Analytics Software wertet Roboter- und Prozessdaten millisekundengenau aus

IoT-Lösung blickt live in die Lackierkabine

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Dürrs IoT-Lösung Ecoscreen Equipment Analytics macht Abläufe in Lackieranlagen transparent und intelligent: Sie wertet alle Roboter- und Prozessdaten millisekundengenau aus. Highlight ist eine Streaming-Analytics-Anwendung für die Datenanalyse in Echtzeit.

Die Software Ecoscreen Equipment Analytics erfasst und analysiert alle relevanten Signale der Sensoren und Aktoren in der Lackieranlage. Beispielsweise stellt die Applikationstechnik des Roboterarms permanent Daten der Druckregler, Dosierpumpen und Farbventile bereit. Hauptnadel, Turbinendrehzahl, Lenkluft und Lufterhitzer sind ebenfalls an den Datenrecorder angeschlossen. Darüber hinaus erfasst die Software Ecoscreen Equipment Analytics die Positionen, Drehmomente und Temperaturen der einzelnen Achsen der Lackier- und HandlingsRoboter.

Diesen Angaben werden Sachverhalte aus den Lackierzellen gegenübergestellt, wie Start- und Endzeitpunkt einer Lackierung oder Produktionsdaten einzelner Karosserien, wie Typ- und Farbcode. Auch alle Fehler aus dem Lackierprozess werden erfasst.

Diese Daten werden nicht nur gesammelt und gespeichert: Eine visuelle Darstellung der Daten schafft Transparenz: „Mithilfe des Visual Analytics Moduls können wir die Daten der zurückliegenden Wochen bis auf den Millisekundentakt genau nachvollziehen“, erklärt Dr. Lars Friedrich, Vorstand der Dürr Systems. „Die detaillierten Informationen helfen dabei, Fehler schneller zu identifizieren und zu beseitigen. Die Quervergleiche verschiedener Roboter verbessern die Ursachenanalysen und unterstützen den Anlagenbetreiber dabei, die Verfügbarkeit der Anlage zu steigern und den Gesamtprozessablauf zu verbessern.“

Die Prozesssignale kann die Software in einer 3D-Ansicht auch mit den gefahrenen Bahnverläufen der Roboter und der exakten Position der Karosserie gemeinsam darstellen und abgleichen.

Algorithmen errechnen Idealzustand

Das Zusatzmodul Streaming Analytics geht noch einen Schritt weiter: Es analysiert die Daten in Echtzeit. Mithilfe von Algorithmen werden aus den erhobenen Daten Muster und Zusammenhänge errechnet, die den Idealzustand der Anlage beschreiben. Bereits kleinste Anomalien sowohl innerhalb der Anlage als auch im Prozess werden automatisiert ermittelt. Mitarbeiter können so Abweichungen auf den Grund gehen, noch bevor die Karosserie die Lackierkabine verlässt. Für die Streaming-Analytics-Funktion kommt eine Software der IIoT-Plattform Adamos zum Einsatz, die Dürr gemeinsam mit der Software AG und mehreren Maschinenbauern betreibt.

Mit Streaming Analytics stehen dem Anlagenbetreiber leicht bedienbare Grafikoberflächen zur Erstellung von Analysemodellen bereit. Damit kann ein Experte ein Analysemodell erstellen, welches aus der Charakteristik des Signalverlaufs automatisch Auffälligkeiten ermittelt.

Künftig maschinelles Lernen möglich

„Parallel zu Streaming Analytics entwickelt Dürr für Batch-Analytics-Anwendungen weitere Module, die auf der Basis künstlicher neuronaler Netze arbeiten. Die Software erlernt vollautomatisch den optimalen Prozesszustand und registriert jegliche Abweichungen. Das heißt, die Software löst Problemstellungen zukünftig durch maschinelles Lernen selbst“, blickt Dr. Friedrich voraus. „Sofern die selbstlernenden Module Trends feststellen, können Probleme im Equipment sogar unter Angabe einer Prognose des Ereigniszeitpunktes vorausschauend erkannt werden.“

Die Software Ecoscreen Equipment Analytics ist seit 2018 bei Automobilherstellern im Einsatz. Das auf Echtzeitdaten basierende Zusatzmodul Streaming Analytics wird seit dem vierten Quartal 2018 in einer kompletten Produktionslinie erstmalig eingesetzt. Das mit künstlicher Intelligenz arbeitende Modul Batch Analytics befindet sich derzeit bei einem Kunden in der Erprobungsphase. Entwickelt wurde das Ganze in der Digital Factory von Dürr. In diesem Kompetenzzentrum arbeiten rund 100 Software-Experten an Lösungen für die Digitalisierung von Produktionsprozessen.

Dürr Systems AG

www.durr.com



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