Ort – von Forschung und Entwicklung, Industrieautomation und IT über Zulieferung, Produktion und Dienstleistungen bis hin zu Energie und Mobilität.

IIoT-Retrofit mit Datenanalyse und Zukunftsvorhersage

Neuer IIoT-Baukasten erzeugt Mehrwert durch Maschinendatenerfassung und Predictive Analytics

Auf der Hannover Messe demonstrieren wir erstmals die Möglichkeiten unseres neuen Predictive Analytics-Baukastens IIoT/PA-Pac. Mit diesem Retrofit-Baukasten lassen sich bestehende Maschinen und Anlagen mit entsprechenden Datenschnittstellen nachrüsten, um IIoT-geeignete Zustandsdaten zu gewinnen.

Das IIoT/PA-Pac besteht aus verschiedenen Hardware-, Software- und Service-Bausteinen, die jeweils in anwendungsspezifischen Kombinationen angeboten werden.

Diese Bausteine sind funktional in vier Gruppen unterteilt:

Sensorik

Sensorik

Sensoren liefern die Rohdaten. Insofern sind der zur jeweiligen Anwendung passende Sensortyp und die Qualität von sehr großer Bedeutung. Unser Angebotsspektrum reicht vom einfachen Pt100-Industriesensor über IO-Link-basierte Sensorsysteme bis zum batteriebetriebenen Funksensor.

Ein typisches Anwendungsbeispiel wäre ein MEMS-Sensor für Vibrationsmessungen mit einer Narrow Band-Funkschnittstelle in einem IP54-Gehäuse, der mit einer AA-Batterie mehrere Jahre ohne Unterbrechung Predictive Maintenance für Antriebselemente in Produktionsumgebungen ermöglicht.

Gateways

Hier werden die Sensordaten aufbereitet, zusammengefasst, vorverarbeitet, analysiert, visualisiert, segmentiert und an andere Services weitergeleitet. Als Ergänzung zu den Standardeigenschaften, wie z. B. die Weitergabe der Sensordaten an beliebige Clouds plus integriertem OPC UA-Server für den lokalen Datenzugriff, stehen in einem IIoT/PA-Pac-Gateway weitere hochwertige Funktionen zur Verfügung.

Dazu gehören ein MQTT für Sensoren (MQTT-SN) mit DTLS-Security, FFT für Schwingungs- und Beschleunigungssensoren, Sensor Fusion, Streaming Analytics, Time Series Data Logger und die Batteriezustandsüberwachung für Funksensoren.

Darüber hinaus werden neben LTE nunmehr auch LoRa, Thread, BLE, NB-IoT und Cat M1 unterstützt.

Gateway

Data Analytics

Der Informationsgewinnungsprozess besteht aus einem Sensor-2-Information-Service. Dabei kommen sowohl statistische Methoden zur Datenanalyse (z. B. Explorative Datenanalyse) als auch Machine Learning (k-Means Clustering, k-Nearest Neighbours u. a.) zum Einsatz. Die Auswahl der jeweiligen Methoden orientiert sich an den benötigten Predictive Analytics-Informationen und den verfügbaren Sensordaten.

Hier spielt auch die Datenmenge eine Rolle. Unüberwachtes Machine Learning erfordert in der Regel größere Datenmengen, die über einen längeren Zeitraum erfasst wurden, um brauchbare Ergebnisse zu liefern.

Data Analytics
Information

Information

Die meisten Unternehmen besitzen sehr komplexe Wertschöpfungsketten mit vielen unterschiedlichen Schichten und Instanzen.

Innerhalb dieser Strukturen gibt es zahlreiche Interessengruppen, für deren tägliche Arbeit bspw. die Produktnutzungsdaten einer Maschine und daraus abgeleitete Informationen einen erheblichen Wert hätten.

Ob Entwicklung, Service oder Vertrieb: Durch eine an die Zielgruppe angepasste Informationspräsentation kann für jede Abteilung aus denselben Rohdaten individuell aufbereitetes Wissen gewonnen werden.

Optimierungsmöglichkeiten

Die Hard- und Software-Bausteine des IIoT/PA-Pac und der dazu gehörende Sensor-2-Information-Service ermöglichen im Umfeld von Maschinen und Anlagen beispielsweise folgende Optimierungen:

Predictive Maintenance

Durch Daten- und Informationsgewinnungsprozesse sollen ungeplante Maschinenstillstände vermieden werden. Mit Hilfe von Data Science-Methoden lassen sich Aussagen wie "Antrieb A in Maschine B wird mit einer Wahrscheinlichkeit von x% innerhalb von y Tagen ausfallen" treffen.

Damit kann proaktiv reagiert werden und die erforderlichen Ersatzteile werden unter Berücksichtigung der Lieferzeiten frühzeitig bestellt und zu einem geeigneten Zeitpunkt eingebaut.

Predictive Quality

In jeder Maschine gibt es Werkzeuge, deren aktueller Zustand maßgeblichen Einfluss auf die Qualität des Endprodukts hat. In einer Anlage sieht es bzgl. wichtiger Hilfsstoffe ähnlich aus. Zusätzliche Sensoren mit nachfolgender Datenanalyse ermöglichen die Vorhersage zur Qualität der finalen Produkte.

Mit Predictive Analytics lässt sich in diesem Fall z. B. der Zeitpunkt vorhersagen, ab wann Ausschuss produziert wird. Durch rechtzeitige Eingriffe, wie Werkzeugtausch, lässt sich so etwas verhindern.

Predictive Efficiency

Ein Verbund aus vielen Maschinen erzeugt hin und wieder Strombezugsspitzen, die zu hohen Stromkosten führen können. Intelligente Algorithmen, die mit Sensordaten versorgt werden und mittels Aktoren die Leistungsaufnahme einiger Maschinen drosseln können, helfen die Energie effizienter zu nutzen.

Im einfachsten Fall – also ohne Aktoren – lassen sich durch die Analysen auch Maschinen- und Anlagenfahrpläne erstellen, die manuell umgesetzt werden und deren Sequenz Energiekosten einspart.

Predictive Service

Die Status- und Fehlermeldungen eines bestimmten Maschinentyps werden in der Cloud oder auf einem zentralen Server gespeichert.

Mit einem an die Daten angepassten Preprocessing und der anschließenden Analyse erfolgt die Auswertung und Informationsgewinnung.

So lässt sich z. B. mit Hilfe von Machine Learning-Algorithmen eine automatisierte Anomalieerkennung realisieren.

Security

Abgerundet wird das IIoT/PA-Pac durch ein systemweites IoT-Sicherheitskonzept.

Dabei orientieren wir uns an den umfangreichen Vorgaben der Cloud Security Alliance (CSA) und dem Open Web Application Security Project (OWASP).

Security

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