Dieser Artikel soll die Vorteile einer datengesteuerten Anlagenoptimierung verdeutlichen, den Datenzyklus für die Anlagenoptimierung erklären und die industriellen Kernbereiche beschreiben, die durch diese Implementierung verbessert werden können.
Das 21. Jahrhundert hat die Analyse und Optimierung von industriellen Prozessen und Maschinen stark verändert.
Der technische Fortschritt hat ein neues Zeitalter der Innovation eingeleitet, das oft als 4. industrielle Revolution oder als „Industrie 4.0“ bezeichnet wird. Die drahtlose Vernetzung von Maschinen und Geräten (Internet der Dinge bzw. Internet of Things oder kurz „IoT“) hat eine effizientere Erhebung und Überwachung von Daten ermöglicht.
Heutzutage können moderne industrielle Prozesse mehr denn je hinterfragt, analysiert und angepasst werden. Um profitabel zu bleiben, geraten Unternehmen unter einen immer stärker werdenden Druck, anspruchsvolle industrielle KPIs zu erreichen.
Aber was bedeutet das in der Praxis für die Unternehmen, die moderne Datensysteme und Optimierungsprozesse einführen?
Was ist OEE?
OEE steht für Gesamteffizienz der Anlagen („Overall Equipment Effectiveness“). Es ist ein Begriff aus dem Lean-Manufacturing (der „schlanken Produktion“), das ursprünglich aus Japan stammt.
Bevor wir die praktischen Aspekte und Vorteile einer datengesteuerten Optimierung der Anlagenleistung behandeln, sollten wir das Konzept OEE verstehen und seine Auswirkungen auf das moderne Lean-Manufacturing und auf industrielle Prozesse erkennen.
OEE ist ein Maß dafür, wie effektiv industrielle Geräte und Anlagen arbeiten. Dies erfolgt durch Berechnung eines Prozentsatzes, wobei 100 % eine perfekt optimierte Anlagenleistung sind.
Es wird in drei Bereichen gemessen – Qualität, Leistung und Verfügbarkeit. Ein Prozess, der in allen drei Bereichen 100 % erreicht, würde eine gute Qualität liefern, und das so schnell wie möglich ohne jeden Maschinenstillstand.
OEE kann auch mit den Verlusten verknüpft werden, die durch eine Optimierung von weniger als 100 % verursacht werden. Damit bietet es eine leistungsstarke Möglichkeit, um Kosten zu senken und Gewinne zu erhöhen.
Mit OEE werden viele Daten sämtlicher Maschinen und Anlagen gesammelt, gründlich analysiert und Erkenntnisse zur Leistungssteigerung gewonnen.
Die wichtigen Vorteile von OEE und einer datengesteuerten Leistungsoptimierung von Anlagen
Ein offensichtlicher Vorteil besteht darin, dass Werks- und Anlagenverwalter bessere Einblicke in den Betrieb der Maschinen und Anlagen erhalten und so informiertere Entscheidungen treffen können. Sie können schnell feststellen, welche Anlage zu wenig leistet und die entsprechenden Probleme schnell lösen. Unternehmen, die komplexe Mensch-Maschine-Schnittstellen (HMI) einführen, werden einen entscheidenden Vorteil gegenüber den Unternehmen haben, die dies nicht tun, da das verbesserte Steuerungssystem die Produktivität drastisch steigern wird.
Die verstärkte Automatisierung ist ein weiterer großer Vorteil. So kann beispielsweise ein Ersatzteil, das häufig ausgetauscht werden muss, mithilfe eines Sensors genau auf Verschleiß überwacht werden. Das System kann so eingerichtet werden, dass ein Austausch des Teils bei vorgegebenen Verschleißwerten automatisch in Auftrag gegeben wird. So werden Stillstandszeiten während der Lieferung dieser Teile vermieden und Anlagenausfälle verhindert.
Ein weiterer wichtiger Vorteil ist, dass moderne Optimierungssysteme die Produktionsmengen automatisch an die Nachfrage oder die Materialpreise anpassen können. Bislang war dies immer noch mit langwierigen Recherchen und Berechnungen verbunden.
Tatsächlich werden alle Industriebereiche dank mehr Effizienz und Produktivität von der verstärkten Nutzung von Daten profitieren. Zusammen mit Algorithmen des maschinellen Lernens kann die Datenausgabe genutzt werden, damit sich industrielle Systeme selbst effektiv optimieren können. Gezielte Aggregation und detaillierte Analyse und Simulation der Daten können zwecks Kosteneinsparungen und Produktivitätssteigerungen vollständig automatisiert werden.
Daten hat es schon immer gegeben, aber jetzt kann man über leistungsstarke Gateways darauf zugreifen, die durch die Einführung von OPC UA über TSN noch stärker unterstützt werden.
Vier Stufen der datengesteuerten Anlagenoptimierung
Ein typischer Datenzyklus der Anlagenoptimierung sieht wie folgt aus:
- Aufzeichnung und Überwachung der Daten – Die Echtzeitaufzeichnung von Daten wie beispielsweise Betriebsgeschwindigkeit, Verschleiß, Motorverbrauch, Energieverbrauch usw. erfolgt mithilfe von IoT-Sensoren.
- Hochladen der Daten – Alle Daten werden drahtlos in einen Cloud-Speicher hochgeladen, der oft als „industrielle Cloud“ bezeichnet wird.
- Analyse der Daten – Die Daten werden automatisch in ein Simulationsprogramm oder ein virtuelles Anlagenmodell eingespeist, um so Dateneinblicke zu erhalten.
- Berichte und Maßnahmen – Berichte werden automatisch erstellt und können per Fernzugriff an zuständige Personen gesendet werden. In einigen Fällen werden automatische Maßnahmen wie zum Beispiel die Bestellung von Ersatzteilen ergriffen.
Kernbereiche der datengesteuerten Leistungsoptimierung von Anlagen
Durch den effizienten Einsatz einer Datenerfassung und -analyse an verschiedenen Standorten können die folgenden Bereiche und Aspekte optimiert werden:
Energieverbrauch
In der modernen umweltbewussten Welt stehen Unternehmen unter dem Druck, nachhaltigere Abläufe einzuführen und den Energieverbrauch zu senken. Die Reduzierung des Energieverbrauchs wird auch langfristig zu erheblichen Kosteneinsparungen führen.
Es können Systeme für die Anlagenleistungsdaten eingeführt werden, die den Energieverbrauch überwachen und gezielt steuern. So kann beispielsweise der von einem Elektromotor verbrauchte Strom während des Betriebs sorgfältig analysiert werden. Das bedeutet, dass die Stromzufuhr in Zeiträumen mit geringer Auslastung reduziert werden kann.
Prozesseffizienz
Die Nutzung einer Datenanalyse für eine verbesserte Prozesseffizienz wird Unternehmen dabei unterstützen, ihren Wettbewerbsvorteil zu wahren. Mit immer komplexer und technischer werdenden industriellen Prozessen kann die Nutzung gezielter Daten dazu beitragen, diese Prozesse überschaubar und schlank zu halten.
So können produzierende Unternehmen beispielsweise während der gesamten Produktfertigung mehrere Maschinen und Anlagen nutzen. Eine Datenanalyse kann alle Phasen erfassen, welche die Produktion verlangsamen. So können alternative Workflows eingeführt oder bestehende Workflows optimiert werden, um die Abläufe zu beschleunigen.
Regel- oder Steuerkreise sind ein wichtiger Bereich für mögliche Verbesserungen der meisten Anlagenprozesse. Untersuchungen haben aufgezeigt, dass ca. 50 % der Regelkreise eine Feinabstimmung benötigen. 25 % der Kreise sind ineffektiv und die Leistung von weiteren 25 % sinkt im Laufe der Zeit. Etwa 33 % der Regelkreise werden noch manuell gesteuert und 25 % verwenden inzwischen nicht mehr gültige Inbetriebnahmeparameter. Ein Steuerungs- oder Systemtechniker verwaltet oft Dutzende oder sogar Hunderte von Regelkreisen gleichzeitig. So ist es unmöglich, eine optimale Leistung zu erreichen. Datensysteme können dazu beitragen, sämtliche dieser Probleme mit Regelkreisen zu beheben.
Ein effektives Prozessdatensystem wird:
- Kontrollzustände analysieren und Berichte und KPI-Berechnungen bereitstellen
- Hierarchische Anlagendetails und Übersichten bereitstellen
- Datengesteuerte Einblicke und Optimierungsvorschläge erstellen
- Wartungsprobleme hervorheben oder automatisch präventive Maßnahmen ergreifen
- Regelkreisberichte erstellen und in einigen Fällen Verbesserungen vorschlagen
Anlagen- und Maschinennutzung
Wie bereits erwähnt, können Maschinen und Anlagen für die Verschleißmessung mit mehreren drahtlosen Sensoren ausgestattet sein. Das ermöglicht ein frühzeitiges Eingreifen, bevor die Maschine ausfällt, was zu einem proaktiven anstelle eines reaktiven Instandhaltungskonzepts führt.
Eine gut umgesetzte Werksdatenanalyse kann Maschinenstillstandszeiten minimieren und komplette Ausfälle oder schwere Schäden verhindern.
Cybersicherheit
Die Cybersicherheit ist ein weiterer Kernbereich, der leicht übersehen wird, aber in der heutigen Welt von entscheidender Bedeutung ist. Fachleute warnen, dass industrielle Cyberangriffe immer häufiger werden und in den kommenden Jahren zunehmen dürften.
Cyberangriffe können als Diebstahl geistigen Eigentums oder als Sabotage der betrieblichen Abläufe erfolgen. Mit dem zunehmenden globalen Terrorismus wird es immer häufiger zu groß angelegten industriellen Angriffe kommen, die Chaos verursachen sollen. Mithilfe effektiver Datenanalyse und integrierter Sicherheitssysteme werden Betriebsanomalien schnell erkannt und das Risiko schwerer Schäden minimiert.
Zukunft der datengesteuerten Optimierung der Anlagenleistung
Mit immer intelligenter werdenden Datenerfassungs- und Analysesystemen und Simulationsprogrammen werden die Möglichkeiten für Leistungsprognosen und automatisierte Reaktionen die Leistung der datengesteuerten Anlage verbessern.
Bevor beispielsweise ein neues Maschinenteil in ein komplexes System integriert wird, können bestehende Daten mit moderner Simulationsmodellierungssoftware und Spezifikationsdaten des Maschinenproduzenten kombiniert werden, um die Auswirkungen auf die Produktion vorherzusagen. Die Software kann dann Änderungen des Workflows oder des Prozesses vorschlagen, ohne dass eine tiefgehende technische Studie erforderlich wäre.
Wir treten in eine aufregende neue Phase der Anlagen- und Maschinenoptimierung ein. Dabei stehen Datenanalyse und intelligente Systeme im Vordergrund, um mehr Effizienz und Kosteneinsparungen zu erzielen. Die Unternehmen, die diese neuen Technologien und Verfahren nutzen, werden in dieser sich schnell wandelnden Industrielandschaft immer einen Schritt voraus sein und einen Wettbewerbsvorteil wahren.
