Anlagenbetreiber interessieren sich für Prozessdaten meist erst bei Problemen oder wenn sie Einstellparameter für eine Inbetriebnahme suchen. So werden über die Prozesskette hinweg immer mehr Daten gemessen und erfasst, doch wenn der Prozess läuft – also die meiste Zeit – wird das Potenzial der anfallenden Informationen verschenkt. Nicht bei der Hugo Stiehl GmbH.
Bild: Symate GmbH
Prozessdaten zu verknüpfen ist immer noch sehr aufwendig. Die Ursache für diesen Aufwand liegen in der Verteilung der Daten, ihrer Menge und der Tatsache, dass die Informationen aus ganz unterschiedlichen Quellen kommen – etwa aus Anlagensteuerungen, Sensoren, Datenbanken bis hin zu handschriftlichen Protokollen. Das macht es schwierig mit unmöglich, die Daten miteinander zu verknüpfen, um Parameterwechselwirkungen über den gesamten Prozess aufzuspüren. Unter dem Konzept Smart Diagnostics ist der Ansatz zu verstehen, die Daten nie aus den Augen zu verlieren, sondern im laufenden Prozess von ihnen zu lernen. Ermöglicht wird dies durch einen hohen Automatisierungsgrad bei der Erfassung, Verarbeitung und Auswertung von Datenströmen.
Im Werk der Hugo Stiehl GmbH zeigt die Implementierung der IoT-Plattform Detact, die von der Symate GmbH aus Dresden entwickelt und vermarktet wird, wie Technologiedatenmanagement zu höherer Effizienz führen kann. Hugo Stiehl stellt ein großes Spektrum an technischen Kunststoffteilen für die Automobil- und Elektroindustrie bis hin zu kompletten Haushalts- und Gartenartikeln her. Das Ziel der in 2016 gestarteten Zusammenarbeit zwischen Hugo Stiehl und Symate ist es, durch den Einsatz von Detact Smart Diagnostics die Ausschussquote zu verbessern. Das sollte gerade durch die automatisierte Analyse-Dienste in Detact bei NIO-Teilen beziehungsweise beim Maschinenstillstand geschehen. Doch zuerst mussten die Maschinen miteinander kommunizieren lernen: So wurden Daten aus dem Montageprozess über S7-400-Schnittstellen an die Anwendung Detact Connect angebunden, welche die eingehenden Daten in Echtzeit mit der Cloud synchronisieren. Damit stehen die Anlagenparameter für die Analyse und Visualisierung auf einer browserbasierten Benutzeroberfläche zur Verfügung.
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Gerade die NIO-Teile-Analyse sollte zeigen, weshalb es im Einzelfall zu vielen Ausschussanteilen kommt. Die Ausschussgründe für die Druckprüfung ließen sich bisher nur mit hohem Aufwand prüfen. Es mussten die Rohdaten manuell durchsucht werden. Eine Auswertung der Fehleranteile und Geräte basierende Fehler war kaum oder gar nicht nachvollziehbar darzustellen. Erfahrene Technologen konnten zwar auf ein breites Erfahrungswissen zurückgreifen, doch gerade bei komplexen Prozessen helfen empirische Daten dabei, die vielen Wechselwirkungen zu verstehen und zu bewältigen. Dazu werden sowohl organisatorische Einflussfaktoren, wie Wochentage oder Schichtpläne, als auch Anlagenparameter mit ihren Ist- und Sollwerten kontinuierlich erfasst. Indem sämtliche für die Ausschussquote relevanten Daten miteinander vernetzt und statistisch ausgewertet werden, lassen sich Parameterkombinationen identifizieren, die geringe Ausschussquoten bei konstanter Qualität liefern. Durch die Einbindung von Qualitätsdaten können wiederum Bauteilschwankungen auf den zugehörigen Ist-Zustand der Maschine zurückverfolgt werden. Die Cloud-Anbindung und automatisierte Datenexploration der Anwendung bei Huga Stiehl ermöglichen das Lernen im laufenden Prozess. Gleichzeitig konnte der zeitliche und personelle Aufwand im Gegensatz zu früher reduziert werden. Während zuvor die Fehlersuche in der Montagelinie und vorgelagerten Spritzguss-Prozessen täglich mehrere Arbeitsstunden von mindestens einem Instandhalter und einem Techniker in Anspruch nahm, übernimmt die Plattform nun einen Großteil der Arbeit. Dabei handelt es sich um auf die verschiedenen Prozessketten zugeschnittene Dienste, die Rohdaten so verarbeiten und analysieren können, dass Anwender bei ihren alltäglichen Problemem quasi auf Knopfdruck Unterstützung bekommen.
Mit der Analyse von Prozessdaten verbessert die Huga Stiehl GmbH laufend ihre Qualitätsergebnisse. (Bild: Symate GmbH)
Noch wichtiger wird der Zeitfaktor, wenn eine Maschine ausfällt. Bei großen Produktionsvolumen wie im Werk Crottendorf des Produzenten zählt jede Minute. Das alle Parameterinformationen, die für die Ursachenforschung im Störfall wichtig sind, per Knopfdruck im System abrufbar sind, birgt großes Optimierungspotenzial. Dr. Jens Weller, Geschäftsführer der Symate GmbH, sagt dazu: „Wir sind mit Detact in der Lage, die Stillstandszeit um bis zu 50 Prozent zu reduzieren. Das bedeutet bei einer halben Stunde Zeitersparnis bis zu 500 Teile Mehrausstoß. Darüber hinaus lassen sich durch die Vernetzung und statistische Auswertung der Anlagendaten Parameterwechselwirkungen bei bestimmten Produktionsereignissen wie etwa NIO-Teilen identifizieren. So können Fehlerursachen genauer klassifiziert werden und im Sinne einer vorbeugenden Diagnostik kritische Maschinenzustände frühzeitig erkannt und im Idealfall vermieden werden.“
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Mit der Analyse-Lösung lassen sich einerseits das Prozesswissen erweitern und andererseits der Wissenstransfer im Unternehmen erleichtern. Indem beispielsweise das Knowhow erfahrener Mitarbeiter oder eingespielter Schichten auf der Plattform für alle zugänglich dargestellt werden, lassen sich neue Mitarbeiter zügig anlernen. Der systematische Aufbau von detailliertem Prozesswissen soll im Unternehmen jedoch nur ein Entwicklungsschritt sein. Die Zusammenarbeit von Produzent und Softwarehersteller soll in Richtung Smart Control weitergehen: Aus den gewonnenen Erkenntnissen sollen mittelfristig Muster für bestimmte Parameter sowie Parametergruppen abgeleitet werden, um den Anwender noch besser zu unterstützten und den Übergang zu autonomeren, selbstregelnden Prozessen zu fördern. Michael Neubert, Leiter Prozessentwicklung & Automatisierung Hugo Stiehl GmbH Kunststoffverarbeitung, zeigt sich optimistisch: „Digitalisierungsprojekte in der Produktion sind eine große Herausforderung und Chance zugleich.” Auf dem Weg zur passenden Lösung sei es von Vorteil, wenn alle Beteiligten individuell auf die Anforderungen eingehen und keine vorgefertigten Konzepte ausrollen.
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