Closed Loop Manufacturing
MES-Funktionen als
Bausteine einer IIoT-Plattform
Schon heute lassen sich mit den Software und Hardwarekomponenten einer Industrial Internet of Things-Plattform hervorragend integrative Services in Echtzeit anbieten. Dabei können immer mehr IIoT-Plattformen Funktionen bereitstellen, die bislang eher der Shopfloor-IT vorbehalten waren. Doch welche MES-Funktionen kann ein IIoT sinnvoll übernehmen – und wie könnten die nächsten Schritte aussehen?
Das Businessmodell einer IIoT-Plattform sollte den Anforderungen einer serviceorientierten Architektur folgen. Es sollte eine modulare, skalierbare und flexible Lösung darstellen, mit dem Anspruch, Daten und Services in Echtzeit anbieten zu können. Das Manufacturing Execution System (MES) hingegen steht für eine Systemlösung mit speziellen Services für produktionsnahe Use Cases. Als Integrationsplattform bildet ein MES die Verbindung zwischen den innerhalb der Wertschöpfung generierten Daten. Diese werden zu Informationen für die Planung und Produktion verarbeitet und als Service zur Verfügung gestellt. ME-Systeme sind darauf auslegt, Produktionssicherheit bzw. Ausfallsicherheit zu gewährleisten und unterstützen daher die lokale Installation bzw. Architektur. Ihr Fokus liegt auf Produktion und produktionsnaher IT. 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
KI in Fertigungsbranche vorn
Cloud längst im Werk angekommen
Viele der in einem MES verorteten Dienste können heute bereits als IoT-Service über eine Plattform angeboten werden, beispielsweise eine cloudbasierte Auswertung, das Monitoring von Anlagendaten sowie Tools rund um produktionsbezogene Kennzahlen. Weitere Dienste sind die Maschinendatenerfassung (MDE) oder Betriebsdatenerfassung (BDE). Es handelt sich also um Services, die die Produktionsdaten in Echtzeit zur Auftragssteuerung und Planung in das ERP-System zurückspielen. Die Frage, wie und wo sich MES-Funktionen realisieren lassen, hängt dabei von den Rahmenbedingungen ab – beispielsweise vom digitalen Reifegrad des Unternehmens, dem Grad der Vernetzung, der Verfügbarkeit von Systemen, der Komplexität und Harmonisierung von Prozessen und letztlich auch von den finanziellen Möglichkeiten einer Firma. Das Manufacturing Execution System (MES) HYDRA optimiert Produktionsprozesse für Fertigungsunternehmen, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen. ‣ weiterlesen
MES-Integrator und 360-Grad-Partner für optimierte Fertigung
Middleware für die Fabrik
Mittel- bis langfristig sollten Unternehmen aber auf jeden fall über die Integration einer werksnahen Schnittstellenlösung im Sinn eines Manufacturing Service Bus oder einer IIoT-Lösung nachdenken. Denn diese stellen Kerntechnologien dar, um Informationen und Daten mithilfe von standardisierter Technologie auf neutraler Ebene zu orchestrieren. Es wird zunehmend eine Symbiose zwischen einem MES-Kernbetrieb und einer IIoT-Plattform als Service Provider geben. Ein mögliches Zukunftsszenario sieht wie folgt aus: MES-Funktionskerne werden lokal aufgesetzt, die eine durchgängige Verfügbarkeit von Daten und Prozessinformationen sicherstellen. Darüber hinaus wird eine IIoT-Plattform die Kommunikation- und Aggregationsschicht für die ’non mission critical Data‘ übernehmen und werksübergreifende ‚Execution‘ koordinieren. Das sind z.B. Dashboarding, Persisten, Big Data und Analytics sowie Machine-Learning-Algorithmen, die als Services auf der IoT-Plattform verortet sind. Eine rein auf IIoT-basierte MES-Funktionsabbildung ist ebenso denkbar. Allerdings sind hier physikalische Grenzen und Gesetze zu berücksichtigen. Dazu zählt beispielsweise die verfügbare Bandbreite, da es Standorte und Werke gibt, die nicht oder nur teilweise an ein hochverfügbares Netz angebunden sind. Hier spielt also die Ausfallsicherheit eine wichtige Rolle. Idealerweise entwickeln sich ME-Systeme zu ME-Services, die sich in den Plattformen einbinden und als verteilte Intelligenz zeitweise autonom lokal betrieben lassen.
