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IoTEigentlich ist es leicht, sich die Potenziale des Internet of Things (IoT) für die Fertigungsindustrie auszumalen. Man muss nur an die Wunder der modernen Technik denken, die jeden Tag an einem vorbeifahren

Züge: Diese sind mit über 250 Sensoren ausgestattet, die pro Minute 150.000 Datenpunkte erfassen. Richtig interpretiert helfen diese Echtzeit-Daten, Ausfälle und Verspätungen zu reduzieren sowie Einnahmeverluste zu minimieren.

Doch diese Entwicklung betrifft nicht nur die Verkehrsmittel, sondern vor allem auch die produzierende Industrie. Ehemals isolierte Komponenten, Maschinen und Systeme einer Produktionsanlage können über das Internet durch ein Sensornetzwerk miteinander verknüpft werden. Dadurch entstehen große Datenmengen, die Entscheidungsprozesse automatisieren und erheblich vereinfachen. Hersteller können in Echtzeit reagieren, die Systemverfügbarkeit und Ressourcenauslastung optimieren, Vermögensgegenstände per Fernzugriff verwalten sowie Betriebsstörungen vor deren Eintritt abwenden. Kurzum: Die Effizienz der Betriebsabläufe lässt sich enorm steigern.

Dieses Szenario ist längst keine Zukunftsmusik mehr. Schon jetzt arbeiten Fabriken und Anlagen, die mit dem Internet verbunden sind, produktiver, effektiver und intelligenter als deren unverbundene Pendants. Fortschritte in der Sensortechnik – vor allem Miniaturisierung, Leistung, Kosten und Energieverbrauch – begünstigen diese Entwicklung zusätzlich.

Einstieg in das IoT: Instandhaltung

Ein gutes Anwendungsgebiet für den Einstieg in das IoT ist die vorausschauende Instandhaltung („Predictive Analytics“). Traditionelle Wartungsintervalle hängen von Parametern wie Zeit und Nutzung ab. Sie berücksichtigen nicht die tatsächliche, individuelle Auslastung der Produktionsmaschinen – die oft vom prognostizierten oder geplanten Wert abweicht. Auch Rahmenbedingungen wie Luftfeuchtigkeit, Staub und Temperatur beeinflussen die Maschinenabnutzung. Trotz strengem Wartungsplan kommt es daher zu Fehlfunktionen, Ausfallzeiten und somit zu Produktionsausfällen. Die vorausschauende Wartung ermittelt durch die Kombination aus Sensoren, Daten und Analysen nicht nur den tatsächlichen Gebrauch der Maschine, sondern identifiziert auch mögliche Risikopotenziale. Dafür werden die für die Wartung relevanten Daten an die Cloud geschickt, wo ein Analysetool Abweichungen von den erstellten Prognosen erkennt. Die Wartung der Produktionsmaschinen erfolgt so genau dann, wenn tatsächlich Bedarf besteht.

Messbare Effizienzsteigerung

Ein Praxisbeispiel veranschaulicht dies: Ein Fertigungsunternehmen produziert rund um die Uhr Tausende von Zylinderköpfen. Für jeden Zylinderkopf wird ein Datenblatt mit mehreren hundert Prozessparametern (Messwerte, Zeiten, Temperaturen, verwendete Werkzeuge usw.) angelegt, die kontinuierlich mit den Zielvorgaben gegengecheckt werden. Für diesen Prozess würden selbst erfahrene Spezialisten unzählige Tage brauchen. Mit Predicitve Analytics hingegen werden alle relevanten Messdaten schon während der Fertigung gesammelt, Zeiten und Inhalten zugeordnet und für statistische Auswertungen vorbereitet. Abweichungen vom Standard sind innerhalb weniger Minuten einsehbar und ermöglichen sofortige Korrekturmaßnahmen. Im Ergebnis stieg die Fertigungseffizienz um 25 Prozent und die Produktionsanlaufzeit sank um 50 Prozent.

Schnelle Speicher helfen beim sortieren der Daten

Das IoT produziert eine große Masse an unstrukturierten Daten, die geordnet, analysiert und ausgewertet werden müssen, bevor wichtige Informationen herausgefiltert und zur Verfügung gestellt werden können. Schnelle Speicher, die die Daten ohne Leistungsverlust dort zur Verfügung stellen, wo sie benötigt werden, bilden dafür die Voraussetzung. Dies ist zum Beispiel durch Flash-Speicher oder hybride Speichersysteme möglich. Firmen, die in Zukunft vorne mitspielen wollen, sind gut beraten, jetzt zu investieren, damit die Wunder der modernen Technik in Zukunft nicht an ihnen vorbeirasen.

Weitere Informationen zum Thema finden Sie hier.

www.netapp.com/de
 

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