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Mit homogenisierten Daten auf Digitalkurs

Maschinendaten für Mindsphere aufbereitet
Mit homogenisierten Daten auf Digitalkurs

Mit homogenisierten Daten auf Digitalkurs
Florian Göldner, Vice President Qualität bei Siemens (rechts), und Ulrich Grauvogel, CMO bei Data Ahead (links), im digitalisierten Werk der Spritzgussspezialisten Peiler & Klein in Höchstadt. Bild: Siemens
Der fränkische Spritzgießbetrieb Peiler & Klein realisiert mit Siemens Mindsphere eine Reihe von Industrie-4.0-Anwendungen. Die Maschinendaten werden dazu mithilfe der Lösung Elastic Gear des Nürnberger Systemhauses Data Ahead homogenisiert.

Peiler & Klein produziert mit rund 100 Mitarbeitern an drei Standorten technische Spritzgussteile für die Automobil-, Elektrotechnik-, Haustechnik-, Kosmetik- und Luftfahrtindustrie – unter anderem für Siemens. So werden im Jahr rund 17 Millionen Kunststoffteile an das Elektronikwerk Amberg und das benachbarte Gerätewerk geliefert.

Um seine Rolle als Top-Lieferant zu sichern, machte sich Peiler & Klein-Geschäftsführer Christian Werner bereits 2015 auf den Weg in Richtung Smart Factory. Die Grundlagen waren dank des hochmodernen Maschinenparks bereits vorhanden, die Rohdaten aus den rund 70 Spritzgussmaschinen mussten also nur noch bereitgestellt und ausgewertet werden.

Doch um jederzeit eine hohe Transparenz durch den Echtzeitzugriff auf wichtige Qualitäts- und Produktionsdaten bieten zu können, braucht es vor allem zwei Dinge: Eine zuverlässige Anbindung an das Industrial Internet of Things (IIoT) sowie eine gezielte Verwertung der bereitgestellten Daten.

Mindsphere analysiert Daten

Die Verwandlung von Big Data in Smart Data leistet etwa die Siemens-Plattform Mindsphere, die Maschinendaten mithilfe eines breiten Spektrums von Apps in der Cloud umfassend analysiert, um Verfügbarkeit zu erhöhen sowie Produktivität und Effizienz zu verbessern. „Aber solchen neuen Funktionen und Services fehlt meist der direkte Zugriff auf die Rohdaten im Shop-Floor“, weiß Ulrich Grauvogel, CMO beim Nürnberger Systemhaus Data Ahead, das sich IIoT-Partner im Mindsphere-Ökosystem engagiert.

Proprietäre Middleware und dedizierte Schnittstellen und Gateways erschweren eine transparente Bereitstellung und Auswertung von Fertigungsdaten. „Bevor sich Unternehmen ins Industrie-4.0-Thema stürzen, sollten sie deshalb zunächst einmal ihre Hausaufgaben machen und alle teilnehmenden Datenquellen homogenisieren“, empfiehlt Grauvogel.

Besonderen Wert legt er dabei auf die Feststellung, dass „Homogenisierung“ nicht mit „Formatierung“ oder „Standardisierung“ gleichzusetzen sei. Elastic Gear, die Architektur der Nürnberger für das schnelle Finden und Nutzen von Daten, schließt die Lücke und homogenisiert sämtliche Datenformate und -quellen, ohne dass Rohdaten verloren gehen. „Maschinendaten sichtbar zu machen, ohne vorher zu definieren, wie und durch wen sie im Endeffekt ausgewertet werden sollen, war und ist der Leitgedanke in allen unseren Projekten“, unterstreicht Grauvogel.

Visualisierung an der Anlage

Und mit der Hifive-App von Elastic Gear lassen sich sämtliche Anforderungen von Mindsphere zur Verarbeitung von Massendaten erfüllen. Auch Peiler & Klein-Geschäftsführer Christian Werner stieß auf der Suche nach Hilfe auf das Nürnberger Systemhaus. Inzwischen homogenisiert Elastic Gear bei Peiler & Klein sämtliche verteilte Datenquellen, etwa an Trocknungsöfen und Granulatwaage oder den Sensoren an den Spritzgießmaschinen.

Mithilfe von Simatic Panel PCs ist eine Visualisierung direkt an der Anlage möglich. So können die Fertigungsprozesse direkt auf Shopfloor-Ebene, selbst im Team und in Echtzeit, analysiert werden. Gleichzeitig hält sich der Installationsaufwand in Grenzen: Die Hardware-Komponenten werden lediglich als Huckepackgerät an die jeweilige Fertigungsmaschine angedockt, ohne einen Eingriff in die jeweilige Prozesssteuerung vornehmen zu müssen.

Mithilfe von Mindsphere konnten bereits auf Basis dieser Daten eine Reihe von innovativen Anwendungen zur Effizienzsteigerung realisiert werden, etwa die direkte Anzeige der Overall Equipment Effectiveness (OEE), das Loadbalancing zwischen einzelnen Maschinen, eine umfassende Werkzeugüberwachung und der Einsatz von digitalen Zwillingen.

Data Ahead AG

https://dataahead.de/

Siemens AG

https://siemens.mindsphere.io/


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