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Tragfähige Datenstrukturen für das Anlagenmanagement

Prozesscontrolling per Software

Tragfähige Datenstrukturen für das Anlagenmanagement

Vor der softwaregestützten Auswertung von Produktions- und Prozessdaten stellt sich die Frage nach der passenden Datenstruktur, um Informationen aus Sensorik und Steuerungen erfassen und auswerten zu können. Für den Aufbau einer effizienten Datenbasis für Berichtswesen und Schwachstellenanalyse spielt die Erfassung der passenden Informationen eine genauso wichtige Rolle, wie deren geschickte Zuordnung und Verknüpfung.

Für die Anreicherung von Messwerten mit Materialflussdaten sind zwei Ansätze denkbar: Im datenorientierten Ansatz werden Materialflussdaten und Prozessdaten separat aufgezeichnet. Datensätze lassen sich dann nur über Zeiträume in Materialfluss verknüpfen. Der zweite, werkstückbezogene Ansatz integriert bereits an der Anlagenschnittstelle Daten aus dem Materialfluss. Bild: ACP-IT

Im wesentlichen gliedert man Produktionsdaten in Materialfluss-, Produkt- und Prozessdaten. Materialflussdaten fallen bei der Verfolgung von Werkstücken oder Chargen durch den Produktionsprozess an. Dabei handelt es sich insbesondere um Start- und Endzeitpunkte von Produktionsschritten oder Informationen zu beteiligten Anlagen oder Werken. Darüber hinaus sind noch weitere Daten, etwa verwendete Anlagenrezepte, Bestandteil dieser Kategorie.


Robert Willmann – Software Architekt und Leiter der Business Unit ‚Advanced Process Control‘.

Diese Informationen sind für die zeitliche Verfolgung des Materialflusses unerlässlich und umfassen zudem auch Informationen zur Produktqualität. Produktdaten wiederum sind Messdaten, die direkt am hergestellten Werkstück gemessen werden. Diese Daten können Aufschluss über die produzierte Qualität liefern und sind somit auch aus Sicht der Kundenzufriedenheit wichtig. Prozessdaten werden an der Produktionsanlage etwa von Anlagensensoren, Steuerungssystemen oder Messsystemen erfasst. Auch Informationen zu Wartungsaktivitäten fallen unter diese Kategorie. Diese Daten sind vor allem für die Untersuchung der Anlageneffizienz von Bedeutung, können aber ebenfalls einen Beitrag zur Verbesserung der Produktqualität liefern.

Situationsbedingte Erfassung für aussagekräftige Analysen

Jedes produzierende Unternehmen wird bei der Aufzeichnung von Produktionsdaten mit einer zunehmenden Flut von Daten konfrontiert. Da nicht alle automatisch gesammelten Daten sinnvoll verwendbar sind, bietet sich der Einsatz von Filtern an, um die Prozessdatenerfassung mit ‚Intelligenz‘ auszustatten. Dazu können Abtastrate und Parametermenge mit dem Anlagenzustand verknüpft werden. Der Informationsgehalt kann dann abhängig von der Anlagenbelegung variiert werden: Prozessdaten werden während der Bearbeitung eines Werkstückes mit höherer Dichte aufgezeichnet, während unproduktiver Phase wird die Abtastrate reduziert.

Auch der Umfang der aufgezeichneten Anlagenparameter kann nach diesem Schema angepasst werden. In produktiven Phasen lassen sich etwa Parameter für eine spätere Qualitätsanalyse der Werkstücke aufzeichnen, während in der nicht-produktiven Phase lediglich die Anlage überwacht wird. Zudem bietet sich zur Ergänzung der erfassten Werte die gezielte Anreicherung mit Materialflussdaten an. Im Wesentlich sind dazu zwei Ansätze denkbar: Im datenorientierten Ansatz werden Materialflussdaten und Prozessdaten separat aufgezeichnet. Datensätze aus beiden Quellen lassen sich für die Datenanalyse dann nur über Zeiträume in Materialfluss beziehungsweise Prozessdaten verknüpfen. Dieser Ansatz ist datenbanktechnisch aufwändig und zumeist unscharf.

Der zweite, werkstückbezogene Ansatz integriert bereits an der Anlagenschnittstelle Daten aus dem Materialfluss. Dieser Ansatz wird teilweise auch von Produktionsanlagen mit integrierter Werkstückerkennung unterstützt. Die Werkstückidentifikation wird dabei als Prozessparameter bereitgestellt. Dieser Ansatz kann noch weiter gehen, indem Informationen zu Verbrauchsmaterialien, Los- oder Chargeninformationen hinzugefügt werden. Wesentlich ist, dass Prozessdaten zusammen mit der Werkstückidentifikation aufgezeichnet werden. Dazu muss teils eine redundante Speicherung in Kauf genommen werden – etwa wenn mehrere Werkstücke in einer Anlage bearbeitet werden. Dieser Effekt kann aber durch dynamische Aufzeichnung kompensiert werden. Durch diesen Ansatz wird das Werkstück gewissermaßen zum Träger seiner gesamten Produktionsgeschichte. Bei der Qualitätsanalyse von Werkstücken lässt sich so eine eindeutige und effiziente Datenverknüpfung aus verschiedenen Quellen erreichen, ohne wartungsbezogene Datenanalysen einzuschränken.

Beispiel für die softwaregestützte Auswertung von Produktionsdaten: Die Verknüpfung von Produkt-, Prozess- und Anlagendaten gestattet dem Anwender, Fehler durch gezielte Ursache-Wirkungsanalyse schnell zu erkennen und deren Beseitigung zeitnah einzuleiten. Die Kategorie ‚Anlagendaten‘ repräsentiert in dieser Darstellung automatisiert erfasste Daten, die sowohl von Produktionsanlagen als auch aus Messsystemen stammen können. Bild: ACP-IT

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.

Wenn große Prozessanlagen wie Tunnelöfen oder Beschichtungsanlagen Werkstücke in einer Richtung bewegen, kann deren Durchflussmenge über Flow-Parameter von der Prozessanlage bereitgestellt werden. Um der Realität Rechnung zu tragen, muss die Gliederung der Prozesswerte, beispielsweise für eine Kammer mit sechs gleichwertigen Abschnitten, in passende Flow-Parameter überdacht werden. Bild: ACP-IT

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.

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.

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.