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01 Spezialisten im Call Center von Thyssen Krupp in Seoul/Südkorea haben auf die gleichen Echtzeitdaten der weltweit installierten Aufzüge Zugriff wie die Servicetechniker im Feld

Cloud-Lösung optimiert Aufzugbetrieb

02 Servicetechniker haben auch auf mobilen Endgeräten Zugriff auf prädiktive Aufzugsdaten, inklusive Error-Codes, Aussagen zu möglichen Fehlerursachen sowie Vorschläge zur Fehlerbehebung

03 Microsoft Azure Machine Learning: Schematische Datrstellung der Funktionsweise

Weltweit betreibt Thyssen Krupp Elevator rund 1,1 Millionen Aufzüge. Um seine Business Intelligence sowie die Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit seiner Systeme weiter zu steigern, setzt das Unternehmen auf die Vernetzung seiner Aufzüge mit der Cloud: Gemeinsam mit CGI wurde eine Lösung entwickelt, über die mit Microsoft-Azure-IoT-Diensten tausende Sensoren und Systeme in den Aufzügen mit der Cloud vernetzt werden. Ein Beispiel aus der Praxis, welche Geschäftsmodelle aus IoT erwachsen können.

In seiner Business Area Elevator Technology fasst Thyssen Krupp seine weltweiten Aktivitäten im Geschäftsfeld Personenbeförderungsanlagen zusammen. Mit einem Umsatz von rund 6,4 Mrd. € im Geschäftsjahr 2013/2014 und Kunden in 150 Ländern zählt sich Thyssen Krupp Elevator zu den führenden Aufzugsunternehmen der Welt. Rund um den Globus werden an mehr als 900 Standorten ca. 50.000 Mitarbeitende beschäftigt. Das Portfolio umfasst Personen- und Lastenaufzüge, Fahrtreppen und Fahrsteige, Fluggastbrücken, Treppen- und Plattformlifte sowie maßgeschneiderte Servicelösungen für das gesamte Produktangebot. Zu den Hauptanliegen des Unternehmens zählt es natürlich, seine starke weltweite Position im globalen Wettbewerb zu behaupten bzw. auszubauen. Digitalisierung und Industrie 4.0 wurden in diesem Zusammenhang als Schlüsseltechnologien definiert. So wird einerseits das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) als optimaler Lösungsweg gesehen, die Verfügbarkeit von Aufzugsanlagen weiter zu optimieren. Andererseits ist man mittels eines intelligenten und vernetzten Monitoring-Systems in der Lage, die Sicherheit und Zuverlässigkeit auf ein neues Level zu heben. „Wir treiben die Digitalisierung konsequent voran und festigen unsere führende Position am Weltmarkt durch Investitionen in die Cloud und das Internet der Dinge“, erklärte Andreas Schierenbeck, Vorstandsvorsitzender der Thyssen Krupp Elevator AG, auf der diesjährigen Cebit.

Konkret führte er dazu das gemeinsam mit Microsoft und dem IT-Dienstleister CGI entwickelte intelligente und vernetzte Monitoring- System an: Die Aufzüge werden über die Cloud vernetzt und somit sämtliche Funktionen überwacht – von der Kabinengeschwindigkeit über die Zuladung bis hin zu den Türmechanismen. Diese Daten werden in ein Dashboard einspeist, das auf PC und mobilen Geräten (Bild 2) Echtzeit-Erkenntnisse zu KPI liefert. Dabei können mit einem einzigen Dashboard zwei grundlegende Datentypen kombiniert werden: Alarme, die auf dringende Probleme hinweisen, und Ereignisse, die gespeichert und zur Verwaltung genutzt werden. Die Lösung ermöglicht Technikern umgehende Diagnosen und eine hochwertige Echtzeit-Datenvisualisierung (Bild 1). „Wir wollen den Branchenstandard mit einer prädiktiven und präventiven Wartung übertreffen und in unseren Aufzügen höhere Betriebszeiten garantieren“, nennt A. Schierenbeck als Motivation.

Prädiktive Wartung mit Machine Learning
Die Lösung basiert auf Microsoft Azure, einer Cloud- Computing-Plattform, mit der eine wachsende Sammlung integrierter Dienste für Analyse, Computing, Datenbank, Mobilgeräte, Netzwerk, Speicher und Web bereitgestellt wird. Die in Azure integrierten Tools, vorgefertigten Vorlagen und verwalteten Dienste vereinfachen das Erstellen und Verwalten von Unternehmens-, Web- und IoT-Apps (Internet der Dinge) sowie mobiler Apps. Die Azure-Dienste lassen sich über ein Netzwerk sicherer privater Verbindungen, hybride Datenbank- und Speicherlösungen sowie Archivierungs- und Verschlüsselungsfunktionen in die vorhandene IT-Umgebung integrieren. Die Azure-Dienste mit nutzungsbasierter Bezahlung sind zentral skalierbar. Mit den Azure-Predictive-Analytics- Diensten, zu denen auch das von Thyssen Krupp verwendete Machine Learning zählt, werden Anwender in die Lage versetzt, ihre Business Intelligence zu steigern: Strukturierte, unstrukturierte und IoT-Streaming-Daten werden genutzt, um fundierte Entscheidungen zu treffen, den Kundendienst zu verbessern und neue Geschäftsmöglichkeiten zu eröffnen. Azure ML wurde für angewandtes maschinelles Lernen entwickelt; das bedeutet, dass das Anwendermodell in wenigen Minuten als vollständig verwalteter Webdienst einsatzbereit ist, der standortunabhängig Verbindungen mit beliebigen Daten herstellen kann. Ändert sich die Anforderung, kann der Algorithmus aktualisiert und wieder in Betrieb genommen werden, ohne den Zugriff auf vorhandene Ergebnisse zu verlieren. Mithilfe von Azure ML erhält Thyssen Krupp völlig neue Daten über den Betrieb und die Wartung seiner Aufzüge. Das System verfügt über eine intelligente Informationsschleife: Daten von Aufzügen werden in dynamische Prädiktionsmodelle eingespeist, die durch eine nahtlose Integration in Azure fortlaufend Datensätze aktualisieren. Jetzt können die Aufzüge den Technikern sprichwörtlich mitteilen, wie sie zu reparieren sind. Mit über 400 möglichen Fehlermeldungen in sämtlichen Fahrzügen kann die Effizienz in diesem Bereich verbessert und die Betriebszeit gesteigert werden.

Für die Zukunft gerüstet
„Gemeinsam mit Microsoft digitalisieren wir unsere Industrieprodukte und verwandeln Big Data in Smart Data. Wir erweitern unser Geschäftsmodell und sichern uns so entscheidende Wettbewerbsvorteile. Damit sind wir in der Lage, unseren Kunden vorausschauenden, ja sogar präventiven Service für Aufzüge anzubieten“, zieht A. Schierenbeck als Fazit. Mit intelligenten Aufzügen, die selbstständig Rückmeldung über ihren Zustand geben, können Ausfälle zukünftig auf ein Minimum reduziert werden. Für mittlere und hohe Gebäude stellt dies einen immensen Vorteil dar: Aufzüge sind der entscheidende Faktor für den Transport innerhalb des Gebäudes. Moderne Großstädte sind daher auf effiziente und zuverlässige Aufzugsanlagen angewiesen. Durch die stetige Urbanisierung wird dieser Einfluss weiter wachsen: Seit 2014 lebt der größte Teil der Weltbevölkerung in Städten. Nach Aussage der Weltgesundheitsorganisation werden im Jahr 2050 sieben von zehn Menschen in Städten leben – drei Milliarden mehr als heute.

Weiterer Industrie-4.0-Siegeszug
Das Thema Industrie 4.0 ist für Thyssen Krupp aber auch konzernübergreifend von hoher Bedeutung. „Wir bei Thyssen Krupp sind überzeugt, dass Industrie 4.0 einen Siegeszug antreten wird“, sagt Technologiechef Dr. Reinhold Achatz. Dabei werden Industrie-4.0-Konzepte bereits an vielen Stellen eingesetzt. Dies geschieht auf Basis der Vernetzung von mechanisch-elektronischen Komponenten mit IT- und Softwareelementen zu cyber-physischen Systemen, durch Seamless Engineering (Systementwicklung ohne Daten- und Medienbrüche) und die geschäftsprozessübergreifende Integration von Wertschöpfungsketten. (ih)

Details zu maschinellem Lernen und Microsoft Azure ML

Was genau ist eigentlich maschinelles Lernen und welche Möglichkeiten bietet Microsoft Azure Machine Learning (ML) dem Kunden?
Prinzipiell kommt maschinelles Lernen überall im Alltag zum Einsatz: Beim Online-Einkauf trägt es beispielsweise dazu bei, dass dem Kunden anhand der gekauften Produkte weitere empfohlen werden. Wenn die Kreditkarte verwendet wird, hilft maschinelles Lernen der Bank, eine Betrugserkennung durchzuführen und den Inhaber zu benachrichtigen, wenn die Transaktion verdächtig erscheint. Maschinelles Lernen lässt sich als Prozess zur Erstellung von Modellen definieren, um aus vorhandenen Daten zu lernen und Vorhersageanalysen für zukünftige Daten anzustellen. Microsoft bietet mit seinem Azure Machine Learning einen leistungsfähigen cloudbasierten Vorhersage-Analysedienst, der die schnelle Erstellung von Analyselösungen ermöglicht (Bild 3). Dabei ist dieser Dienst vollständig verwaltet. Das bedeutet, dass der Anwender weder Hardware kaufen noch virtuelle Computer manuell verwalten muss. Stattdessen kann er das browserbasierte Tool Machine Learning Studio verwenden, um Workflows für das maschinelle Lernen zu erstellen und zu automatisieren. Zudem stehen hunderte von vorhandenen Machine-Learning-Bibliotheken zur Verfügung, die per Drag-and-drop zur Entwicklung von Vorhersage- Analyselösungen genutzt werden können. Anschließend lassen sich bei Bedarf die eigenen benutzerdefinierten R- und Python-Skripts hinzufügen, um die Lösungen zu erweitern. ML-Studio funktioniert in jedem Browser und ermöglicht die schnelle Entwicklung und Iteration von Lösungen. Mit Azure ML sind Anwender in der Lage, Webdienste zu ermitteln und zu erstellen, die Modelle über API zu trainieren und neu zu trainieren, Endpunkte zu verwalten und Webdienste für einzelne Kunden zu skalieren. Zudem lassen sich die Diagnosefunktionen für das Überwachen und Debuggen des Diensts konfigurieren.

Der Kundennutzen im Überblick
・ Steigerung der Zuverlässigkeit durch prädiktive Wartung und schnelle Remote-Diagnosefunktionen,
・ Reduzierung der Kosten für Thyssen Krupp und seine Kunden,
・ hochwertige Echtzeit-Datenvisualisierung,
・ Daten werden laufend in dynamische prädiktive Modelle eingespeist und
・ der bidirektionale Datenstrom ermöglicht Diagnosemodus und Remote-Aufzugbefehle.

Industrie 4.0 in der Praxis
„Industrie 4.0“ zählt derzeit sicherlich zu den meist verwendeten Begriffen: Google wies Ende Juni 2015 rund 15 200.000 Ergebnisse aus. Dabei lässt diese Zahl auch die Reichweite des Themas erahnen. So betrifft es beispielsweise alle Player im industriellen Umfeld, vom Automatisierung- und Elektrotechnikanbieter über IT-Spezialisten bis hin zu Maschinen- und Anlagenbauern sowie Planern usw. Viele von ihnen haben auch schon innovative Ansätze geboren, die zum Teil bereits Anwendung finden. Darüber hinaus bietet das Thema ganz neue Möglichkeiten für Geschäftsmodelle. So zum Beispiel im Hinblick auf die Auswertung der Daten. Auch in diesem Zusammenhang sind erste Lösungen entstanden. In unserer neuen Reihe „Industrie 4.0 in der Praxis“ möchten wir Ihnen nun einige dieser Lösungen im Detail vorstellen. Die entsprechenden Beiträge erkennen Sie jeweils an unserem oben dargestellten „Industrie 4.0 in der Praxis“-Logo. Über Anregungen, Kritik oder Verbesserungsvorschläge freuen wir uns. Senden Sie uns diese gern an etz-redaktion@ vde-verlag.de.

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