Vorausschauende Analyse für die Smart Factory

Die Möglichkeit zur effizienten Auswertung von großen Datenmengen ist eine der Voraussetzungen für die sogenannte vierte industrielle Revolution. Zusammen mit einer Vernetzung der Produktionsmittel können intelligente Analysewerkzeuge und Datenbank-Lösungen dazu beitragen, der Umsetzung einer Smart Factory einen Schritt näher zu kommen.

Bild: Blue Yonder GmbH Co.KG

Die Handelsüberschüsse aus den vergangenen Jahren zeigen: das produzierende Gewerbe bildet ein zentrales Element der deutschen Wirtschaft. Im Jahr 2011 erzielte die Bundesrepublik Nettomehreinnahmen von mehr als 100 Milliarden Euro. Für 2012 lag der Leistungsbilanz-Überschuss sogar bei etwa 170 Milliarden Euro. Gleichzeitig nimmt der globale Wettbewerb in der Produktionstechnik zu. Ziel von vielen Initiativen zur ‚Industrie 4.0‘ ist es, die klassischen Industrien und Fertigungsweisen so zu verbessern, dass der Vorsprung der deutschen Wirtschaft gegenüber anderen Industrienationen erhalten bleibt oder sogar zunimmt. Für dieses Zukunftsprojekt sollen in den Produktionsstätten Informations- und Produktionstechnologien stärker miteinander verzahnt werden. Die Fabrik der Zukunft, die sogenannte Smart Factory, wird durch diese Verzahnung ‚intelligenter‘ und verwaltet eigenständig Prozesse der Selbstoptimierung, -konfiguration und -diagnose. Die Fertigung soll so in die Lage versetzt werden, flexibler und effizienter zu produzieren.

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Produktionsüberwachung in Echtzeit

Zentrale Aufgaben aus dem Umfeld der Smart Factories können dabei durch schnelle Datenbanken und leistungsfähige Predictive Analytics-Software unterstützt werden: Bei Herstellungsvorgängen fallen viele Informationen an. Werden diese als Maschinendaten erfasst und in einer Datenbank archiviert, lassen sich durch den Einsatz aktueller Technologie Echtzeit-Überwachung und -Überprüfung von Auslastungen der Maschinen realisieren. „Für die Smart Factory ist die Geschwindigkeit der Datenbank entscheidend, denn sie ist ein limitierender Faktor“, sagt Dr. Sebastian Klenk, Product Manager bei der Exasol AG, einem weltweit agierenden Anbieter von In-Memory-Datenbanken. Um die Echtzeit-Überwachung von Produktionsdaten zu etablieren, müssen die erfassten Daten aufbereitet werden. Dann können Analyseanwendungen die Daten in Echtzeit nach Mustern durchsuchen. „Aus der Analyse ergeben sich Prognosen für den zu erwartenden Bedarf an Optimierungsmaßnahmen in der Produktion und Maschinenwartung“, erläutert Jan Karstens, Chief Technical Officer bei Blue Yonder, einem Anbieter von Predictive Analytics Software. Auf dieser Basis könnten die entsprechenden Schritte anschließend von den Maschinen rechtzeitig und selbstständig in Gang gesetzt werden. Der Einsatz geeigneter Analyse-Software verspreche auch im Vorfeld der Produktionsmaßnahmen der Industrie Vorteile: Mit dynamischer und selbstlernender Software können detaillierte Absatz- und Bedarfsplanungen erfolgen, die einen Beitrag zu verschlankter Materialbeschaffung leisten.

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Automatisierte Prozesse in Produktion und Lieferung

Gleichzeitig können Lieferengpässe vermieden werden, indem Bedarfe durch Prognosen frühzeitig erkannt und Lieferabrufe automatisch angestoßen werden. Auf diese Weise können belastbare Prognosen in Verbindung mit der Vernetzung von Produzenten auch einen wertvollen Beitrag leisten, um die Verfügbarkeit etwa von Bauteilen zu verbessern: Ein Bauteil, das in der Automobilindustrie für ein Sondermodell ausgeliefert werden soll, durchläuft andere Produktionsprozesse als Komponenten anderer Fahrzeugserien. Smart Factories sollen in Zukunft eigenständig Herstellungsvorgänge entsprechend der Vorbestimmung des Produktes ausrichten und durchführen – vorausgesetzt, alle Maschinen, Lagersysteme und Betriebsmittel sind miteinander vernetzt. Um Informationen zwischen Maschinen austauschen zu können und die Anlagen mit den passenden Informationen zu versorgen, bieten sich verschiedene Methoden der Maschine-zu-Maschine-Kommunikation (M2M) an. Unterstützt von leistungsfähigen Analysesystemen können dabei neben historischen Daten der Komponenten externe Einflussfaktoren wie Wetter, Ferienzeiten oder Preisänderungen bei der Produktionssteuerung berücksichtigt werden, sofern diese Daten für eine belastbare Prognosestellung in Echtzeit in großer Anzahl verarbeitetet werden können. Auch für das Produktionsmanagement relevante Ereignisse können in diesem Zusammenhang definiert und dargestellt werden. So lassen sich etwa Kapazitätsauslastungen verschiedener Standorte über das Internet nachverfolgen. Eine umfassende Erfassung von Sensordaten wird aller Voraussicht nach dabei an Bedeutung zunehmen, um zum Beispiel Auslastung und Zustand im Blick behalten zu können.

Ausfallzeiten und Wartungen prognostizieren

Denn neben den Produktionskapazitäten kommt dem Zustand der Maschinen für die Effizienz einer Smart Factory große Bedeutung zu. Ein Einsatzbereich von Predictive Analytics Software betrifft vor diesem Hintergrund den Gerätezustand: „Die Prognosesoftware erkennt, ob eine Maschine in nächster Zeit Wartungsbedarf hat, aber auch, ob sie in den nächsten zwei Tagen voll ausgelastet sein wird oder nicht“, sagt Karstens. So können Echtzeit-Prognosen helfen, Aufschlüsse über zu erwartende Leistung und Wartungsintervalle zu erhalten, um Produktionsauslastung und Verfügbarkeit weiter zu verbessern. Durch die Kommunikation der Geräte untereinander signalisiert eine defekte Maschine ihren Zustand und informiert das Wartungspersonal“, schildert Exasol-Manager Klenk. Auch lasse sich das Ausfallrisiko anhand erfasster Maschinendaten errechnen, wenn eine Anlage zum Beispiel außerhalb ihrer spezifizierten Parameter betrieben wird. So kann der Produktionsleiter fundierte Entscheidungen dahingehend treffen, ob etwa Aufträge umgeleitet oder potenzielle Fehler noch behoben werden sollen. Das Konzept der Smart Factory ist den Beleg zwar noch schuldig, ob es einen maßgeblichen Beitrag zu der Standortentwicklung leisten kann. Aber schon jetzt kann die Vernetzung von Maschinen zu einer verbesserten Planungssicherheit in der Produktion beitragen – vorausgesetzt, die Informationen werden zielführend erfasst und ausgewertet.