Software Engineering Wie eine Smart Factory mit einer Softwareplattform Gestalt annimmt

Redakteur: Sariana Kunze

Mit modular aufgebauten Steuerungsplattformen können Unternehmen sich Stück für Stück an eine smarte Produktion herantasten. Software bildet dabei das Rückgrat einer intelligenten Fabrik. Doch wie lässt sich eine solche Automatisierungslösung schrittweise umsetzen?

Eine Softwareplattform bildet das Rückgrat einer Smart Factory.
Eine Softwareplattform bildet das Rückgrat einer Smart Factory.
(Bild: Copa-Data)

Kürzere Produktionszeiten, effizientere Prozesse, sinkende Kosten und eine individuelle Fertigung – alle sprechen von den verlockend klingenden Aspekten einer Smart Factory. Doch wo wird die intelligente Produktion bereits umgesetzt? Wie sieht der Weg zu einer vernetzten Fabrik aus? Denn die smarte Vernetzung ist die Grundvoraussetzung für die Kommunikation von Maschinen, Produkten und Prozessen.

Sie ermöglicht es beispielsweise, dass die Steuerung der Fertigung direkt von dem entsprechenden Bauteil oder Werkstück übernommen wird: Um ein Produkt in der richtigen Reihenfolge und in der richtigen Art und Weise zu fertigen, sind die verschiedenen Komponenten und Systeme der Fabrik mit den dafür benötigten Informationen ausgestattet – etwa auf welcher Produktionsstufe sich das betreffende Produkt aktuell befindet und wie es weiterverarbeitet werden soll. Diese Informationen werden auf dem Weg des Produkts durch die einzelnen Abschnitte der Produktionsanlage weitergegeben, bis zum gewünschten Endergebnis.

Mit Softwareplattform zu datenbasierten Prognosen

Die Softwareplattform Zenon vernetzt und integriert Steuerungen von Maschinen sowie die gesamte Infrastruktur einer digitalen Fabrik und visualisiert diese.
Die Softwareplattform Zenon vernetzt und integriert Steuerungen von Maschinen sowie die gesamte Infrastruktur einer digitalen Fabrik und visualisiert diese.
(Bild: Copa-Data)

Moderne Softwareplattformen wie beispielsweise Zenon von Copa-Data verbinden den gesamten Betrieb – vom Sensor bis zur kompletten Produktionsanlage. Daraus ergeben sich Massen von Daten und daraus wiederum zahlreiche Möglichkeiten: Von der Visualisierung von Prozessen über die automatisierte, sichere Bedienung von Maschinen via HMI bis hin zur Steuerung und Überwachung von Produktionsabläufen (SCADA). Diese Daten dienen der Überwachung der Produktion und können, wenn sie richtig verwertet werden, die Effizienz des Betriebs erheblich erhöhen.

Mithilfe einer systematischen Datenakquise und einem standortübergreifenden Datenmanagement lassen sich genau die Informationen herausfiltern, die für die Optimierung bestimmter Prozesse relevant sind. Um beispielsweise das Produktionsergebnis einer Maschine zu verbessern, gilt es zunächst zu identifizieren, wie sich einzelne Parameter jeweils auf den Fertigungsprozess auswirken. Mit einer Software wie Zenon lassen sich die Korrelationen zwischen einzelnen Werten und Datenpunkten ermitteln und der Prozess auf deren Basis beschleunigen.

Auch die Analyse und das effektivere Reporting der Betriebsdaten kann über eine Softwareplattform optimiert werden. Dabei kann der Anwender je nach Bedarf einfache Kennzahlenkalkulationen oder komplexe Analysen für die statistische Prozesslenkung erstellen, in Echtzeit oder auf der Grundlage gespeicherter Daten. Softwareplattformen verfügen zudem über umfassende Funktionen zur Datenvisualisierung und Steuerung. Damit lassen sich komplexe Systeme, Prozesse oder KPIs übersichtlich abbilden und in Echtzeit visualisieren. Das verringert die Komplexität und vereinfacht die Bedienung der Anlagen und Maschinen. Durch die Verknüpfung von Prozessdaten werden Zusammenhänge in Echtzeit über Maschinen und Anlagen hinweg aufgezeigt. Selbst komplette Produktionsstandorte lassen sich so gezielt steuern und überwachen, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist. Es stellt sich jedoch die Frage, über welche Dauer bestimmte Maschinen tatsächlich genutzt werden. Wie viel Energie sie verbrauchen. Und wie sich all das auf die Kosten der gesamten Anlage auswirkt. Antworten können die analysierten Daten geben.

Smarte Checklisten beschleunigen den Prozess

Ein weiteres Anwendungsbeispiel sind smarte Checklisten: Beim Abarbeiten seiner Aufgaben wird der Anwender erst zum nächsten Schritt zugelassen, wenn er den vorherigen abgeschlossen hat. Schaltpläne, Dokumente, Normen oder 3D-Modelle erläutern die Liste je nach Bedarf und beschleunigen die Bearbeitung.

Predictive Analytics: Wenn das System ständig mittels Live-Daten lernt

Softwareplattformen wie Zenon können mithilfe von Predictive-Analytics-Funktionen auch vorausschauende Werte berechnen. Auf Basis der Daten von Maschinen und Anlagen, die im laufenden Betrieb kontinuierlich gesammelt und analysiert werden, lässt sich relativ verlässlich vorhersagen, wann eine Maschine gewartet oder ein Bauteil getauscht werden muss. Diese vorausschauende Wartung wird als Predictive Maintenance bezeichnet. Dabei lernt das System ständig dazu, um die Live-Daten interpretieren zu können. Starre Wartungszyklen sind damit Geschichte, Komponenten werden dann ersetzt, wenn es notwendig ist und nicht, wenn der Wartungsplan es vorschreibt. Das vermeidet Ausfälle und senkt die Instandhaltungskosten.

Ein weiteres Einsatzgebiet von Predictive Analytics ist die Erstellung von digitalen Zwillingen: Anhand eines virtuellen Zwillings lassen sich Leistungsmerkmale und eventuelle Fehlkonstruktionen des physischen Pendants vorhersagen. Dies ermöglicht es der Produktion, entsprechende Maßnahmen zu ergreifen, bevor das Produkt in die Massenfertigung geht. Auch Neu- und Umbauten für eine Smart Factory lassen sich anhand von Daten simulieren. Das ist die Idee der sogenannten digitalen Fabrik.

Auch moderne Steuerungsplattformen können in eine Planungssoftware integriert werden, wie das Beispiel der „Digital Factory Vorarlberg“ zeigt. Hier entwickeln regionale Unternehmen und Studenten auf Basis von Daten belastbare Modelle für die automatisierte und standortübergreifende Produktion. Die Softwareplattform Zenon bildet dabei das Rückgrat der virtuellen Lernfabrik. Sie vernetzt und integriert die Steuerungen der Maschinen sowie die gesamte Infrastruktur und visualisiert sie. Später soll die Software auch die Datenübertragung von und zu einem ERP-System übernehmen, um zwei Produktionsstandorte via Cloud verbinden und die Fertigungsaufträge je nach Auslastung der Anlagen automatisch verteilen zu können.

Vom Sensor in die Cloud: Maschinen müssen dieselbe Sprache sprechen

In der Fertigung lassen sich so Prozesse optimieren und dadurch die Produktionszeiten verkürzen, die Fertigungs- und Lagerhaltungskosten senken, Engpässe werden vermieden und freie Ressourcen effizienter genutzt. Zudem erlaubt es die smarte Produktion, Anpassungen direkt in der Produktion umzusetzen, um individuelle Kundenwünsche zu berücksichtigen. Um all diese Vorteile auszuschöpfen, müssen die Maschinen und Anlagen allerdings untereinander kompatibel sein, dieselbe Sprache sprechen. Das ist nicht selbstverständlich, denn in der Produktion sind in der Regel Maschinen und Anlagen von verschiedenen Herstellern im Einsatz, die sich in Automatisierungsgrad, Technologie und Kommunikationsstandard unterscheiden.

Ob horizontal zwischen den Maschinen auf Produktionsebene oder vertikal vom Sensor bis in die Cloud: Herstellerunabhängige Konnektivität und Flexibilität sind bei der Vernetzung und Automatisierung heterogener Produktionslandschaften erfolgsentscheidend. Moderne, offene Automatisierungsplattformen decken verschiedene Schnittstellenstandards ab und sind flexibel skalierbar, um auf Veränderungen reagieren zu können. Anstatt eine Gesamtlösung aufwändig zu implementieren, lassen sich die Systeme nach Bedarf erweitern und smarte Komponenten Schritt für Schritt in das Netzwerk einbinden. Die jeweiligen Einsatzszenarien werden nach einem Baukastensystem eingerichtet – von der einfachen Anwendung in der Produktion bis zur Predictive Maintenance.

(ID:46106920)