Vorausschauende Wartung mittels Sensoren und KI

Ein inzwischen weit verbreitetes Einsatz-szenario für IIoT ist Predictive Maintenance. Ungeplante Wartungen sind Gift für die Produktivität: Plötzlich auftretende Maschinenausfälle gehen ins Geld. Aus diesem Grund wird lieber in kurzen Abständen gewartet, auch wenn es vielleicht noch nicht notwendig ist. Durch die Auswertung von Nutzungsdaten ist es möglich, drohende Ausfälle rechtzeitig zu erkennen, die Wartungsarbeiten notfalls aus der Ferne durchzuführen oder sie in einen Zeitraum zu legen, in dem ein Maschinenstillstand weniger Probleme verursacht. Die Wartungsarbeiten effizient zu gestalten, ist normalerweise schwierig, da die Unterbrechungen mal nach einem Monat, mal erst nach einem halben Jahr passieren. Anhand von Daten, die über IIoT gesammelt werden, kann ein Algorithmus berechnen, wann ein Ausfall voraussichtlich eintritt. Mit diesem Wissen lassen sich enorme Einsparungen realisieren. Aber selbst wenn kein Ausfall droht, können stark abgenutzte Komponenten etwa durch Leckagen oder Reibung den Energieverbrauch erhöhen. Durch den Abgleich mit historischen Daten lässt sich das rechtzeitig erkennen.

Mit der zunehmenden Verbreitung von 5G rücken zudem mobile Roboter und Werkzeuge oder autonome Transportsysteme in den Mittelpunkt. Der neue Standard ermöglicht Spezialnetze ganz nach Bedarf: Vom ultraschnellen mobilen

Breitband mit Datenübertragungsraten bis zu 10 GB/s über die Kommunikation für Echtzeit-Anwendungen mit Antwortzeiten im Bereich von 1 ms bis hin zur Datenkommunikation mit vielen Teilnehmern wie Machine-to-Machine. Gleichzeitig haben Industrieunternehmen mit 5G die Möglichkeit, eigene Mobilfunknetze zu betreiben, ohne dafür eine generelle Telekommunikationslizenz zu benötigen. Diese Campusnetze verfügen über reservierte Frequenzbereiche und schließen die Lücken von anderen Funktechnologien. WLAN etwa reicht für statische Prozesse, wie beispielsweise die Überwachung einer fest stehenden Maschine aus. Fahrerlose Transportsysteme oder selbstständig agierende Roboter zeigen allerdings die Grenzen von WLAN auf – beim Wechsel in eine andere Zelle würden die Systeme zunächst anhalten, um eine neue Verbindung aufzubauen.

Industrielle Prozesse verbrauchen oft auch große Mengen an Energie, sodass Betriebe schon bei geringen Verbesserungen im Last-Management beträchtliche Kosten sparen. Dank IIoT sind die Verantwortlichen in der Lage, sich über den Ressourcenverbrauch einzelner Maschinen, bestimmter Standorte oder des gesamten Unternehmens zu informieren und diesen zu optimieren.

Spezielle Anforderungen an die Infrastruktur

Beim Aufbau von Edge-Computing-Infrastrukturen für IIoT müssen Industrieunternehmen allerdings unterschiedliche Punkte beachten, was Skalierbarkeit, Echtzeitfähigkeit, Interoperabilität sowie Datenschutz und Sicherheit angeht. Gerade für den Einstieg bieten sich ganzheitliche, vorgefertigte IIoT-Lösungen mit größerer technologischer Breite und Partnerökosystemen an, um die Bereitstellungs-, aber auch die Amortisationszeit zu verkürzen. Grundlage ist ein Framework, das die gesammelten Daten analysiert, sie den Anwendern zur Verfügung stellt und Anweisungen wieder zurück an die Geräte sendet. Es stellt damit die Basisfunktionen zur Verfügung, um etwa in den Bereichen Maintenance und Operations Potenziale zu heben und Verbesserungen voranzutreiben. Gleichzeitig erleichtert ein solches Framework die Konnektivität der Geräte und stellt eine interaktive Ansicht über System- und Softwareanwendungen bereit. Durch das Zusammenführen der Datenfeeds wird auch die Transparenz erhöht, Mitarbeiter können nun problemlos auf alle Informationen rund um die Maschinen zugreifen.

Direkt an der Edge, also am Netzwerkrand, braucht es Geräte und Tools, die mit den teils rauen Umgebungen, bedingt durch Staub oder hohe beziehungsweise niedrige Temperaturen, zurechtkommen. Standard-IT-Komponenten, die oftmals für die Steuerung und Kontrolle von industriellen Anlagen eingesetzt werden, halten den Anforderungen nicht Stand. Gleichzeitig sollten Unternehmen darauf achten, dass die Lösungen auf offenen Standards basieren – ein Vendor-Lock-in erschwert systemübergreifende Integra-tionen. Eine zentrale Rolle nimmt zudem der IT-Partner ein. Er identifiziert gemeinsam mit dem Industrieunternehmen den Use Case und definiert die Maßnahmen zur Umsetzung inklusive Analyse und Einstufung der Daten. Nicht zuletzt spielt auch das Thema Sicherheit eine wichtige Rolle. Grundlegend braucht es eine mehrstufige Security-Architektur. Das schließt die Überwachung aller Komponenten sowie die Segmentierung der einzelnen Produk- tionsbereiche, aber auch die Ende-zu-Ende-Verschlüsselung, etwa vom Roboter zur entsprechenden Anwendung für die Lagerverwaltung, sowie den geschützten Remote-Zugriff für Wartungstechniker ein.

Die Transformation eines konventionellen Fertigungsbetriebs zur digitalen Fabrik wird in naher Zukunft auf der Agenda jedes Industrieunternehmens stehen. Mit einer IIoT-Infrastruktur können sie Daten überwachen, sammeln, austauschen und analysieren. Die gewonnenen Erkenntnisse liefern wichtige Informationen zur Steuerung von Geschäftsprozessen und -entscheidungen – und damit zur Zukunftsfähigkeit des Unternehmens.

Uwe Wiest, General Manager & Director Sales OEM & IoT Solutions DACH, Dell Technologies