Mehrwert aus Maschinen- und Produktionsdaten generieren

Daten sind das Gold des 21. Jahrhunderts, sowohl für die Werbebranche wie auch für Industrieunternehmen. In den Maschinen- und Anlagen der Industrie fallen eine Vielzahl von Daten an – Temperatur, Druck, Energieverbrauch, Vibrationen, diese Werte werden von Sensoren ständig gemessen, überwacht und der Steuerung bereitgestellt. Es entsteht eine große Datenmenge, die kontinuierlich zunimmt. Aus dieser sehr großen Datenmenge gilt es die jeweils relevanten Daten herauszufiltern und anhand von intelligenten Datenanalyseverfahren auszuwerten, so dass Anomalien frühzeitig erkannt und entsprechende Vorhersagen getroffen werden können. Der Maschinen- und Anlagenbetreiber wird mit Industrial Analytics von Weidmüller in die Lage versetzt, pro aktiv zu reagieren, bevor der Fehler auftritt – ungeplante Maschinenstillstände lassen sich vermeiden.

Die Ingenieure von Weidmüller starten ganz einfach mit allen vorhandenen Prozess- und Maschinendaten, aus denen das Maschinenverhalten gelernt wird. Anschließend werden die Daten reduziert und nur jene betrachtet, die zum eigentlichen Maschinenverständnis erforderlich sind. Abhängig vom Maschinentyp geschieht die Konfiguration einer applikationsspezifische Analytics-Engine. Dabei handelt es sich um eine Software, mit der sich das Maschinenverhalten überwachen und prognostizieren lässt. Das Unternehmen nennt das „Advanced Analytics“. Es geht nicht nur darum, historisch Daten zu analysieren, sondern vor allem auch darum, Vorhersagen zu treffen. Für die Vorhersagen werden handfeste mathematische und statistische Verfahren zugrunde gelegt, um daraus das Maschinenverhalten zu beschreiben und zu analysieren. Die Vorgänge innerhalb einer Maschine oder Anlage sind zwar komplex – mit dem nötigen Handwerkszeug können sie aber ohne Hellseherei vorhergesagt werden.

Die Vision im Maschinenbau ist eine völlig neue Kundenbeziehung aufzubauen. Dazu bietet sich ein verändertes, datengetriebenes Geschäftsmodell auf idealer Weise an. Zur Erläuterung folgendes Beispiel: Wenn heute die Maschine steht, muss der Betreiber den Hersteller anrufen, der einen Servicefachmann vorbeischickt. Diese Beziehung wird sich in Zukunft umkehren: Der Maschinenbauer wird dann pro aktiv seinen Kunden kontaktieren und ihn aufgrund der analysierten Daten auf ein aktuelles Problem oder einen bevorstehenden Fehler hinweisen.

Der Vorteil liegt auf der Hand: Die Maximierung der Produktionszeiten durch Industrial Analytics steht in einem direkt messbaren Mehrwert, der sich in einer „Return-on-Invest-Zeit“ von wenigen Monaten niederschlägt.