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Treffsichere Prognosen als Draufgabe

: Weidmüller


Im Rahmen des Industrial Analytics-Angebots von Weidmüller, wird nicht nur analysiert und diagnostiziert, sondern auch prognostiziert. Dank intelligenter maschineller Lernverfahren lassen sich drohende Ausfälle teilweise sogar minutengenau vorhersagen, wie Dr. Daniel Kress, Data Scientist bei der Weidmüller Gruppe, im Gespräch mit x-technik AUTOMATION verrät. Der Benefit für Kunden, die solche Methoden einsetzen: Sie können schneller als der Fehler sein und ihre Systeme rechtzeitig – sprich proaktiv und geplant – wieder auf Vordermann bringen. Das Gespräch führte Sandra Winter, x-technik

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Im Rahmen des Industrial Analytics-Angebots von Weidmüller, wird nicht nur analysiert und diagnostiziert, sondern auch prognostiziert.

Im Rahmen des Industrial Analytics-Angebots von Weidmüller, wird nicht nur...

Was ist das Besondere am Industrial Analytics-Angebot von Weidmüller?

Wir sind plattformunabhängig und passen uns den bereits vorhandenen Gegebenheiten an. Das bedeutet: Falls ein Kunde bereits eine Microsoft Azure-, IBM- oder AWS-Infrastruktur nutzt, um seine Daten zu verwalten, können wir auch damit arbeiten. Komponentenunabhängig sind wir ebenfalls. Es gibt Spezialisten bei uns im Haus, die ganz genau wissen, wie sie an die Daten einer Steuerung egal welchen Herstellers kommen. Es müssen also nicht zwingend Weidmüller-Komponenten eingesetzt werden, um unser Industrial Analytics-Angebot nutzen zu können.

Und was vielleicht am meisten herauszustreichen ist: Wir liefern ausschließlich Maßgeschneidertes. Wir setzen uns mit den Maschinenbauingenieuren an einen Tisch, versuchen zu verstehen, wie deren Anlagen funktionieren bzw. welche Probleme während des laufenden Betriebs auftreten können und entwickeln dann in intensiver Zusammenarbeit eine entsprechende Software – zu 100 Prozent zielgerichtet und auf konkretem Applikations- und Erfahrungs-Know-how aufbauend!

Welchen konkreten Nutzen bringt der Einsatz von Industrial Analytics?

Unserer Erfahrung nach spielen Industrial Analytics Tools vor allem auch beim Umstieg von einer reaktiven Instandhaltung auf eine zustandsorientierte Wartung eine bedeutende Rolle. Die Kunden kennen ihre „Problemkinder“. Sie wissen, welche Komponenten
oder Systeme am ehesten auszufallen drohen bzw. welche Kosten damit verbunden sind, wenn dies dann tatsächlich passiert. Solche unerwünschten Störungen des Normalbetriebs vorhersehen und proaktiv abwenden zu können ist eine der Hauptmotivationen für den Einsatz unserer Software.



Ein weiterer zunehmend an Bedeutung gewinnender Punkt, der direkt in Richtung Industrial Analytics zeigt, heißt datengetriebene Services. Immer mehr Unternehmen erkennen, dass Smart Services den Unternehmenserfolg von morgen determinieren. Der Kompressorenhersteller Boge beispielsweise trat an uns heran, um in einem gemeinsamen Projekt den Verkauf von garantierter Verfügbarkeit von Druckluft zu realisieren. Dazu brauchte es u. a. eine zuverlässige Vorhersage des Verschleißverhaltens kritischer Kompressormodule, die Identifikation der optimalen Betriebskonfiguration des Kompressors, eine kontinuierliche Überwachung der Druckluftversorgung sowie eine Vorhersage der Druckluftverfügbarkeit.

Das heißt treffsichere Vorhersagen sind das eigentliche „Endziel“ von Industrial Analytics?

Nicht unbedingt. Wir bieten unterschiedliche Applikationsszenarien. Am Anfang steht meist eine Anomaliedetektion, das heißt wir nutzen die erfassten Messwerte einer Maschine, um zu erlernen, wie das Datenmuster einer normal laufenden Maschine aussieht. Das Ganze ist ein selbstlernendes Modell, das jede neue Fehlermeldung berücksichtigt und in die nachfolgenden Analysen miteinbezieht. Somit wird die Treffsicherheit und Prognosefähigkeit unserer Industrial Analytics-Lösung mit zunehmendem Erfahrungsschatz immer größer.

Nachdem etwaige Anomalien erkannt wurden, folgt als nächster Schritt deren Klassifikation.
Es gilt herauszufinden, ob eine Abweichung als kritisch – könnte zu einem Fehler oder Stillstand führen – oder als harmlos einzustufen ist. Zum Beispiel weil gerade Schichtwechsel war oder weil es vollkommen normal ist, dass die Temperatur in der Produktionshalle sinkt, wenn eine Tür nach draußen offen gelassen wurde.

Und wenn dann die „wahren“ Knackpunkte bei einer Maschine bekannt sind, kann man dann zu Vorhersagen übergehen – Stichwort Predictive Maintenance und Predictive Quality.

Predictive Quality?

Ja. Mit einem lückenlosen Monitoring der Sensorzustands- und Prozessdaten lässt sich nämlich auch die Qualität der erzeugten Produkte im Auge behalten. Anhand der vorliegenden Datenmuster ist bei jedem unter Beobachtung unserer Industrial Analytics Software stehenden Fertigungsschritt sofort ersichtlich, ob Gut- oder Schlechtteile produziert werden. Mit diesem Wissen im Hintergrund können etwaige Abweichungstendenzen von den gewünschten Produktionsparametern bereits im Ansatz korrigiert werden – noch bevor Ausschuss produziert wird!

Was sind Ihrer Erfahrung nach die Daten, die die meiste Aussagekraft besitzen?

Ganz allgemein sind dies maschinenbezogene Rückmeldungen aus der Produktion, sprich Sensordaten: Bestimmte Temperaturwerte, Drehzahlen von Motoren, Spannungen bei Frequenzumrichtern, Drücke in einem pneumatischen System usw. Besonders aussagekräftig sind erfahrungsgemäß Zeitreihenanalysen.

Der Schlüssel zum Erfolg liegt vor allem darin, die relevanten Zusammenhänge zwischen den einzelnen Rohdaten zu erkennen und richtig zu interpretieren. Und das ist eine unserer ganz großen Stärken: Wir verzahnen das Wissen über Verfahren
der künstlichen Intelligenz mit dem jeweiligen Applikations-Know-how und holen somit das Maximum aus den vorhandenen Daten raus. Manchmal decken wir mit unseren Data Science Methoden sogar Zusammenhänge und Abhängigkeiten auf, an die zuvor noch keiner gedacht hatte.

Wie viel Industrial Analytics wird Weidmüller in Hannover präsentieren?

Wir werden zwei große Live-Applikationen präsentieren: Zum einen haben wir einen Industriekompressor der Firma Boge mit „Industrial Analytics by Weidmüller inside“ bei uns am Stand. Hier laden wir die Messebesucher zum „Manipulieren“ ein, um unsere Software in Aktion zu erleben. Denn unser Demo-Modell reagiert sofort auf etwaige Eingriffe und berechnet dann in Echtzeit, wie lange die Maschine unter diesen veränderten Betriebsbedingungen laufen kann bis sie Schaden nehmen könnte oder ausfällt.

Als zweites Demo-Modell zeigen wir unseren IoT-Controller, eine Hybrid-Lösung, die Gateway-Funktionalität und dezentrale Intelligenz in einem Hardware-Device vereint. Dieser wird am Messestand an verschiedene Sensoren angeschlossen, damit live gezeigt werden kann, wie diverse Daten aufgenommen und in verschiedensten IoT-Plattformen weiterverarbeitet werden.

Welche Highlights wird es sonst noch zu bestaunen geben am Weidmüller-Stand?

Eine Vielzahl kommunikationsfähiger Komponenten, die produkt- und zustandsorientierte Daten sowie maschineninterne Messwerte und Energieparameter erfassen – darunter u. a. der kommunikative Signalwandler ACT20C, eine neue Generation an Energiemessgeräten sowie das Kommunikationsmodul ProCom, mit dem sich die PROtop Stromversorgung nachrüsten und „kommunikativ“ machen lässt. Damit wird ein weiterer wichtiger Grundstein für Prozessoptimierungen durch Condition Monitoring und Fernsteuerbarkeit gelegt.



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