Aufrüstung zum intelligenten Maschinenpark und Vernetzung ins IoT
Brownfield-Anlagen in Industrieunternehmen entsprechen nicht den Anforderungen der Industrie 4.0. Mithilfe von digitalen Retrofitprojekten können diese Anlagen modernisiert werden. Dabei werden Sensoren angebracht um Daten abzugreifen und über Edge Devices eine Analyse sowie Visualisierung durchzuführen. Durch das Nachrüsten mehrerer Anlagen können diese im Industrial Internet of Things (IIoT) miteinander vernetzt werden. Damit wird es möglich Condition Monitoring und Predictive Maintenance am Maschinenpark zu betreiben. Die Daten können in einer IoT-Plottform aggregiert und zur übergreifenden Analyse genutzt werden.
Use-Cases
Die digitale Maschine zur Echtzeitüberwachung
- Heterogener Maschinenpark
- Mangelnde Transparenz über Zustand von Maschinen und Anlagen
- Insellösungen ohne IT-Integration
- Mix aus Protokollen und Sprachen
- Digital erfassbare Maschinen und Anlagen
- Einheitliche Strategie in der digitalen Einbindung
- Realisierung von Use Cases wie Zustandsüberwachung, Energy Monitoring, Werkzeugmanagement
- Nachrüsten von geeigneten Sensoren und Edge Devices
- Integration in I(o)T-Landschaft
- Echtzeit-Monitoring
- Kommunikation über IoT Standards (OPC UA, MQTT)
- Vorgehensmodell zur strategischen Einbindung von Digital Retrofitting
IoT-Plattform – Datenwert nutzen und steigern
- Automatisierungspyramide: fehlende Flexibilität zur Schaffung einer Datenbasis zur Verwendung von Live-Daten
- Keine integrierte Nutzung von Businessdaten und Maschinendaten
- Grundlage für datengetriebene Geschäftsmodelle (z.B. Pay-per-Use)
- Businessprozesse mit Live-Daten anreichern
- einfache Skalierbarkeit
- Generierung und Nutzung von Datenwert
- Sammlung von Daten des Maschinenparks
- Datenrouting über Azure als IoT-Plattform in SAP S/4HANA
- Anomaliedetektion und Triggern eines SAP Instandhaltungsauftrags, Visualisierung, Forecasts, Alerting
- Basis für Predictive Maintenance und Predictive Quality
Condition Monitoring additiver Fertigungsprozesse mittels Splunk
- Große ungenutzte Datenmengen
- Fehlende Überwachung des Produktionsprozesses
- Fehlende Anomalien Detektion
- Zentrale Datenplattform im Produktionsbereich
- Echtzeit-Visualisierung von Prozessdaten
- Erfassung und Speicherung manueller Daten
- Implementierung von Sensoren sowie eines Netzwerkes
- Sammeln und Aufbereitung der Daten mittels Splunk Web UI oder einer Middleware wie zum Beispiel Node-RED
- Erfassung und Visualisierung der Daten in Splunk