Unternehmen auf der ganzen Welt wollen effizienter und dynamischer werden als je zuvor. Infolgedessen setzen rund 95 % der Hersteller bereits auf intelligente Fertigungstechnologien – oder befinden sich in der Evaluierungsphase. (9. jährlicher State of Smart Manufacturing Report von Rockwell Automation)
Es ist allgemein bekannt, dass Daten entscheidend sind, um diesen Anforderungen gerecht zu werden. Doch um in diesem sich ändernden Marktumfeld wettbewerbsfähig zu bleiben, reicht es nicht aus, nur Daten zu sammeln. Es wird auch erforderlich sein, die riesige Menge an Daten, die täglich generiert wird, in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln, die die Produktivität vorantreiben.
Dies bedeutet, dass Maschinen in der Lage sein müssen, Daten zu organisieren, kontextualisieren und gemeinsam zu nutzen, damit Hersteller in ihren Werken neue Werte schaffen und in ihren Betrieben ein neues Maß an Intelligenz erreichen können.
OEMs können nun ihre Produkte mit Daten als zentralem Element entwickeln
Daten sind in modernen Werken überall verfügbar. Aber genau die Daten, die jetzt benötigt werden, und die Daten, die morgen für den Erfolg benötigt werden, sind oft nur schwer zu definieren. Dies geht mit einer neuen und wachsenden Dynamik zwischen OEMs und Endkunden einher, bei der OEMs sich für längere Zeit auf den Erfolg von Maschinen verlassen und oft eine aktivere Rolle in Bereichen wie Schulung, Beratung und Integration in umliegende Prozesse übernehmen müssen.
Dadurch müssen OEMs ihr Angebot erweitern, damit sie nicht nur mehr Daten bereitstellen, sondern diese Daten auch kontextualisieren und ausgeben können, sodass sie problemlos mit anderen Systemen gemeinsam genutzt werden können. Hier kommt die datenfähige intelligente Maschine ins Spiel.
Was macht eine intelligente Maschine datenfähig?
Die Entwicklung von Maschinen mit datenfähiger Technologie kann dazu beitragen, die Nutzung von Betriebsdaten erheblich zu verbessern. Diese Maschinen können Informationen organisieren, kontextualisieren und bereitstellen, sodass Benutzer neue Einblicke in Produktionslinien, Einrichtungen und Ausrüstungsflotten gewinnen können.
Indem Daten in den Mittelpunkt des Designs gestellt werden, können OEMs und Endkunden gemeinsam die benötigten Informationen festlegen und diese über die Ausrüstungsebene hinaus nutzen. So wird das Dilemma der digitalen Transformation überwunden, bei dem beide Seiten aufgrund unklarer Datenanforderungen und hoher Anfangsinvestitionen oft nicht zusammenfinden.
Jetzt können Hersteller sich an die sich ändernden Datenanforderungen anpassen und künftige Anforderungen auf schnellere, effizientere und kostengünstigere Weise erfüllen.
3 wichtige Vorteile, die Sie nicht verpassen sollten
Dieser intelligentere Designansatz bietet Benutzern die Flexibilität, neue Verbesserungen einzuführen, Designs zu überarbeiten, um Anpassungen vorzunehmen, oder Anwendungen nach ihren individuellen Bedürfnissen zu verändern. Niemand muss sich zu Entscheidungen verpflichten, die später nicht mehr geändert werden können. Dank der Möglichkeit, Daten zu strukturieren, auszugeben und mit nahezu jeder externen Anwendung zu teilen, schaffen datenfähige, intelligente Maschinen Mehrwert durch:
- Datenorganisation und Kontextualisierung
- Entkopplung und Optimierung des Informationsflusses
- Kombinieren von Funktionen wie Visualisierung, Datenanalyse, dezentralem Zugriff und industriellem Internet der Dinge (IIoT) am Edge
Ein genauerer Blick auf organisierte und kontextualisierte Daten
OEMs müssen sich Gedanken darüber machen, wie Daten auf Ausrüstungsebene genutzt werden, aber auch darüber, wie sichergestellt werden kann, dass die Daten über die Maschine hinaus in die digitalen Umgebungen der Endkunden gelangen können. Ausrüstungsdaten erscheinen oft als eine umfangreiche und relativ flache Liste von Datenpunkten, die wenig Aufschluss über die Relevanz der Informationen geben. Durch die Organisation der Daten in einem Modell können einzelne Datenpunkte zusammengeführt werden, um ihre Beziehung zueinander zu definieren. Dazu gehören zusätzliche Daten, die helfen, Beziehungen zwischen verschiedenen Teilen des Modells zu definieren und eine Kontextualisierung zu den Vorgängen in übergreifenden Prozessen zu ermöglichen.
Erst durch diese Organisation und Kontextualisierung beginnt die Umwandlung reiner Daten in aussagekräftige Informationen.
Push versus Pull: Entkopplung und Optimierung des Datenflusses
Die Absicht ist entscheidend dafür, wie die Daten genutzt werden. Es muss entschieden werden, ob es sich um einen stetigen Datenstrom handelt, der von externen Anwendungen wie übergeordneten Überwachungs-, Steuerungs- und Datenerfassungssystemen (SCADA) und Aufzeichnungen abgerufen wird, oder ob die Daten in einer transaktionaleren Form vorliegen müssen, bei der sie zum richtigen Zeitpunkt von der Steuerungsebene auf eine ereignisgesteuerte Anwendung übertragen werden.
Als Nächstes müssen Benutzer eine moderne Plattform verwenden, um organisierte und kontextualisierte Daten über eine Vielzahl von IT-freundlichen Protokollen bereitzustellen. Durch die Erfassung und Präsentation aussagekräftiger Informationen wird der Prozess der Identifizierung der für eine Anwendung erforderlichen Daten vereinfacht. Diese optimierten Lösungen verringern die Menge der übertragenen Daten erheblich, was Zeit spart und die Produktivität steigert.
Kombinierte Funktionalität auf Maschinenebene
Außerdem muss eine moderne Lösung auf Maschinenebene vorhanden sein, die Visualisierung, Datenanalyse, dezentralen Zugriff und Edge-IIoT miteinander verbindet. Die Möglichkeit, Daten zu verschieben, führt zu differenzierten Angeboten, die sich auf dem Markt von anderen abheben. Es ist üblich, dass potenzielle Kunden nicht genau wissen, welche Informationen sie benötigen. Ein datenfähiger Ansatz ermöglicht es ihnen, datenflexibel zu sein.
Wenn Hersteller das volle Potenzial ihrer Maschinen ausschöpfen, können sie sofort spürbare Effizienz- und Produktivitätsgewinne erzielen.
Eine Erfolgsgeschichte für OEMs
In der Vergangenheit wurde die Leistungstransparenz dadurch erreicht, dass nicht kontextualisierte Daten an ein lokales SCADA-System gesendet wurden, wo sie in der Regel auch blieben. Unterschiede in der Datenberichterstattung führten häufig zu Verwirrung bei der Leistung der Ausrüstung und der größeren Produktionslinie.
Dank datenfähiger, intelligenter Maschinen können Leistungsdaten in Informationsmodelle gegliedert werden und bieten mit einer modernen Plattform bessere Einblicke auf Maschinenebene. Die gleichen Informationsmodelle können dann ein umfassenderes Bild der Leistung auf Linienebene oder darüber hinaus liefern.
Diese Erkenntnisse können dem OEM sogar zur Verfügung gestellt werden, um die Effektivität zu überwachen, Support bereitzustellen und Transparenz über eine gesamte Ausrüstungsflotte hinweg zu erhalten – alles aus einer einzigen Informationsquelle.
Horia Saulean, Director of Robotic Solutions bei DCC Automation, ein OEM-Gold-Partner von Rockwell Automation, hat dieses Konzept bereits früh übernommen. „Unsere Endkunden spüren die Auswirkungen des Arbeitskräftemangels deutlich. Sie müssen fundierte Entscheidungen treffen, die ihnen helfen, unter Berücksichtigung ihrer Einschränkungen die höchste Gesamtanlageneffektivität zu erreichen“, erklärt er.
„Durch die Implementierung datenfähiger Lösungssätze in unsere Ausrüstung können wir ihnen Informationen zur Verfügung stellen, die vorausschauende Wartung und sogar den Stromverbrauch der Maschinen unterstützen. So können sie fundierte Entscheidungen über den Einsatz ihrer Ressourcen treffen.“
Transformative Effizienz
Datenfähige Lösungen verändern die Art und Weise, wie Unternehmen Daten nutzen können, sodass sowohl OEMs als auch Endkunden neue Effizienzen finden und den Wert ihres Unternehmens steigern können. Wenn die Datenverfügbarkeit vom Verbrauch entkoppelt ist, können die Benutzer ihre Daten bewusst organisieren und mit weniger Datenbewegungen mehr Effizienz erzielen.
Darüber hinaus können Endkunden jetzt die Leistungsfähigkeit einer modernen Plattform nutzen, die Visualisierung und die Fähigkeit kombiniert, Daten aus der Ausrüstung auszulesen. Dadurch erhalten sie die Flexibilität, die notwendig ist, um ihre Ziele in Bezug auf die digitale Transformation zu erreichen.
