Tipps von proALPHA Retrofitting macht vernetzte Produktion fit für die Zukunft

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Per Retrofitting lassen sich auch ältere Maschinen mit überschaubarem Aufwand in das Industrial Internet of Things (IIoT) einbinden. Der ERP-Spezialist proALPHA hat Tipps veröffentlicht, wie dieses Projekt gelingt.

Im Zuge des Retrofittings werden zum Beispiel Maschinendaten über externe Sensoren zugänglich, die das jeweilige Unternehmen zur Prozessoptimierung verwenden kann. Als Gegenpart ist laut proALPHA ein smartes ERP-System nötig, das die Daten verarbeiten kann und einen wichtigen Baustein für die Transformation darstellt.

Um den Umstieg in Richtung intelligenter Fabriken zu schaffen, stehen zwei Wege offen: Der Greenfield-Ansatz sieht einfach die Anschaffung von Maschinen der neuesten Generation vor. Dies ist jedoch für viele Unternehmen wirtschaftlich nicht zu stemmen. Eine Alternative ist das Brownfield-Konzept, auch als Retrofitting bekannt. Hierbei werden ältere Maschinen nachträglich modernisiert oder aufgerüstet, um sie an digitale Systeme anzubinden. Dies ist in der Regel mit geringeren Investitionen und Schulungsaufwand verbunden.

Vier Stufen zum Erfolg

Der Verband Deutscher Maschinen- und Anlagenbau (VDMA) hat gemeinsam mit dem Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung (IOSB) ein Stufenmodell für das Retrofitting entwickelt. Es sieht die folgenden Schritte vor:

1. Messgrößen definieren

Je nach Use Case sind die relevanten Werte einer Maschine oder eines Maschinenparks zu bestimmen. Diese reichen von den Umgebungsbedingungen über Vibrations- und Bewegungsdaten bis hin zu prozessspezifischen Messgrößen.

2. Vorhandene Datenquellen oder externe Sensorik nutzen

Je nach Alter und Ausbaustufe kann es sein, dass eine Maschine die erforderliche Sensorik und entsprechende Schnittstellen wie etwa Ethernet enthält oder diese sich leicht nachrüsten lassen. Der Kontakt zum Hersteller erspart oft lästigen Zusatzaufwand. Wenn dies nicht möglich ist, ist der Einsatz von externer Sensorik notwendig. Hier sind Lösungen in Entwicklung, die die geringen Fertigungskosten der Sensoren in der Consumer-Elektronik oder Automobilbranche mit den hohen Anforderungen im Industriebereich zu verbinden versuchen.

3. Digitale Kommunikation ermöglichen

Zu diesem Themenkomplex gehört etwa die Überprüfung der Netzwerkinfrastruktur inklusive erforderlicher Bandbreiten sowie die Übersetzung der Sensordaten, falls diese nicht bereits in einem Industrie-4.0-Format vorliegen. In der Regel übernehmen dies IIoT-Gateways oder Industrie-PCs (IPC).

4. Datenanalyse und -aufbereitung sowie daraus abgeleitete Aktionen einrichten

Erhobene Daten sind so zu nutzen, dass etwa die Maschinen weitgehend automatisiert überwacht und mögliche Störfälle frühzeitig erkannt werden – Stichwort „Predictive Maintenance“. Um das Ziel der optimalen Effizienz einer Brownfield-Anlage zu erreichen, kommen zunehmend Technologien wie Künstliche Intelligenz beziehungsweise Machine Learning in Verbindung mit ERP als zentrale Datenplattform und digitales Rückgrat im Produktionsumfeld zum Einsatz.

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