Analyse der Produktionsprozesse

Big-Data-Plattform für Industrie 4.0

Interview mit Martin Neuenhahn, Consultant Manufacturing sowie Industrie 4.0 bei der Software AG in Darmstadt, über die Vorteile von Big-Data-Analysen in der Industrie beispielsweise bei der Optimierung der Supply Chain, der vorrausschauenden Wartung sowie beim Energiemanagement.

Martin Neuenhahn ist Consultant Manufacturing sowie Industrie 4.0 bei der Software AG in Darmstadt.

IT-DIRECTOR: Herr Neuenhahn, in welchen Bereichen kann Big-Data-Analysesoftware im Produktionsumfeld von Großunternehmen sinnvoll eingesetzt werden?
M. Neuenhahn:
Durch den Einsatz von Big-Data-Analysen lassen sich die Produktionsprozesse analysieren und optimieren, um z.B. die Qualität der Produkte zu verbessern. Weitere Anwendungen sind die Optimierung der Supply Chain, vorrausschauende Wartung, die auf den Produktionsplan abgestimmt ist, oder auch das Energiemanagement. Wichtig ist dabei, dass die Erkenntnisse, die bei der Analyse gewonnen werden, schnell und flexibel operationalisiert werden, d.h. dass in Echtzeit aus erhobenen Daten die relevanten Informationen gewonnen und auf diese Informationen reagiert wird.

IT-DIRECTOR: Welche Daten spielen in der Produktion generell eine besonders wichtige Rolle, welche können eher vernachlässigt werden?
M. Neuenhahn:
Da die Anwendungsbereiche und Ziele von Big-Data-Analysen sehr unterschiedlich sind, ist diese Frage schwer allgemein zu beantworten. Häufig können erst im Laufe der Analyse die relevanten Daten identifiziert werden. Gerade das Erkennen von neuen, im Vorfeld nicht bekannten, Abhängigkeiten ist einer der großen Vorteile von Big-Data-Analysen. Somit sollten möglichst viele Datenquellen mit einer Big-Data-Plattform verbunden werden.

IT-DIRECTOR: Können Sie uns bitte ein Beispiel für den Big-Data-Einsatz im Produktionsumfeld von Großunternehmen beschreiben?
M. Neuenhahn:
Ein Beispiel ist die Überwachung von räumlich verteilten Maschinen (z.B. Dampfturbinen), deren Zustand in Echtzeit überwacht und so die Wartung optimiert wird. Eine signifikante Verbesserung wird hier durch die Verknüpfung aller verfügbaren Datenquellen (Echtzeitsensordaten der Maschinen, subjektive Einschätzung der Servicetechniker, Daten aus der Produktion der Maschinen, Ersatzteile und Verbrauchsgüter, Arbeitspläne der Servicetechniker etc.). Nur so ist es möglich, neue Servicekonzepte (Serviceverträge bis hin zum Verkauf von Energie anstatt der Dampfturbine) effizient und mit minimalem Risiko umzusetzen.

IT-DIRECTOR: Auf welche Art und Weise könnten Big-Data-Plattformen fehlende Transparenz im Produktionsgeschehen wettmachen?
M. Neuenhahn:
Big-Data-Plattformen sind das Mittel der Wahl, um bisher nicht erreichbare Transparenz in der Produktion herzustellen. Diese kann klassischer Weise auf historischen Daten beruhen. Durch den Einsatz von Streaming-Analytics-Plattformen ist es aber auch möglich, Transparenz über das aktuelle Geschehen zu erlangen. Werden die Erkenntnisse aus den Analysen der historischen Daten mit den Echtzeitdaten verknüpft, können so verlässliche Aussagen über die Zukunft gemacht und auf zukünftige Ereignisse proaktiv reagiert werden.

IT-DIRECTOR: Inwieweit würden sich die Aufgaben der Produktionsmitarbeiter durch den Einsatz von Big-Data-Technologien verändern?
M. Neuenhahn:
Die Mitarbeiter werden in Zukunft durch das Bereitstellen und Visualisieren der richtigen Informationen zur richtigen Zeit, ergänzt durch Lösungsvorschläge, in die Lage versetzt, bessere Entscheidungen zu treffen. Auch werden diese Informationen früher zur Verfügung stehen, so dass die Produktionsmitarbeiter mehr Zeit für zu treffenden Entscheidungen und somit weniger Stress haben werden. In Summe werden die Mitarbeiter durch intelligentes Filtern und Aggregieren der Daten weniger Informationen verarbeiten müssen und können sich so auf die wesentlichen Aufgaben konzentrieren und diese besser und entspannter erfüllen.

IT-DIRECTOR: Welche Hürden sehen Sie für eine flächendeckende Nutzung von Big-Data-Lösungen in der Produktion?
M. Neuenhahn:
Der Zugang zu den Daten ist häufig ein Problem, da es wenige etablierte Standards gab und gibt. Die Heterogenität der in der Produktion verwendeten Maschinen und deren, im Verhältnis zu Software, langen Lebensdauer verstärken dieses Problem. Um dieses Problem zu lösen, werden Plattformen benötigt, die flexibel und mit geringem Aufwand unterschiedliche Datenquellen, Maschinen und Standards integrieren können. Ein weiterer Punkt ist die Angst, durch eine Weiterleitung von Sensordaten aus einer bestehenden Produktionssteuerung an eine Big-Data-Plattform die primäre Aufgabe der Steuerung zu beeinflussen bzw. zu stören.

IT-DIRECTOR: Wie lassen sich sämtliche Datenquellen (Maschinen, Prozesse, Produkte) und Systeme (ERP, SCM, BI) am besten integrieren? Auf welche Standards sollten die IT-Verantwortlichen hier vor allem achten?
M. Neuenhahn:
Durch die große Vielfalt an einzubindenden Systemen und deren unterschiedliche Lebensdauer wie auch die sich permanent ändernden Ziele, ist ein modularer, service-orientierter Aufbau der Big-Data-Plattform unumgänglich. Hier lassen sich sehr gut die Prinzipien einer service-orientierten Architektur (SOA), wie sie aus der klassischen IT bekannt sind, adaptieren und zu einem Manufacturing Service Bus weiterentwickeln. Dies ist die Basis, um adaptive Applikationen, welche auch Cloud-Services integrieren können, umsetzen zu können.

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