Wenn Werkzeugmaschinen miteinander kommunizieren

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Schaeffler Technologies AG & Co. KG

Schaeffler Technologies AG & Co. KG

In den Prototypen des Innovationsprojekts sind in nahezu allen für den Bearbeitungsprozess relevanten Lagerstellen zusätzliche Sensoren zur Messung von Schwingungen, Kräften, Temperaturen und Drücken integriert, um optimale Informationen über den Maschinenzustand zu erhalten.

Vernetzte Maschinen liefern Daten an Auswerteeinheiten

Ein weiterer Schritt, um die Maschine in eine Industrie-4.0-Umgebung zu integrieren, ist die Vernetzung als Bindeglied, denn sie macht allen Beteiligten die Daten zugänglich. An ein maschineninternes Netzwerk sind alle zusätzlichen Sensoren, Aktoren aber auch die Auswerteeinheiten angebunden, ein Gateway realisiert die Verlinkung in die Cloud. Um den Datenaustausch zur Maschinensteuerung zu gewährleisten, wird sowohl der Profibus in die SPS für zeitkritische und prozessrelevante Daten als auch das OPC-UA-Protokoll zum Human-Machine-Interface (HMI) für weitere Informationen genutzt. Die Daten der Maschine werden lokal im Gateway gespeichert und in die Cloud von Schaeffler gespiegelt. So ist gewährleistet, dass auch ohne Netzanbindung die Datenhistorie auf der Maschine verfügbar ist. Über Webservices beziehungsweise Apps können Berechnungen in der Cloud angestossen werden.

Nur intelligente Auswertung der Daten schafft Mehrwert

Doch nur Daten zu sammeln und zu speichern schafft für den Betreiber keinen Mehrwert. Entscheidend ist eine intelligente Auswertung der Daten, beispielsweise in Form von Handlungsempfehlungen oder eines autonomen Ansteuerns von Aktionen. Eine solche Auswertung beruht auf der Annahme, dass sich neben dem Messwert selbst über eine ausreichend grosse Anzahl an Daten (big data), die mit anderen Daten korreliert werden, Muster ergeben. Diese bieten eine neue Qualität hinsichtlich ihrer Aussagefähigkeit, zum Beispiel bezüglich des Lagerzustands und damit des Maschinenzustands (datenbasierter Mehrwert). Mit geeigneten Algorithmen können die Muster automatisch erkannt und notwendige Handlungsempfehlungen und Aktionen ausgeführt werden.

Dazu werden dezentrale Funktionseinheiten benötigt, die sowohl autonom wie auch im Netzwerk eingebunden funktionieren. So kann die lokale Intelligenz die Daten lokal auswerten. Ergänzende Auswertungen, die grössere Rechenleistungen erfordern, können über die Cloudverbindung abgerufen werden. Ebenso erfolgt eine holistische Auswertung in der Cloud auf Basis der Daten aller angeschlossenen Maschinen und nicht lokal auf der Maschine. Die Ergebnisse der Analysen werden über verschiedene Sichten dem Anforderer entsprechend seiner Funktion über Mandanten bereitgestellt. Damit ist sichergestellt, dass nur die relevanten Daten angezeigt werden. Dies erfolgt sowohl über die Maschinensteuerung als auch über mobile Geräte.

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