Datenzuordnung in großen Prozessanlagen
Bei Prozessanlagen mit großen oder langgestreckten Prozesskammern, die zeitgleich zahlreiche Werkstücke aufnehmen, ist dabei auch der Blick auf die Abläufe innerhalb der Anlage nötig. Wenn bespielsweise Tunnelöfen oder Beschichtungsanlagen Werkstücke mit gleichförmiger Geschwindigkeit in einer Richtung über ein Förderband bewegen, und innerhalb der Prozesskammer werden an bestimmten Positionen Prozessmedien auf die Werkstücke verteilt, sollte deren Durchflussmenge über Flow-Parameter von der Prozessanlage bereitgestellt werden.
Um der Realität Rechnung zu tragen, sollte die Gliederung der Prozesswerte, beispielsweise für eine Kammer mit sechs gleichwertigen Abschnitten, in passende Flow-Parameter überdacht werden. Ideal wäre dazu eine Hierarchie aus einer Kammer mit sechs untergeordneten Zonen, um eine möglichst detaillierte Verfolgung des Materialflusses zu erreichen. Zusammen mit der bekannten Geschwindigkeit des Förderbandes kann dann mit Hilfe von Software die Identifikation der Werkstücke mit den zoneneigenen Flow-Parametern kombiniert werden.
Als Konsequenz wird jeder abgetastete Prozesswert mit jedem Werkstück aufgezeichnet, welches sich zum Abtastzeitpunkt in der jeweiligen Zone befindet, was das Aufsuchen von Prozessdaten in Verbindung mit bestimmten Werkstücken erleichtert. So können Qualitätsmessungen am Werkstück mit möglichst genauen Daten aus dem Produktionsprozess in Beziehung gesetzt werden, etwa für spätere Ursache-Wirkung-Analysen. Über diese Identifikation von Werkstücken können auch Daten aus einer Abfolge von Produktionsschritten und Messoperationen miteinander verknüpft werden.
Die Grundlage für vergleichbare Datenwelten schaffen
Unabhängig davon, welche Art von Produktionsdaten erfasst werden, erfordert die spätere Vergleichbarkeit auch die Vereinheitlichung der Bedeutung oder Semantik der Informationen. Einigt man sich beispielsweise auf den einheitlichen Vergleich von Temperaturmessungen in Grad Celsius, so müssen Messungen auf der Basis von Kelvin umgewandelt werden. Idealerweise sollten alle Daten dazu zunächst so aufgezeichnet werden, wie sie aus dem jeweiligen Prozess bereitgestellt werden. Die neunte Ausgabe von Rockwell Automations „State of Smart Manufacturing“ Report liefert Einblicke in Trends und Herausforderungen für Hersteller. Dazu wurden über 1.500 Fertigungsunternehmen befragt, knapp 100 der befragten Unternehmen kommen aus Deutschland. ‣ weiterlesen
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Aus der Perspektive der Anlageninstandhaltung ist jedoch der Blick auf die ursprünglichen Daten zielführender; das Instandhaltungspersonal ist den Umgang mit den physikalischen Einheiten des Anlagenherstellers gewohnt. Daher sollte die Aufzeichnung und die Vereinheitlichung von Daten in zwei Phasen erfolgen. Ein weiterer Aspekt umfasst die einheitliche Benennung der Prozessdaten. So ist es durchaus üblich, dass Produktionsanlagen unterschiedlicher Hersteller verschiedene Bezeichnungen für physikalische Parameter mit gleicher Semantik aufweisen. Die Wahl der Bezeichnung der Anlagenparameter ist damit von der Perspektive der Nutzergruppe abhängig.
Daher gilt es auch hier sicherzustellen, dass beispielsweise die Instandhaltung auf die Ursprungsbezeichnung von Anlagenparametern zurückgreifen kann, während die Prozesstechnik eine einheitliche Terminologie über alle vergleichbaren Produktionsanlagen erhält. Physikalische Parameter sollten dazu eine zweite, allgemein verständliche Bezeichnung als logische Parameter erhalten, wie sie sich auch in der Benutzeroberfläche eines Software-Paketes realisieren lässt. Dieses Vorgehen erleichtert die Vergleichsanalyse erheblich. Natürlich ist es nicht sinnvoll, sämtliche physikalischen Parameter in logische umzuwandeln. Das Manufacturing Execution System (MES) HYDRA optimiert Produktionsprozesse für Fertigungsunternehmen, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen. ‣ weiterlesen
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Auf der Basis von Fragestellungen, etwa zu Leistungsvergleich, nötiger Abtastrate und Datenverdichtung sowie sinnvoller physikalische Einheiten, lässt sich die Abbildung von physikalischen auf logische Parameter gezielt umsetzen. Als Konsequenz liegen dann sowohl die ursprünglichen Prozessdaten als auch abgebildete logische Parameter vor. Durch eine sinnvolle Verknüpfung zwischen beiden Darstellungsformen ist auch die nahtlose Navigation aus der logischen Perspektive in die physikalische Perspektive möglich und damit eine Ursache-Wirkungsanalyse aus der Qualitätssicht für Produktionsanlagen.
Anwendung auf die Verarbeitung von Produktdaten
Diese Maßnahmen zielen in erster Linie auf Prozessdaten ab. Produktdaten müssen einem ähnlichen Verfahren unterzogen werden, da gerade automatisierte Messsysteme Ergebnisse in nicht-standardisierter Form liefern. Bei Messungen an Werkstücken ist jedoch die Vergleichbarkeit erfolgskritisch. Neben der gezielten Datenkonvertierung und -standardisierung ist dazu auch eine Vereinheitlichung von Koordinatensystemen über Messsysteme hinweg zu empfehlen. Im Zusammenhang mit Regelungsmodellen bietet sich zudem der Rückgriff auf die statistische Prozessregelung (SPC) an, um Qualitätskennzahlen direkt auf die Produktdaten aufbauen zu können.
Ursache-Wirkungsanalyse: Dem Fehler schnell auf der Spur
Aufgrund aller zuvor besprochenen Maßnahmen zur Aufbereitung von Daten, werden diese nun einfach untereinander vergleichbar und verknüpfbar. Als Ergebnis können Ursache-Wirkungsanalysen in kürzester Zeit und ohne zusätzlichen Aufwand zur Datenaufbereitung durchgeführt werden. Eingriffe in den Produktionsprozess aufgrund von Qualitätsabweichungen können dadurch erheblich beschleunigt werden. Schlussendlich führt dies zu einer rascheren und nachhaltigeren Behebung von Fehlerursachen und damit zu höheren Ausbeuten und effizienterer Ressourcennutzung.
