Wertstromanalyse mit IIoT-Anbindung
Daten für Wertstromanalysen automatisch erfassen
Mit Wertstrommethoden ermitteln viele Unternehmen Effizienz- und Optimierungspotenziale in ihren Werken. Die Informationen dafür werden häufig auf Klemmbrettern notiert oder in Interviews erfragt. Jetzt haben iFakt und das Fraunhofer IPA einen digitalgestützten Ansatz entwickelt, der durch automatisierte Datenerfassung hilft, die Intervalle der Wertstromanalysen deutlich zu verkürzen.
Zusammen mit dem Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA hat iFakt ein Forschungsprojekt zum Thema ‚Digitaler Wertstrom‘ durchgeführt. Ziel dieses durch das baden-württembergische Innovationsförderungsprogramm InvestBW geförderte Forschungsprojektes ist die Weiterentwicklung der Wertstrommethode. Das Projekt Ecowert steht für eine echtzeitorientierte Wertstromanalyse zur Produktionsoptimierung. Gegenstand des Projekts ist die Realisierung eines Quasi-Standards für die Erschließung vorhandener Datenlieferanten in der Produktion wie Sensoren, Aktoren, Maschinendaten und Datenbanken. Das Ergebnis ist ein Ansatz, mit dem sich Wertstromanalysen fast in Echtzeit erstellen lassen. Eine Erweiterung des Kennzahlensystems um Energiewertstromdaten ermöglicht die Integration von Nachhaltigkeitskennzahlen, zum Beispiel die Energieintensität von Produktionsprozessen als Energieäquivalent.
Datenbereitstellung
Für den Modellaufbau einer Kennzahlenpyramide ist ein systematisches Vorgehen erforderlich, um einen strukturierten Aufbau des Datenmanagements zu erhalten. Um die Daten für die Wertstromanalyse digital zu erfassen, werden als erstes einige Kennwerte festgelegt, für die dann Daten digital erzeugt werden. Anschließend wird geprüft, welche Eingangsdaten des Wertstroms bereits digital verfügbar sind. Gibt es bereits Sensoren in den Maschinen und Anlagen, die ausgewertet werden könnten? Müssen neue Sensoren installiert werden, um das passende Ereignis zu erzeugen? Bei ersten Projekten hat der Wertstrom-Spezialist iFakt festgestellt, dass die Nachrüstung von Maschinen und Anlagen mit einfachen Sensoren bereits ausreicht, um Daten zu generieren. 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
Daten kennzeichnen
Um die Daten eindeutig identifizieren zu können, muss eine zusätzliche eindeutige Kennzeichnung der Daten (einheitlicher Namensraum) definiert werden. Dabei sollten sich die Unternehmen, die eine Wertstromanalyse erstellen oder dies als Dienstleistung in Auftrag geben, auf eine einheitliche Lösung festlegen. Die Rohdaten von den Maschinen und Anlagen werden im JSON-Format über ein IIoT-Gateway versendet. Es stehen dafür Kommunikationsprotokolle wie OPC-UA, MTConnect, IO-Link oder MQTT zur Verfügung. Im Forschungsprojekt wurde MQTT mit einer Payloadspezifikation (Sparkplug) verwendet. Vom MQTT-Brocker gelangen die Daten über eine Schnittstelle (API) auf eine Zeitreihendatenbank. Gleichzeitig überprüft die API, ob der BSON (Binary JSON) Datensatz dem Schema entspricht.
Software erstellt Datenschnitte
Die Wertstromanwendung Polaris VSM von iFakt wird mit der Zeitreihendatenbank verknüpft. Wenn die Verbindung zur Datenbank aufgerufen wird, erfolgt der Abruf. Somit stehen Informationen für einen möglichen Datenschnitt (Auswahl von Zeitraum, Produkt oder Produktfamilie) der Datenquelle zur Verfügung. Sobald der Datenschnitt ausgeführt wurde, können gewählte Kennwerte übernommen und Kennzahlen über einen Kennzahlenbaum (KPI-Tree) ermittelt werden. Der Thin[gk]athon, veranstaltet vom Smart Systems Hub, vereint kollaborative Intelligenz und Industrie-Expertise, um in einem dreitägigen Hackathon innovative Lösungsansätze für komplexe Fragestellungen zu generieren. ‣ weiterlesen
Innovationstreiber Thin[gk]athon: Kollaborative Intelligenz trifft auf Industrie-Expertise
Automatisch statt manuell
Bei vielen Produzenten werden Daten für eine Wertstromanalyse von Mitarbeitenden nur als Momentaufnahme manuell erfasst. Mit Digitalwerkzeugen werden jetzt automatisch und nahezu in Echtzeit Daten aus einem Produktionsnetz gesammelt und kontinuierlich gemessen. Der Datenbestand wird nach dem Single-Source-of-Truth-Prinzip bereitgestellt, womit der Datenbestand als korrekt und nachvollziehbar gelten kann. Die Berechnung der Kennzahlen kann über einen Formeleditor angepasst werden. Darüber hinaus wird ein Kennzahlenbaum grafisch visualisiert, damit Anwender Zusammenhänge zwischen den Kennzahlen leichter erkennen können. Veränderungen in der Produktion und Leistungs-, Intensitäts- oder Gliederungskennzahlen lassen sich an neue Trends anpassen und neue Anforderungen an Kennwerte und Kennzahlen entwickeln.
Energiewertstrom
Im Forschungsprojekt wurden bereits Einzelkennzahlen des Energiewertstroms berücksichtigt und die Wertstromanalysesoftware erweitert, um die Integration von Kennzahlen des Energiewertstroms zu unterstützen. Neben einer grafischen Darstellung des Energiebedarfs pro Einheit können auch Kennzahlen wie Energieverbrauch, Energieintensität und einige mehr berechnet werden. Dabei stehen diese Informationen nahezu in Echtzeit zur Verfügung, um auf der Basis einer zuverlässigen und vergleichbaren Berichterstattung fortlaufende Optimierungen zu unterstützen.
