Blog : Fünf Möglichkeiten, durch Datenanalyse die Kosten zu senken und die Produktivität zu steigern.

Von der Energiewirtschaft bis zur Fertigung möchten Unternehmen in jeder Phase ihres Prozesses ein neues Maß an Effizienz und Produktivität erreichen. Viele Unternehmen erkennen, dass echte Verbesserungen der Rentabilität nur durch die Optimierung komplexer industrieller Prozesse an der Quelle erzielt werden können, und wenden sich dazu programmierbaren Automatisierungssteuerungen und Optimierungssoftware zu. Während sich diese Tools schnell weiterentwickeln, um mit den sich ändernden Anforderungen der Branche Schritt zu halten, können Komplexitäten wie Latenz und Sicherheit eine Herausforderung sein.

Während speicherprogrammierbare Steuerungen (SPS), die in den 1970er Jahren entwickelt wurden, die im Vergleich zu relaisbasierten Systemen eine viel größere Flexibilität bei der Programmierung bieten, werden sie immer noch mithilfe der Kontaktplanlogik programmiert, um das Erscheinungsbild von Schaltplänen nachzuahmen.

Programmable Automation Controllers (PACs) gingen noch einen Schritt weiter und stellten eine einzige Plattform bereit, die in mehreren Bereichen wie Bewegungs-, diskreten und Prozesssteuerungsanwendungen arbeitet und die ein noch höheres Maß an Flexibilität und Interoperabilität mit Unternehmenssystemen bietet. Sie können sich jedoch nicht dynamisch an sich ändernde Geschäftsziele anpassen und werden als statische Komponenten angesehen, die bei der Installation stark durch die Konstruktionsspezifikationen eingeschränkt werden.

Während ein Großteil des Marktes immer noch SPS und PAC Systeme verwendet, schafft das wachsende industrielle Internet-Zeitalter den Raum für die Weiterentwicklung von Analysetools. Da diese Tools immer komplexer werden, um dem zunehmenden Bedarf an Flexibilität gerecht zu werden, muss bei der Optimierung eines Prozesses immer mehr berücksichtigt werden. Hier sind fünf Möglichkeiten, um durch Datenanalyse betriebliche Effizienz zu erzielen, Kosten zu senken und die Produktivität zu steigern

Die IoT-Ära umfasst viele physische Geräte, die eine große Datenmenge produzieren. Die Integration und Organisation dieser Daten ist entscheidend, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Heutzutage können Daten und Analysen dazu beitragen, den Gerätebetrieb an die Geschäftsziele und die Leistung zu binden. Wenn Geräte und Ausrüstungen erfolgreich in die Anlage sowie in Tools zur Geschäftsautomatisierung integriert werden, wird es einfacher, zustandsbasierte Wartungsstrategien zu entwickeln und gleichzeitig die Gesamtanlageneffektivität (OEE) zu verbessern.

Die zustandsbasierte Wartung ist die Planung der Gerätewartung während Frühwarnzeichen von Fehlern im Gegensatz zu einer geplanten/kalenderartigen Wartung. Dies funktioniert bei vielen Arten von Geräten, insbesondere wenn diese eine konsistente Aufgabe ausführen, z. B. eine Pumpe, ein Motor, ein Kompressor oder ein Lüfter. Techniker untersuchen langfristige Trends der wichtigsten Prozessparameter für das Gerät und lernen, Verhaltensänderungen zu erkennen, die auf mechanische Probleme hinweisen. Fortgeschrittene Benutzer können statistische Modelle des Geräts entwickeln und vorhandenes Verhalten mit dem Modell vergleichen, um potenzielle Probleme zu lokalisieren.

Die neuesten Fortschritte in der Prozessortechnologie steigern die Leistung industrieller Geräte rasch, was zu einer erweiterten und häufig vielseitigen Rolle für Edge-Controller führt. Eine Möglichkeit, die inhärente Multi-Core-Verarbeitungsleistung der neuen Generation ergebnisoptimierender Edge-Geräte optimal zu nutzen, ist die Virtualisierung programmierbarer Automatisierungssteuerungssysteme.

Die Fähigkeit von Hardwarevirtualisierungstechniken, mehrere Betriebssysteme gleichzeitig auszuführen, bietet einen neuen Ansatz zur Optimierung von Steuerungsprozessen und zur Optimierung von Steuerungsprozessen, indem Analyse- und Optimierungsanwendungen auf Maschinenebene ausgeführt werden können, ohne die deterministische Echtzeitsteuerung direkt zu beeinträchtigen oder zu behindern.

Durch die Erfassung und Analyse von Daten und die Echtzeit Verwendung dieser Daten zur Anpassung an eine Vielzahl von Variablen bieten programmierbare Automatisierungssteuerungssysteme der neuen Generation eine verbesserte Produktivität, Effizienz und Sicherheit für jeden Betrieb.

Da jeder Betrieb anders ist und jedes Unternehmen unterschiedliche Arten und Mengen verbundener Geräte und Prozesse hat, ist es umso besser, je flexibler und konnektiver eine Optimierungssoftware ist, wenn externe Daten für die Analyse und Optimierung industrieller Vorgänge genutzt werden.

Die Edge-Technologie spielt auch eine wichtige Rolle bei der Echtzeit-Datenverarbeitung. Während die Cloud Wunder bewirken kann, wenn es darum geht, Daten zentral zu verarbeiten und zu speichern, besteht bei einigen Anwendungen weiterhin ein Problem mit der Latenz, bei dem selbst eine Verzögerung von Sekundenbruchteilen beim Senden und Verarbeiten von Daten einen Vorgang behindern kann. Bei diesen Anwendungen wird diese Verzögerung durch die Verarbeitung von Daten am Rand (an der „Edge“) behoben, anstatt sie an die Cloud zu senden. Entscheidungen können sofort getroffen werden, was zu einer echten Echtzeitantwort führt.

Mensch-Maschine-Schnittstellen (HMI) können über einen Webbrowser auf Daten auf dem Gerät zugreifen. Das webbasierte HMI bietet eine Reihe von Vorteilen. Einer der wichtigsten ist, dass es von überall zugänglich ist.

Auch können auf webbasierte HMIs von jedem mobilen Gerät zugegriffen werden. Dies kann den Platzbedarf eines Betriebes verringern und eine neue Generation von Mitarbeitern unterstützen, die den größten Teil ihrer Arbeitszeit im Betrieb anwesend verbringen. Eine webbasierte Anwendung kann einmal entwickelt und dann auf jedem Gerät bereitgestellt werden, das typische Webbrowser unterstützt. Dies kann Kosten senken und Zeit bei der Entwicklung und Fehlerbehebung sparen.

Für OEMs kann es schwierig sein, den Zustand und den Zustand der Systeme zu beurteilen, insbesondere wenn sie große Flotten oder zahlreiche Remote-Assets verfolgen müssen. Ohne Konnektivität müssen die OEM-Serviceteams zu jedem Kunden reisen, der seine Geräte entweder proaktiv nutzt - in diesem Fall müssen sie jeden von ihnen besuchen - oder reaktionär, weil bereits ein Fehlerfall eingetreten ist. Der erste Fall kann möglicherweise viel Reisezeit in Anspruch nehmen, um Geräte zu erreichen, die einwandfrei funktionieren. Und der zweite Fall ist nicht viel besser, da der OEM einen Kunden besucht, der bereits von Geräteausfällen betroffen ist, die Reputationsschäden und den potenziellen Verlust zukünftiger Verkäufe verursachen können.

Daher besteht der Vorteil von Echtzeitinformationen, insbesondere wenn es sich um Ausnahmen handelt, darin, dass die OEM-Serviceteams aus der Ferne Einblick in den Zustand ihres Gerätebestands erhalten. Auf diese Weise können OEMs Geräte bei Frühwarnzeichen für einen Ausfall proaktiv warten, anstatt erst dann zu agieren, wenn das Gerät tatsächlich ausgefallen ist.

Wenn OEMs Daten aus der Ferne und sicher erfassen und analysieren können, können sie Wartungsingenieuren und Endbenutzern, die die Geräte gekauft haben, auf einfache Weise verwertbare Informationen bereitstellen. Durch den Zugriff auf detaillierte Fehlerprotokolle, Hardware- und Firmware-Versionen sowie die Sweep-Zeit können Bediener Fehler aus der Ferne beheben, wodurch die Betriebskosten und ungeplante Ausfallzeiten erheblich reduziert werden.

Die Fernüberwachung und -diagnose mithilfe von Cloud-basierten Diensten bietet OEMs auch Einblicke in die Verwendung ihrer Maschinen durch Kunden und kann die Leistung, Prozesse und Rentabilität von Assets optimieren.