DREI WEGE, WIE DAS INDUSTRIELLE INTERNET DER DINGE (IIoT)

STEIGERT DEN GESCHÄFTSERFOLG

INHALT

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Herausforderungen in der Fertigung
IIoT und intelligente Fabriken
Wie IIoT die Instandhaltung und Compliance vereinfacht
Überwachung des Maschinenzustands in Echtzeit
Wie „smarte“ Daten zu besserer Operational Intelligence führen
Über die Plex Smart Manufacturing Platform

Hersteller stehen ständig vor der Herausforderung von Maschinenausfallzeiten und mangelnder Transparenz hinsichtlich des Produktionsstatus in Echtzeit – wodurch viele Fertigungsbereiche reaktiv statt vorbeugend agieren. Da Ausfallzeiten den Geschäftserfolg beeinträchtigen, verschafft die Erkennung kleiner Anomalien neue Möglichkeiten, Ausfälle zu verhindern und Ausschuss zu reduzieren. Dieses eBook beleuchtet drei zentrale Bereiche, in denen der Einsatz des industriellen Internet der Dinge (IIoT) – der nächsten Generation von Smart-Factory-Intelligenz – signifikante Auswirkungen erzielen und gleichzeitig die Management- und Wartungsaufwände im gesamten Unternehmen verringern kann.

Drei Wege, wie das industrielle Internet der Dinge den Geschäftserfolg steigert

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Herausforderungen in der Fertigung

Viele Fabriken haben mit alternden Maschinen zu kämpfen, da die Anlagenmanager daran arbeiten, die Lebensdauer ihrer Investitionen zu verlängern. Obwohl die Maschinen altern, streben Unternehmen danach, die Gesamtbetriebseffektivität (OOE) zu verbessern und gleichzeitig die Kosten auf ein Minimum zu beschränken. In einem zunehmend wettbewerbsintensiven Markt bedeutet der Druck auf die Gewinnspannen, dass sowohl aus den Anlagen als auch aus den Betriebsabläufen jede mögliche Produktivitätssteigerung herausgeholt werden muss.

Herkömmliche Wartungspläne sind in der Regel reaktiv ausgerichtet, was häufig zu ungeplanten Ausfallzeiten führt, wenn ein Gerät Probleme aufweist oder ausfällt. Obwohl viele Unternehmen einen Ansatz der planmäßigen Instandhaltung verfolgen, stellen sie häufig fest, dass sie dadurch Geld verschenken, weil Wartungsarbeiten zu oft durchgeführt werden – und dennoch kommt es zu Maschinenausfällen, selbst bei regelmäßiger Wartung.

Jede Ausfallzeit beeinträchtigt die Produktionskapazität, die Kundenzufriedenheit und den Geschäftserfolg. Letztlich kann fehlende Transparenz über den Status jedes einzelnen Geräts zu Folgendem führen:

• Probleme mit der Produktqualität, wenn Maschinen außerhalb der Spezifikationen laufen, was zu höheren Kosten für die Qualitätssicherung, Verzögerungen beim Kunden und allgemeinen Geschäftsrisiken führt
• Die Notwendigkeit zusätzlicher Schichten oder Überstunden, um Ausfallzeiten auszugleichen, was zu höheren Kosten und geringeren Margen führt
• Höhere Ausschuss- oder Nacharbeitsraten, die die Kosten weiter erhöhen
• Probleme mit der Produktqualität, die die Kundenzufriedenheit beeinträchtigen und zu kostspieligen Audits im Fertigungsbereich führen können

Auf den folgenden Seiten erläutern wir, wie Sie das IIoT einsetzen, um diese Herausforderungen zu bewältigen, und zeigen drei Szenarien auf, in denen das IIoT nachweislich die Effizienz im Fertigungsbereich und den Geschäftserfolg des Unternehmens steigert.

Drei Wege, wie das industrielle Internet der Dinge den Geschäftserfolg steigert

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IIoT und intelligente Fabriken

IIoT ist evolutionär, nicht revolutionär. Ein IIoT-System verbindet einfach „intelligente“ Geräte und Datenströme, sodass sie als Teil eines übergreifenden intelligenten Unternehmens zusammenarbeiten. IIoT begann tatsächlich bereits vor Jahrzehnten mit den ersten einfachen Sensoren und Aktoren, die im Fertigungsbereich eingesetzt wurden. Im Laufe der Zeit erhielten diese Geräte mehr Intelligenz und Automatisierung und entwickelten sich zu Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA)- und Computer Numerical Control (CNC)-Systemen, die den Betrieb steuerten und optimierten.

Aus diesen Anfängen sind IIoT-Systeme entstanden, die Automatisierung auf dem nächsten Niveau, tiefere Transparenz im gesamten Betrieb und autonome Abläufe vieler Prozesse ermöglichen. Basierend auf offenen und standardisierten Internet- und Cloud-Technologien arbeiten vernetzte IIoT-Geräte – unabhängig davon, ob es sich um bestehende oder neue und „smarte“ Anlagen handelt – zusammen, um neue Dimensionen an Einblick, Effizienz und Sicherheit zu schaffen, die zu einer verbesserten Steuerung von Sicherheit und Leistung führen.

Die Vorteile für ein Unternehmen sind vielfältig, darunter:

• Transparenz über unternehmensweite Daten, einschließlich automatischer Datenerfassung des Echtzeit-Gerätestatus und der Prozessbedingungen
• Unterstützung für eine breite Vielfalt von Maschinen verschiedener Hersteller (einschließlich Unterstützung für Legacy-Geräte, die vor dem IIoT entwickelt wurden)
• Bereitstellung früher Benachrichtigungen bei nicht idealen Maschinenbedingungen, sodass Maßnahmen ergriffen werden können, bevor ein Ausfall eintritt
• Anwendung von Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen (KI/ML), um die einzigartigen Betriebsabläufe jeder Einrichtung im Unternehmen zu erlernen
• Cloudbasierte SaaS-Funktionen, die jederzeit und überall Zugriff auf Warnungen und Statusmeldungen von jedem Gerät ermöglichen

Das IIoT ist das „Bindeglied“ zwischen bestehenden SCADA-, MES-, ERP-, CRM- und Lieferkettenmanagement-Systemen. Es verknüpft deren Daten mit anderen IT- und Betriebssystemen, um einen ganzheitlichen Überblick über den Betrieb zu bieten, der alle Aspekte des Unternehmens umfasst. Dies ermöglicht neue Werkzeuge für erweiterte Analysen, die das Wachstum von reaktiven zu prädiktiven und präskriptiven Betriebsabläufen vorantreiben.

In den nächsten drei Kapiteln werden Anwendungsfälle vorgestellt, die zeigen, wie das IIoT die Rentabilität, Sicherheit und Innovation steigert und gleichzeitig den Abfall – sowohl in USD als auch bei der Ressourcennutzung – reduziert.

Vereinfachung von Instandhaltung und Compliance durch das IIoT

Unser erster IIoT-Anwendungsfall konzentriert sich auf die Instandhaltung. Warum beginnen Sie hier? Die Instandhaltung eignet sich besonders gut für ein Pilotprojekt im IIoT, da die Ergebnisse von Verbesserungen in der Instandhaltung im gesamten Unternehmen sofort sichtbar werden und die Vorteile sich leicht quantifizieren lassen.

Typische Instandhaltungsprogramme im Fertigungsbereich sind selten proaktiv, und ihre Effektivität ist oft schwer zu messen. Obwohl viele Unternehmen die Gesamtbetriebsleistung (OOE) als Maß für die Instandhaltungsleistung verwenden, werden auch andere Metriken wie der Prozentsatz der planmäßigen Instandhaltung (PMP), die mittlere Betriebsdauer zwischen Ausfällen (MTBF) und die Einhaltung der vorbeugenden Wartung (PMC) häufig ebenfalls berücksichtigt.

„Basierend auf den bisherigen Ergebnissen des [Plex] ROI erwarten wir eine 30 %ige Reduzierung der Kosten für ungeplante Ausfallzeiten, etwa eine 10 %ige Reduzierung der planmäßigen Instandhaltung und etwa eine 10 %ige Reduzierung der Umrüstzeit.“

–Bob Bierwagen, VP of Digital Strategy, MPI Corporation

Unabhängig von der verwendeten Metrik entzieht die ständige Bekämpfung von Ausrüstungsproblemen mit manuellen Supportverfahren dem Unternehmen Zeit und Produktionskapazität und erhöht gleichzeitig die Gesamtkosten. Das IIoT bewirkt einen erheblichen Unterschied, indem es die Instandhaltung von einer reaktiven über eine proaktive hin zu einer prädiktiven Vorgehensweise weiterentwickelt. Dadurch lassen sich nicht nur signifikante Einsparungen bei den planmäßigen Instandhaltungskosten erzielen, sondern auch der durch Maschinen verursachte Ausschuss reduzieren, wenn diese außerhalb der normalen Betriebsparameter arbeiten.

Das IIoT übernimmt dies, indem es Maschinenparameter überwacht und Warnmeldungen ausgibt, wenn etwas nicht stimmt – sei es aufgrund eines Ausfalls oder eines unregelmäßigen bzw. außerhalb der Spezifikationen liegenden Betriebs. Sobald das IIoT-System feststellt, dass ein Prozess oder eine Maschine außerhalb des normalen Betriebsbereichs liegt, alarmiert es die Bediener – oder andere Maschinen –, sodass umgehend Maßnahmen ergriffen und Ausfallzeiten vermieden werden können.

Ein wesentlicher Vorteil der IIoT-basierten Instandhaltung ist der zusätzliche Kontext, der für ausfallende oder nicht spezifikationskonforme Maschinen bereitgestellt wird. Eine gute IIoT-Lösung kann alle relevanten Maschinendaten mit Informationen aus einem MES, einschließlich Teilenummern, Auftragsnummer, beteiligten Aufträgen und beteiligten Operatoren, zusammenführen und dabei OT-Daten von Geräten und Maschinen mit IT-Daten aus Client-, Auftragsbearbeitungs- und Produktionsplanungssystemen kombinieren. Dieser zusätzliche Kontext ermöglicht es nicht nur, potenzielle Verluste durch Ausfallzeiten genau zu identifizieren, sondern durch die Integration von MES und IIoT werden Entscheidungen getroffen, die Prozess-, Betriebs- und Maschinendaten – sowohl in Echtzeit als auch historisch – zusammenführen, um den optimalen Handlungsverlauf für ein bestimmtes Problem zu bestimmen.

IIoT-Wartungsprogramme ermöglichen dem Management, die tatsächliche Maschinenverfügbarkeit in Echtzeit zu verfolgen und zu messen, und benachrichtigen Bediener oder das Management darüber, welche Kunden von einem bevorstehenden Ausfall betroffen sein könnten. Durch die Bereitstellung einer Live- und historischen Ansicht von Arbeitszellen und einzelnen Assets bietet IIoT den Stakeholdern jederzeit und überall direkten Zugriff auf entscheidende Informationen.

Typische Instandhaltungsprogramme im Fertigungsbereich sind selten proaktiv, und ihre Wirksamkeit ist oft schwer zu messen.

Überwachung des Maschinenzustands in
Echtzeit

Unser zweiter Anwendungsfall beleuchtet die Überwachung des Maschinenzustands in Echtzeit. Obwohl es im Fertigungsbereich immer mehr intelligente Maschinen gibt, sind diese nicht immer verbunden. Eine Studie zeigt, dass nur etwa eine von sieben Maschinen verbunden ist und einen Datenstrom für andere Maschinen, Personen oder Anwendungen bereitstellt. Systeme vor dem IIoT erfordern eine erhebliche Menge an manueller Datenerfassung, die mühsam und arbeitsintensiv ist und bei der es zu Transkriptions- oder anderen menschlichen Fehlern kommen kann. Infolgedessen werden Maschinendaten typischerweise nachträglich und nicht in Echtzeit erfasst, was bedeutet, dass sie zum Zeitpunkt der Erfassung mit hoher Wahrscheinlichkeit bereits veraltet sind.

Im Gegensatz dazu ermöglicht die IIoT-Überwachung der Produktion die Automatisierung sowohl der Datenerfassung als auch der Analysen – entweder bedarfsgesteuert oder kontinuierlich. Ein IIoT-Dashboard liefert einen Gesundheitsbericht auf einen Blick mit Farbcodierung, die anomale Hinweise kennzeichnet, sobald sich ein Status ändert. Noch wichtiger ist, dass IIoT-Systeme veranschaulichen, wie sich ein aktuell auftretendes Problem auf die für später geplante Produktion auswirkt.

Der Zugriff auf und die Analyse von Daten in Echtzeit ermöglichen neue Erkenntnisse, die zuvor nur mit einem Team von Data Scientists und spezieller Hardware sowie Software erreichbar waren. Jetzt sind Echtzeitbenachrichtigungen nur einen Klick entfernt – aggregiert aus einer Vielzahl von Maschinen unterschiedlichster Anbieter, ohne dass Unternehmen ein Team aus erfahrenen Analysten und Softwareingenieuren einstellen müssen.

Ein großer Vorteil des IIoT ist die Ermöglichung von Reaktionen in Echtzeit, noch bevor Maschinen den Betriebsbereich verlassen. Durch die Erkennung von Maschinendaten, die auf eine Überschreitung des zulässigen Bereichs hindeuten, können IIoT-Systeme vorbeugende Maßnahmen einleiten, die Abfall vermeiden oder beseitigen, Ausfallzeiten erheblich reduzieren oder ganz eliminieren und sogar den Bedarf an planmäßiger Instandhaltung verringern, indem sie Betriebsinformationen in Echtzeit erfassen und analysieren. Diese Vorteile führen zu verbesserten Wartungsprogrammen, höherer Kundenzufriedenheit und geringeren Ausgaben.

Wie „smarte“ Daten zu besserer
Operational Intelligence führen

Unternehmen sehen sich mit einer Datenflut konfrontiert, die IT und OT aus allen Richtungen erreicht. Und obwohl mehr Daten zu besseren Entscheidungen führen, ermöglichen intelligentere Daten eine völlig neue Art der Informationsnutzung zur Transformation des Unternehmens. Im Fall des IIoT stellen Unternehmen fest, dass sie durch die Nutzung intelligenter, kontextualisierter Maschinendaten ein neues Maß an Operational Intelligence gewinnen.

Obwohl Hersteller die Vorteile von Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen nutzen möchten, ist der Wert ihrer vorhandenen Maschinendaten häufig in einem einzelnen System eingeschlossen. Wenn diese unterschiedlichen Datenströme mithilfe des IIoT verbunden und kombiniert werden, wird zusätzlicher Kontext sichtbar, der neue Nutzungsmöglichkeiten für Informationen, neue Automatisierungschancen sowie Methoden zur weiteren Optimierung von Workflows sowohl im als auch außerhalb des Fertigungsbereichs ermöglicht.

Durch die Integration von Daten aus mehreren Anwendungen (das MES, das ERP, das CRM) und von mehreren Maschinen liefern IIoT-Systeme entscheidende Echtzeitinformationen, die zuvor nicht verfügbar waren, und beantworten dabei Fragen wie:

• Welche Aufträge sind von einem bestimmten Gerät abhängig, und welche Auswirkungen hat die Ausfallzeit jedes einzelnen Geräts insgesamt?
• Welche Kunden sind betroffen, wenn eine Maschine ausfällt, und wie kann die Produktionsplanung so gesteuert werden, dass Schlüsselkunden im Falle eines Ausfalls ordnungsgemäß bedient werden?
• Wie viele Überstunden oder wie viele neue Schichten sind erforderlich, um die Nachfrage zu erfüllen – unabhängig davon, ob diese Nachfrage durch Ausfallzeiten oder durch einen saisonalen Nachfragespitzenwert verursacht wird?
• Welche Mitarbeiter erzielen die höchste Produktionsleistung an einer bestimmten Maschine, und wo lässt sich die Produktion an denselben Geräten verbessern?
• Wenn eine Maschine außerhalb ihres Betriebsbereichs arbeitet, welche Auswirkungen hat das auf die Qualität, und wie sieht die genaue Produktgenealogie der betroffenen Teile und Produkte aus?

Intelligente Maschinendaten und deren Integration mit CRM-, ERP-, MES- und IIoT-Systemen erweitern die Entscheidungsfindung um eine neue Tiefe und Breite an Wissen, die vom Fertigungsbereich bis in die Führungsetage reicht.

Obwohl mehr Daten zu besseren Entscheidungen führen, ermöglichen
intelligentere Daten eine völlig neue Art, Informationen zu nutzen, um das Unternehmen zu transformieren.

Drei Wege, wie das industrielle Internet der Dinge den Geschäftserfolg steigert

Über Plex

Plex Systems bietet die erste Smart-Manufacturing-Plattform, die die weltweit führenden Innovatoren befähigt, herausragende Produkte zu fertigen. Die cloudbasierte Plex Smart Manufacturing Platform umfasst das MES, das ERP, das Lieferkettenmanagement und das industrielle Internet der Dinge

(IIoT) und Analysen zur Vernetzung von Menschen, Systemen, Maschinen und Lieferketten.

Plex IIoT bietet Unterstützung für die größte Bandbreite an Maschinen und stellt eine herstellerunabhängige Plattform bereit, die Konnektivität zu praktisch jedem Asset oder Datenstrom ermöglicht und mehrere Datenströme von verbundenen Maschinen und Sensoren unterstützt.

Mit Plex IIoT erhalten Sie eine zu 100 % cloudbasierte SaaS-Lösung, sodass Sie innerhalb weniger Stunden und nicht erst nach Monaten mit IIoT produktiv werden – mit bedienerfreundlichem Zugriff auf geschäftskritische Informationen jederzeit, überall und auf jedem Gerät. Plex IIoT ist kein Toolkit, das einen hohen Aufwand für die Implementierung erfordert: Es handelt sich um eine sofort einsatzbereite Komplettlösung, die Maschinendaten vom ersten Moment an mit Kontext anreichert.

Plex bietet Live-Dashboards, die vom Fertigungsbereich über die Arbeitszelle bis auf Maschinen- oder Anlagenebene detailliert werden. Sie verfügen über eine leicht verständliche Farbcodierung und Echtzeitansichten des Status jedes Assets (ausgeschaltet, im Zyklus, Leerlauf, Problem oder Sonstiges). Dashboards und Berichte bieten sowohl Echtzeit- als auch historische Perspektiven, einschließlich Ansichten des protokollierten Asset-Status und historischer Ereignisprotokolle.

Durch die Bereitstellung kontextbezogener Datenerkenntnisse, die Prozess-, Betriebs- und Maschinendaten kombinieren, bietet Plex Visualisierungen von Daten im Zeitverlauf mit grafischen Trendlinien – jederzeit und überall, wo sie benötigt werden – sowie Sicherheitskontrollen, die gewährleisten, dass der Zugriff ausschließlich autorisierten Benutzern vorbehalten ist.

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