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Mit Data Analytics zu neuer Wertschöpfung

Der „800xA IPad Operator Workplace“ zeigt einen vollwertigen Leitsystem-Bedienplatz auf dem verhältnismäßig kleinen Bildschirm eines Tablet-PC

Der „800xA IPad Operator Workplace“ zeigt einen vollwertigen Leitsystem-Bedienplatz auf dem verhältnismäßig kleinen Bildschirm eines Tablet-PC

Über den Smart Sensor ermöglicht ABB die erweiterte Ferndiagnose (Remote Condition Monitoring) von Niederspannungs-Elektromotoren

Über den Smart Sensor ermöglicht ABB die erweiterte Ferndiagnose (Remote Condition Monitoring) von Niederspannungs-Elektromotoren

Screenshot des „Fleet Dashboard“

Screenshot des „Fleet Dashboard“

Auf dem Weg zu wertschöpfenden Lösungen rund um Industrie 4.0 führt kein Weg an Data Analytics vorbei. Zwar sind die Strategien der Automatisierer unterschiedlich, münden aber oft in der Partnerschaft mit einem Cloud-Anbieter, der entsprechende Dienste mit anbietet. ABB geht im Bereich der Datenanalyse allerdings eigene Wege und hat bereits einige Forschungsprojekte realisiert.

Seit der erstmaligen Erwähnung der vierten industriellen Revolution auf der Hannover Messe 2011 hat ABB diverse Entwicklungen auf diesem Gebiet angestoßen. Auf den folgenden Hannover Messen wurden dann realisierte Lösungen und Produkte präsentiert, welche die kontinuierliche Weiterentwicklung des ABB-eigenen „IoTSP“-Gedankens (Internet of Things, Services and People) belegen. Den Schwerpunkt für zukünftige Entwicklungen legt der Konzern auf neue Geschäftsmodelle und Organisationsformen, um das volle Potenzial des „IoTSP“ auszuschöpfen.

Data Analytics: Der Weg zu neuen Diensten
Einer der Grundgedanken von Internet 4.0 ist es, dass alle Dinge im industriellen Umfeld miteinander vernetzt werden. Dies hat zur Folge, dass zukünftig wesentlich mehr Daten generiert und potenziell zur wertsteigernden Auswertung nutzbar sein werden. „Schon heute fällt im Fertigungsumfeld eine Flut von Daten an, beispielsweise in Leit-, Produktionsplanungs- oder ERP-Systemen“, sagt Dr. Martin Krüger, Projektleiter Data Analytics bei der ABB AG. „Wir sehen es allerdings als wenig zielführend an, all diese Daten planlos miteinander zu koppeln und dadurch auf eine plötzliche wertschöpfende Einsicht zu hoffen.“
Stattdessen führt der ABB-Weg zu neuen Diensten über vier Stufen:
1. ABB identifiziert gemeinsam mit dem Kunden Wertversprechungen: Zunächst werden die Fragen geklärt: Was sind die kritischen Punkte beim Kunden? Können Datenanalysen helfen, die Probleme zu lösen? Dann wird Domänenwissen angewandt und es werden Wertversprechungen zu Analysefragestellungen formuliert.
2. ABB-Analysten untersuchen die verfügbaren Daten: Beispieldaten werden analysiert und Hypothesen formuliert. Danach erfolgt die Untersuchung vorhandener Datenquellen; gegebenenfalls wird weitere Sensorik geplant und installiert. Eine sinnvolle Datenauf- und -vorbereitung wird identifiziert.
3. ABB-Experten implementieren die Algorithmen: Algorithmen werden entwickelt, basierend auf Hypothesen und verfügbaren Daten, und es werden verschiedene Ansätze evaluiert. Dabei findet keine generelle Anwendung einzelner Methoden statt.
4. Der Dienst wird an den Kunden ausgeliefert: Nun findet die Validierung der Analysen auf weiteren Kundennutzen statt. Eine passende Visualisierung für Kunden wird entworfen. Danach erfolgt die Implementierung der Analysen im Produktionssystem. Im nächsten Schritt wird die Lösung an weiteren Standorten ausgerollt.
„Aus unserer Sicht ist die Entwicklung von Diensten, die auf Datenanalysen basieren, nur gemeinsam mit dem Kunden sowie mit unserem Prozess-, Automatisierungs- und Analysen-Know-how sinnvoll“, stellt Dr. M. Krüger heraus. Als Begründung dafür, warum ABB nicht auf Data Analytics von Cloud-Anbietern setzt, sagt er: „Zum einen laufen die Analytics-Lösungen der Cloud-Anbieter nicht ,on-premise‘ bei den Kunden. Allerdings ist das eine der Anforderungen, die wir bei unseren Kunden sehen. Zum anderen sind diese Analyseverfahren zumeist auf den Consumer-Bereich zugeschnitten und für industrielle Anwendungen wenig geeignet. Das haben wir selbst erfahren, als wir eine solche Lösung im Zusammenhang mit unseren Robotern getestet haben.“ Das Ergebnis der Analysen sei hier gewesen, dass die Analysten beispielsweise einen in 99,7 % der Fälle auftretenden Fehler mit Produktionsstillstand nachgewiesen haben: Der Roboter ging jeweils in den Stillstand, wenn die Schutztür des Sicherheitszauns geöffnet wurde. „Eine Folge, die gemäß der Sicherheitsanforderungen nicht nur gewünscht, sondern Pflicht ist. Interessanter waren für uns also die 0,3 % der Fälle, in denen der Roboter offensichtlich bei geöffneter Schutztür nicht in den Stillstand ging“, erklärt Dr. M. Krüger. Dieses Beispiel zeigt für ihn aber auch, dass Expertenwissen rund um den Prozess unabdingbar ist.
Um solche Fauxpas zu vermeiden, setzt ABB auf eigene Data Scientists, die entsprechend der Applikation die passenden Algorithmen auswählen und gegebenenfalls weitere selbst entwickeln. Dazu kombinieren sie ihre Domänen- und Algorithmuskenntnis. „Nicht jeder Ansatz ist für jedes Problem geeignet“, verdeutlicht
Dr. M. Krüger und zählt als mögliche Methoden Machine Learning, Reliability, Statistics, Soft Computing und Probabilistic Computing auf. „Durch die Kopplung des Domänenwissens mit dem Analysenwissen lässt sich eine wertschöpfende Lösung entwickeln“, fährt er fort.

Connected Services für Roboter
Für diesen Ansatz gibt es bereits diverse erfolgreiche Beispiele von digitalen, datenbasierten Diensten von ABB, zum Beispiel die Connected Services für Roboter.
ABB bietet seit 2007 Remote-Service-Lösungen und Dienstleistungen zur Ferndiagnose und zustandsbasierten Fernwartung von Robotern an. Connected Services sind eine Weiterentwicklung der Remote Services und tragen der Tatsache Rechnung, dass immer mehr „Dinge“ und „Services“ in das „IoTSP“-Ökosystem integriert werden. Am Roboter werden dabei Daten vorhandener Sensoren, beispielsweise Motorströme, erfasst und an einen ABB-Server übertragen. Darauf basierend können der Zustand des einzelnen Roboters von ABB-Experten analysiert und Warnungen vor zu erwartenden Fehlern, beispielsweise durch Verschleiß, generiert werden. Da­rüber hinaus erhält der Kunde über die Webseite „MyRobot“ einen Überblick über seine gesamte installierte Roboterflotte. Hier kann er zudem Informationen zu den jeweils eingesetzten Robotern bis hin zu Berichten über vorbeugende Instandhaltung und durchgeführte Serviceeinsätze jederzeit und von überall abrufen. Durch diese Lösungen lassen sich die mittlere störungsfreie Betriebszeit (MTBF) und die mittlere Betriebszeit bis zum Ausfall (MTTF) von Robotern und deren Komponenten verlängern. Die durchschnittlichen Reparaturzeiten sowie die durch Wartungsaktivitäten anfallenden Kosten werden so reduziert. Die vorhandene Infrastruktur bietet nun die Möglichkeit, auf Basis der Flottendaten weitere wertschöpfende datenbasierte Dienste zu implementieren, beispielsweise zum Flottenmanagement, zur Verschleißvorhersage (Predictive Maintenance) oder zur Produktionsoptimierung. Dies ist Gegenstand aktueller Untersuchungen im ABB-Forschungszentrum Ladenburg.

Smart Sensor für Niederspannungsmotoren
Zur Hannover Messe 2016 hatte ABB einen intelligenten, kostengünstigen Sensor für Niederspannungsmotoren vorgestellt. Er wird ohne Verdrahtungsaufwand an beliebigen vorhandenen Motoren – auch an solchen von Fremdherstellern – angebracht. Dort misst er regelmäßig wichtige Motorzustandsparameter, beispielsweise Temperatur oder Vibration. Über eine integrierte Kommunikationsschnittstelle überträgt er die Daten drahtlos auf ein Smartphone oder Tablet, mit dem Kunden jederzeit den Zustand einzelner Motoren überprüfen können und auch benachrichtigt werden, wenn eine Anomalität erkannt wurde. Die speziell entwickelte Datenanalyse-Software basiert auf der Erfahrung und dem Know-how von ABB in der Motortechnologie. Über einen Gateway können die Daten einer großen Anzahl von Motoren gesammelt, an einen Cloud-basierten, sicheren Server übertragen und dort analysiert werden. Dadurch werden die Fernüberwachung einer großen Anzahl von Niederspannungsmotoren und ein darauf basierendes Flottenmanagement möglich. Sowohl neue ABB-Motoren als auch in einer Anlage bereits installierte Motoren können – unabhängig von ihrem Alter – in die vorausschauende Instandhaltung einbezogen werden. Die Wertschöpfung für den Kunden ergibt sich aus reduzierten Motorstillstandzeiten, verlängerter Motorlebensdauer und reduziertem Energieverbrauch Kon­kret gibt ABB an, dass der smarte Sensor es ermöglicht, die Stillstandzeiten um bis zu 70 % zu verkürzen, die Motorlebensdauer um bis zu 30 % zu verlängern und die Energieeffizienz um bis zu 10 % zu erhöhen. Eine Preisangabe für den Sensor wird noch nicht gemacht, nur so viel wird gesagt: Der Aufwand für diese Lösung soll sich in weniger als einem Jahr amortisiert haben.
„Unser Smart Sensor eignet sich für Niederspannungsmotoren mit Nennmomenten von 1 kW bis 0,5 MW. Wir sehen hier ein Marktpotenzial von rund 220 Mio. Mo­toren weltweit“, sagt Dr. Jan-Henning Fabian, Leiter des ABB-Forschungszentrums in Ladenburg. Zukünftig kann er sich darüber hinaus auch gut weitere Anwendungsfelder für den Smart Sensor vorstellen.

Intelligentes Alarmmanagement reduziert Zahl der Alarme
Ein weiteres Forschungsfeld liegt im intelligenten Alarm­management. Hintergrund ist, dass im Betrieb von An­lagen der Prozessindustrie im Leitsystem täglich eine große Menge von Alarmen entsteht. „Teilweise laufen in Anlagen pro Jahr rund 10 Mio. Alarme auf. Werden mehrere Anlagen überwacht, steigt die Zahl entsprechend an und wird immer schwieriger handelbar“, erläutert Dr. J.-H. Fabian. All diese Alarme müssen von dem eingesetzten lokalen Alarmmanagementsystem interpretiert und dem Anlagenfahrer präsentiert werden. Dabei erhalten Anlagenfahrer teilweise sehr viele Alarme auf einmal und müssen innerhalb kürzester Zeit den Alarm bewerten und etwaige Gegenmaßnahmen ergreifen. Die Güte des Alarmmanagements kann dabei zwischen unterschied­lichen Anlagen desselben Betreibers variieren. Mithilfe eines Cloud-basierten Systems zur zen­tralen Aufnahme, Speicherung und Analyse einer großen Anzahl von Anlagen wurde in der ABB-Forschung ein zentrales, intelligentes Alarmmanagementsystem entwickelt. Aus den Daten werden KPI-Berechnungen durchgeführt, die für den Benchmark zwischen An­lagen verwendet und als „Best Practices“ zum Alarmmanagement identifiziert und ausgerollt werden können. Das System ermöglicht die Darstellung in einem webbasierten Dashboard für die Analyse aller Anlagen auf ­einen Blick. Big-Data-Analysen der Alarmhistorie, unter anderem mittels „Machine Learning“, werden dabei eingesetzt, um Alarmfluten und deren Muster zu identifizieren. Die Ergebnisse der Analysen können dann im lokalen System eingespielt werden und reduzieren dort die Alarmlast für den Anlagenfahrer. So lassen sich Prozessanlagen sicherer und effizienter betreiben.
„In einem Pilotprojekt konnten wir durch das intelligente Alarmmanagement die Zahl der Alarme über einen Zeitraum von drei Monaten um 3 000 Alarme reduzieren“, berichtet Dr. J.-H. Fabian.

Fazit
Die Beispiele vermitteln eine ungefähre Vorstellung von den Potenzialen, die sich hinter der Datenanalyse und dem Zurückspielen der gewonnenen Erkenntnisse in den Prozess ergeben. Um diese weitreichend in der Praxis zu heben, müssen noch einige Hürden genommen werden. Als Hemmschuhe werden hier vielfach Datensicherheit und -hoheit, fehlende Abrechnungsmodelle, aber auch mangelnde Bereitschaft, sich mit dem Thema konkret auseinanderzusetzen, genannt. Fakt ist, je mehr „Success Stories“ auf den Plan treten, desto höher werden die Akzeptanz und der Wunsch der OEM und Anwender zur Implementierung einer eigenen Lösung werden.

VDI veröffentlicht Statusreport „Digitale Chancen und Bedrohungen – Geschäftsmodelle für Industrie 4.0“

Dass Industrie 4.0 Unternehmen, insbesondere im Mittelstand, branchenübergreifend vielfältige Chancen bietet, ist mittlerweile bekannt. Weniger vertraut scheinen die Firmen bislang mit der Konzeption und Umsetzung von geeigneten Geschäftsmodellen zu sein. Diese sind allerdings notwendig, um aus einem eigenen technologischen Vorsprung unternehmerischen Gewinn zu erwirtschaften. Ein neuer Statusreport soll hier Unterstützung geben.
Aus Sicht des Vereins Deutscher Ingenieure (VDI) sind deutsche Unternehmen heute noch weit von einem Zustand der „Volldigitalisierung“ entfernt. Zudem würden die markanten Entwicklungen der Digitalwirtschaft zumeist mit den USA in Verbindung gebracht.
Einen wesentlichen Grund für den hiesigen Zustand sieht der VDI in der Herausforderung, digitale Technologien und Prozesse nicht nur rein technologisch zu beherrschen und weiterzuentwickeln, sondern auch geeignete Geschäftsmodelle zu konzipieren, umzusetzen und daraus unternehmerischen Gewinn zu erwirtschaften. Es fehle vielfach der Überblick darüber, was die aktuellen und zukünftigen Entwicklungen für etablierte Geschäftsmodelle bedeuten.
Um Unternehmen bei dieser essenziellen Aufgabe zu unterstützen, hat die VDI/VDE-Gesellschaft Mess- und Automatisierungstechnik (GMA) den Statusreport „Digitale Chancen und Bedrohungen – Geschäftsmodelle für Industrie 4.0“ unter Vorsitz von Prof. Dr. Frank Piller, Lehrstuhlinhaber Technologie und Innovationsmanagement an der RWTH Aachen, entwickelt.
In dem Statusreport werden wesentliche Treiber von Industrie 4.0 in Beziehung zu neuen und etablierten Geschäftsmodellen gesetzt und erklärt, welche Folgen, Chancen, aber auch Risiken sich daraus für Unternehmen ergeben. „Die Entwicklung tragfähiger, kundenzentrierter Geschäftsmodelle ist heute eine der wichtigsten Aufgaben für Unternehmen und alles andere als trivial. Insbesondere in Zeiten sehr schneller Entwicklungs- und damit kurzer Technologie-Lebenszyklen stellt die Bewertung dieser Entwicklungen und in Folge die vorausschauende Ableitung geeigneter Geschäftsmodelle Unternehmen vor neue Herausforderungen. Der Statusreport bietet etablierten Firmen und Start-ups Einstieg und Unterstützung bei der Aufgabe“, heißt es vonseiten des VDI.
Es wird eine Reihe von Fragen vorgeschlagen, anhand derer Unternehmen eine erste kritische Selbstreflexion hinsichtlich der Teilnahmefähigkeit an digitalen Geschäftsmodellen vornehmen können. Dazu enthält der Status­report eine speziell für Industrie 4.0 und die Digitale Transformation entwickelte Methodik zur Entwicklung von Wertschöpfungs-Netzwerken, beispielsweise Plattform-Geschäftsmodellen.
Der Statusreport ist im Internet unter www.vdi.de ­kostenlos erhältlich.