Zeitnahe Visualisierung hilft

Auf der Hannover Messe lernten wir 2017 ein mittelständisches Unternehmen kennen, ein Marktführer für Spezialmaschinen und Werkzeuge und in der Region so etwas wie ein „Hidden Champion“. Mit über 400 Mitarbeitern ist es weltweit vertreten. Der Leiter Automatisierungstechnik sah eine Live-Demo unseres Labs, in der eine Maschine mittels HoloLens und OPC UA gesteuert wurde. Nach ersten Gesprächen war schnell klar, dass wir im Nachgang weitere Termine benötigten.

Zu dem Zeitpunkt war in dem Traditionsunternehmen bereits das Bewusstsein gewachsen, dass die Digitalisierung nicht ignoriert werden darf. Doch wo ansetzen? Und welche Technologie passt auf welche Idee? Für uns hieß es also ran ans Ausprobieren und Demonstrieren. Auf diese Weise entstand ein gemeinsames Pilotprojekt, in dem der Kunde seine exzellenten Kenntnisse im Maschinenbau einbrachte und die IT-Skills unseres Labs dazu nutzte, um die Sensordaten einer Maschine abzugreifen und in einem Dashboard zu visualisieren.

Die Idee war, dass jede Maschine, die der Kunde an seine Kunden ausliefert, Daten zur Analyse in ein Rechenzentrum oder in die Cloud übermittelt. Die Maschinen waren bereits mit einer Siemens Simatic Steuerung und einem OPC UA Server ausgestattet und somit bereits „smart“ unterwegs. Da dieser Service bis dato jedoch nicht genutzt wurde, galt es nun Schritt für Schritt zu untersuchen, welche relevanten Daten die Maschinen erzeugen, was man daraus ablesen und welcher Mehrwert daraus entstehen kann.

Beim ersten MVP (Minimum Viable Product) lasen wir die Daten aus der Maschine durch den OPC UA Server aus und legten sie in einer Time-Series-Datenbank ab. Die Daten visualisierten wir dann mithilfe des Open Source BI Tools Grafana.

Der MVP kam gut an, und wir gingen sodann einen Schritt weiter: Jede Maschine bekam einen kleinen Rechner, der die erzeugten Daten zwischenspeichert, um im Offline-Modus keinen Datenverlust zu erleiden. Sobald die Maschine wieder online war, wurden die Daten auf einem zentralen Server abgelegt. Nach und nach konnten wir so wertvolle Erkenntnisse aus den gesammelten Daten gewinnen.

Doch wohin sollte das Ganze am Ende führen? Remote Maintenance und Predictive Maintenance standen für den Maschinenbauer ganz oben auf der Wunschliste für die aktuelle Generation an Maschinen. Verschiedene Beispiele in der Kundenkommunikation zeigten, dass das Sammeln und Auswerten der Daten die Remote Maintenance deutlich vereinfachen und angenehmer gestalten könnte. Darauf aufbauend setzt die Predictive Maintenance an, die proaktiv warnen kann, ehe kritische Zustände eintreten, die zum Beispiel zu Produktionsausfällen führen könnten.

Die erste Anlage mit den neuen Auswertemöglichkeiten bestand bereits ihren ersten, echten Feldtest. Hier zeigten sich die Qualitäten des Maschinenbauers: Kurzerhand rüstete man ein großes LCD-Display im Schaltschrank der Maschine nach, auf dem sich per Touch die Grafana-Dashboards bedienen lassen, inklusive Drill-downs, in erstaunlicher Geschwindigkeit. Das Ganze wurde hochprofessionell umgesetzt. Für die IT’ler im Projekt eine sehr schöne Erfahrung, die eigene Lösung mal wirklich zum Anfassen materiell vor uns zu sehen.

Dieser Erfolg wurde bereits auf den Fachkonferenzen Big-Data.AI Summit und inspire|IT präsentiert. Die Anlage erhielt so großen Zuspruch, dass die Vorstellung bei weiteren Kongressen, wie building IoT und Digital Xchange Bergisches RheinLand, folgte.

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