Industrial Analytics

Mit Machine Learning lässt sich Service präzise planen

| Autor / Redakteur: Ines Stotz / Nico Litzel

Individuelle Industrial Analytics-Lösungen werten die gesammelten Prozess- und Maschinendaten aus und optimieren die Produktion.
Individuelle Industrial Analytics-Lösungen werten die gesammelten Prozess- und Maschinendaten aus und optimieren die Produktion. (Bild: Weidmüller)

Die digitale Transformation plattformunabhängig vorantreiben – dieses Ziel verfolgt Weidmüller mit einem – von Beginn an Industrie-4.0-fähig gestalteten – offenen, individuell skalierbaren Automatisierungsbaukasten.

Das U-mation Automatisierungs- und Digitalisierungsportfolio kombiniert modulare Automatisierungshardware sowie innovative Engineering- und Visualisierungstools mit durchdachten Digitalisierungslösungen. Smarte Analytics- und Machine Learning-Module ergänzen das Angebot.

Die Analytics-Module erlauben eine detaillierte Auswertung aller relevanten Maschinen- und Prozessdaten. Abweichungen und Anomalien werden im laufenden Prozess frühzeitig erkannt. Das Machine-Learning-Tool bietet eine zukunftssichere Grundlage für effizientere Produktionskonzepte.

In einer neuen Version kann der Maschinen- und Anlagenbauer die Weiterentwicklung der Analyse-Modelle eigenständig vorantreiben – ohne selbst Data Scientist zu sein. Das vorhandene Wissen über Prozesse und Maschinen bleibt so im Unternehmen, da diese ihr Domänenwissen selbstständig einpflegen können. Somit macht Weidmüller seine Analytics-Lösungen zugänglich für den klassischen Maschinenbauer und -betreiber. In diesen Konzepten ist die Verfügbarkeit der Maschine oder eine garantierte Anzahl der damit produzierten Teile der „Topseller“ und nicht wie bisher ein bestimmter Maschinentyp.

Industrial Analytics und Machine Learning

Der Schlüssel zu mehr Effizienz und Kostenkontrolle im Lebenszyklus einer Anlage liegt in der gewinnbringenden Nutzung von Maschinen- und Prozessdaten. Dank modernster Sensorik und digitaler Vernetzung ist U-mation in der Lage, die relevanten Messwerte zu extrahieren und für intelligente Analysen zu verwenden. Das Machine Learning-Angebot steht für Analytics-Lösungen, mit denen Wartungseinsätze gezielt eingeleitet und so unnötige Stillstandzeiten auf ein Minimum reduziert werden können. Mit der vorausschauenden Wartung (Predictive Maintenance) lassen sich Serviceintervalle präzise nach Bedarf planen. Durch das lückenlose Monitoring der Sensor-, Zustands- und Prozessdaten lassen sich zuverlässige Aussagen über die Qualität der Produkte (Predictive Quality) ermitteln. Die Analytics-Module lernen aus den Maschinendaten und werden so mit der Zeit immer präziser. Die Machine-Learning-Modelle bieten eine zukunftssichere Grundlage für effizientere Produktionskonzepte.

Die Weidmüller Industrial Analytics Lösung ist plattformunabhängig und passt sich den vorhandenen Gegebenheiten an. Das bedeutet: Falls ein Kunde bereits eine Microsoft Azure-, IBM- oder AWS-Infrastruktur nutzt, um seine Daten zu verwalten, so ist das kein Problem. Die Data Scientists von Weidmüller können damit arbeiten.

Die gesamte Prozesskette optimieren

Die fortschreitende Digitalisierung der Industrie bringt zahlreiche Vorteile mit sich, durch deren Nutzung Zeit und Kosten eingespart werden. Auch neue Geschäftsmodelle lassen sich mit der Digitalisierung erschließen. Smarte Analytics-Module erlauben die detaillierte Auswertung aller relevanten Maschinen- und Prozessdaten und ermöglichen die frühzeitige Registrierung von Abweichungen und Anomalien im laufenden Prozess. Dadurch lassen sich Stillstandzeiten und der „Ausschuss“ deutlich reduzieren. Das Weidmüller Machine Learning-Konzept optimiert die Leistung von Maschinen und Anlagen – einfach und individuell.

Das Machine Learning umfasst ganzheitliche Industrial-Analytics-Angebote, mit umfänglichen Möglichkeiten: Von der Analyse und Optimierung der bestehenden Infrastruktur über die Aufzeichnung und Sammlung von Messwerten bis zur Entwicklung intelligenter Analysemodelle und datenbezogener Services. Machine Learning und Industrial Analytics optimiert die gesamte Prozesskette bei gleichzeitiger Reduktion der laufenden Kosten.

BUCHTIPPDie Digitalisierung verändert die industrielle Fertigung grundlegend. Das Buch „Industrie 4.0 – Potenziale erkennen und umsetzen“ beschreibt mögliche Potenziale und konkrete Umsetzungsmöglichkeiten der Industrie 4.0-Anwendungen und dient dem Leser als praxisbezogener Leitfaden.

Visualisierung – alle relevanten Daten im Überblick

Eine übersichtliche Visualisierung ist ein entscheidender Erfolgsfaktor, wenn es darum geht alle relevanten Daten im Blick zu haben. Die Visualisierungslösung U-view mit der Software U-create Visu ermöglicht eine individuelle Gestaltung und flexible Anpassung der erfassten Daten, Maschinen- und Prozessabläufe. Der Anwender kann anhand von Profilen wählen, welcher Nutzer welche Informationen erhalten soll. Diese Möglichkeit stellt eine praktische Lösung dar, um zielgerichtet die jeweils relevanten Daten einer bestimmten Funktion zuweisen zu können.

Anomalieerkennung – unerwünschte Abweichungen erkennen und einordnen

Die Analytics-Lösungen von Weidmüller erkennen Abweichungen von Messwerten im laufenden Betrieb. Durch den Abgleich mit automatisch erlernten Modellen auf Basis von Echtzeit-Daten werden Anomalien frühzeitig registriert und eingeordnet, bevor sie sich auf den Prozess auswirken – regelbasierte Systeme erkennen diese kleinen Abweichungen üblicherweise nicht. Somit kann der Anwender präzise auf potenzielle Probleme reagieren, bevor sich diese auf die Leistung der Maschinen oder Anlagen auswirken.

Anomalieklassifikation – Fehler schnell lokalisieren und beheben

Mit Industrial Analytics werden vom System registrierte Abweichungen anhand ihrer Relevanz kategorisiert (wichtig und unwichtig). Die relevantesten Anomalien werden ihrer Ursache zugeordnet – die zeitaufwendige Suche nach der Fehlerquelle entfällt, Stillstandzeiten werden dadurch deutlich reduziert. Das Ergebnis: optimierte Produktionsleistung und gesenkte Kosten.

Predictive Maintenance – Wartungseinsätze perfekt und bedarfsgerecht planen

Die Analysemodelle von Weidmüller lernen aus den Maschinendaten und erlauben dadurch gewissermaßen einen Blick in die Zukunft: Mit Industrial Analytics wird die Wartung der Maschine oder Anlagen stets bedarfsgerecht terminiert. Eine nach Stückzahlen oder Laufzeit angeordnete Wartung und reaktive Reparaturen entfallen damit, dadurch reduzieren sich Instandhaltungs- und Betriebskosten auf ein Minimum.

Predictive Quality – Produkte laufend prüfen und optimieren

Ausschuss ist in jedem produzierenden Unternehmen ein relevanter Kostenfaktor. Das lückenlose Monitoring von Sensor-, Zustands- und Prozessdaten erlaubt selbst über den laufenden Produktionsschritt hinaus Prognosen über die zu erwartende Qualität des Erzeugnisses. Eine dementsprechende Anpassung der Produktionsparameter reduziert den Ausschuss maßgeblich – so werden maximale Erträge aus den Prozessen generiert.

Dieser Artikel stammt von unserem Partnerportal Elektrotechnik.

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