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Mobile Human Machine Interfaces

Daten immer zur Hand

Smart Mobile Devices ermöglichen die Realisierung moderner Anwendungsfälle. Mit Tablets oder Smartphones können Maschinen- und Anlagenfahrer stets auf benögtigte Informationen zugreifen. Ein Praxisbeispiel soll die Möglichkeiten und Vorteile verdeutlichen. Aber ist dies wirklich eine Revolution, wie es innerhalb der Industrie 4.0 postuliert wird, oder haben wir es mit einer Evolution zu tun? Ein Streitgespräch.



Bild: © michaeljung / iStockphoto.com

Smart Mobile Devices sind aus unserem täglichen Leben nicht mehr wegzudenken. Wir verbinden uns unterwegs über Facebook, Xing oder E-Mail mit Freunden, Partnern und Kollegen. Wir haben stets die Informationen zur Hand, die wir benötigen. Mobile Human-Machine Interfaces (HMI) – also solche, die mittels Smart Mobile Devices realisiert wurden – ermöglichen vielfältige und neue Anwendungsfälle im Industriealltag. Maschinen- und Anlagenfahrer können besser unterstützt werden, indem sie ihre Entscheidungen auf aktuelle Informationen gründen. Smart Mobile Devices als ständige Wegbegleiter in der Fertigung können direkt mit der Maschine kommunizieren, um aktuelle Prozesszustände zu visualisieren und helfen somit, die Gründe für Fehlerfälle zu diagnostizieren.

Erster Fall: Inbetriebnahme

Eine aktuelle Herausforderung ist die Inbetriebnahme und die Wartung von Maschinen und Anlagen. Meist sind diese Maschinen sehr groß. Müssen I/Os überprüft und mit den erwarteten Reaktionen im HMI abgeglichen werden, ist dies oft mit langen Wegen für das Personal verbunden. Häufig werden Funkgeräte und zusätzliches Personal genutzt: Ein Helfer platziert sich am HMI und gibt die Änderungen dem Arbeiter an der Maschine durch. Jeder, der einem Familienmitglied oder Freunden schon mal PC-Hilfe über das Telefon gegeben hat, weiß wie ineffektiv und fehleranfällig eine solche Fernwartung ist.

Personalschonender und weniger fehleranfällig sind VNC-basierte Lösungen. Arbeiter holen sich das HMI über eine Remote Desktop-Verbindung auf ihren Laptop. Das funktioniert, wenn ein einziger Client mit dem HMI verbunden ist. Eine Inbetriebnahme wird aber oft nicht allein durchgeführt und dann können die Arbeiter um den Mauszeiger kämpfen. Smart Mobile Devices wie Tablets oder Smartphones können diese Problematik lösen. Jeder Arbeiter erhält sein eigenes Inbetriebnahme-HMI, das direkt mit der Maschine oder dem Anlagenteil verbunden ist und relevante Live-Daten darstellt.

In Form einer Inbetriebnahme-Checkliste wird dem Arbeiter zusätzlich zum HMI eine Art Todo-Liste für seine Inbetriebnahme-Handlungen gezeigt. Diese Checklisten werden mit Live-Daten und Alarmen der Maschine gefüllt. Sind die erwarteten Daten und Informationen im Datenraum der Maschine vorhanden, kann der entsprechende Punkt abgehakt werden. Anderenfalls kann mittels einfachen Gesten nach dem Grund für die fehlerhaften Daten geforscht werden. Sind alle Aufgaben erledigt, wird die Liste als Prüfprotokoll exportiert und mit der digitalen Unterschrift des Arbeiters signiert und verschlüsselt an den Auftraggeber übermittelt. Dies spart Zeit und Papier. Zudem kann es Vertrauen zwischen Auftragnehmer und Auftraggeber schaffen.

Zweiter Fall: Diagnose

Bei der Diagnose von Fehlern werden Maschinen und Anlagenteile nicht für sich betrachtet, sondern im Kontext vorhergehender und nachfolgender Maschinen und Anlagenteile. Denn diese haben ebenfalls einen Einfluss auf die Maschinenzustände, beispielsweise wenn der Materialfluss zur nächsten Maschine blockiert ist oder im vorhergehenden Anlagenteil ein Alarm zur Abschaltung führte. Die Ursache von Fehlern kann mittels lokaler HMI oft nicht eindeutig identifiziert werden, besonders wenn Ursache und Wirkung von Fehlern nicht an ein und dergleichen Maschine verortet sind.

Lokale HMI sind zur Maschinenbedienung vorgesehen, die relevanten Daten werden isoliert betrachtet. Als Ergänzung dazu bietet sich eine Diagnose-App an, die relevante Daten mindestens aus benachbarten Maschinen aggregiert. Mit solchen Apps können sich Wartungspersonal und Schichtleiter schnell ein Bild vom Gesamtzustand einer Fertigungsstraße verschaffen. Hierfür werden relevante Daten aus mehreren Maschinen aggregiert und anschaulich aufbereitet.


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