Industrie 4.0 und bessere Autos

Wenn aus Daten Wissen wird, steigt die Qualität

| Autor / Redakteur: Anja Burghardt und Plamen Kiradjiev / Frauke Finus

Service-Orientierte Architekturen als State-of-the-Art bei Hoesch

Eine Option sind hier Service-Orientierte Architekturen (SOA), die für die gängigen Unternehmens-IT-Systeme längst als State-of-the-Art gelten und nun auch für den Shopfloor übernommen werden können. Ein Integrations-Layer im Shopfloor, analog zum Enterprise Service Bus (ESB) Konzept bei SOA, ermöglicht zum einen eine hohe Flexibilität bei der Integration verschiedener Systeme, weil er die Integrationslogik aus den Maschinen, ähnlich wie bei den Fachsystemen, herausnimmt und sie ihre eigenen Sprachen sprechen lässt. Diese Entkopplung ist eine der wichtigsten SOA- Eigenschaften. Sie reduziert die Komplexität bei der Verbindung unterschiedlicher Systeme, die miteinander kommunizieren sollen, auf ein Minimum.

Darüber hinaus wird – bedingt durch die Architektur – über eine zentralisierte Integrationsschicht ein Security Gate geschaffen, das die Kommunikation untereinander steuert, kontrolliert und dadurch gleichzeitig zur Shopfloor-Sicherheit beiträgt.

Diesen Ansatz hat der Stahlhersteller Hoesch Hohenlimburg gewählt und dadurch eine bessere vertikale und horizontale Integration seiner Produktions- und Geschäftssysteme erreicht. Mit großem Erfolg: Das Unternehmen verbesserte seine Produktivität um 100 Prozent, reduzierte die Wartungsaufwände um 40 Prozent und den Entwicklungsaufwand um die Hälfte. Zudem wurde die notwendige Zeit für die Implementierung neuer Interfaces von Wochen und Monaten auf wenige Tage reduziert.

Data Historian: Eine Frage der Effizienz

Die Idee, einen Mehrwert-Service für Geschäftskunden anzubieten, beschäftigt viele Maschinenhersteller, insbesondere in Verbindung mit den Innovationsmöglichkeiten rund um Industrie 4.0. Man braucht dazu nur die Daten aus allen produzierten Maschinen, die im Einsatz sind, zu sammeln, diese zu analysieren und daraus Erkenntnisse zu generieren, um etwa Maschinenstillstände präventiv zu verhindern, zum anderen zur Qualitätsverbesserung im eigenen Engineering.

Doch selbst wenn man die organisatorischen und psychologischen Bedenken vieler OEMs überwinden und die Maschinen-Logs nutzen könnte, entsteht ein ganz anderes, reales Problem – der Umgang mit Big Data. So hat ein mittelständischer Hersteller von Holzverarbeitungsmaschinen festgestellt, dass es für seine über 30.000 Maschinen mit einer durchschnittlichen Lebensdauer von 15 Jahren und nur minimaler Datensammlung eine Nettospeicherkapazität von etwa 30 Petabyte braucht.

Ergänzendes zum Thema
 
Die Unterbrechungsfreie Produktions- und Lieferkette

Relationale Datenbanken, geschweige denn die klassischen Data Warehouses, sind aber zu schwerfällig und ineffizient, wenn es um die Verarbeitung historischer Daten geht, die über die Lebensdauer der Produkte gesammelt und ausgewertet werden sollen. Daher müssen andere Möglichkeiten ins Auge gefasst werden. Entweder Zeitreihen als besondere Form relationaler Datenbanken (wie Informix) oder Big Data Technologien wie Hadoop. In beiden Fällen wird eine besonders hohe Datendichte, effiziente Speichernutzung, hohe Performance und Skalierung und hiermit Kosteneffizienz erreicht.

Hat man die notwendigen Datenquellen angezapft, die mögliche Hinweise und Informationen auf Maschinenbetrieb, Produktqualität oder andere deterministische Ereignisse während der Produktion liefern können, steht nichts mehr im Weg, zur dritten Phase überzugehen – der Datenanalyse.

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