Abb. Pol Solutions
eApps4Production – intelligente Vernetzung in der Fertigung

Vor knapp zwei Jahren haben mehrere Forschungsprojekte, gefördert vom Bundesministerium für Bildung und Forschung, ihre Arbeit am Zukunftsprojekt Industrie 4.0 aufgenommen.

Heute ist es an der Zeit, ein Zwischenfazit zu ziehen.

PETER LINDLAU 

 

 

Eines dieser Forschungsprojekte zu Industrie 4.0 hat zum Ziel, Informationen und Wissen aus der Produktion zu jeder Zeit, an jedem Ort und auf beliebigen Endgeräten nutzbar zu machen. Die Nutzung realer Zustands- und Prozessdaten der sogenannten Cyber-Physischen Systeme wie Maschinen oder Werkzeuge erfolgt über anwendungsspezifische Engineering Apps (eApps). Beispiele dafür sind Anwendungen für die Auslastungsüberwachung von Maschinen, die Prozesskontrolle oder das Qualitätsmanagement. Solche Anwendungen sollen auch von produktionsnahen Ingenieuren und Technikern mit einfachen, sofort verwendbaren Werkzeugen selbst erstellt werden können.

 

Faktenorientiertes Wissen bereitstellen


Als potenzielle Anwender kommen alle Industrieunternehmen in Frage, die sich mit der Steigerung der Effizienz oder der Entwicklung neuer Geschäftsmodelle beschäftigen. Insbesondere können Unternehmen mit komplexen Prozessen und Wertschöpfungsketten profitieren, so auch die Holz be- und verarbeitende Industrie. Darüber hinaus sieht das Projektteam große Potenziale für alle Branchen, wo faktenbasiertes Wissen für die Steuerung des Kerngeschäftes bedeutend ist.

 

eApps brauchen eine Plattform


Grundlage für die Umsetzung von eApps ist eine innovative Plattform zu deren intuitiver und flexibler Konfiguration und Nutzung. Die Plattform stellt IT-Dienste zur Verfügung, die von den Nutzern individuell in die gewünschten eApps integriert werden können. Dabei können individuelle IT-Dienste von unterschiedlichsten Anbietern auf der Plattform zur Verfügung gestellt werden. Im Sinne der Gelben Seiten kann sich der Anwendungsentwickler benötigte Dienste auswählen und gezielt für eine Anwendung zusammenstellen. Die ,Föderationsplattform‘ stellt sicher, dass die einzelnen Dienste ihre Informationen in derselben Sprache austauschen und somit wohlgeordnet kommunizieren. Da Microsoft Excel ein weitverbreitetes Werkzeug in den Unternehmen darstellt, werden die unterschiedlichen Dienste unter anderem für die Nutzung in Excel zur Verfügung gestellt. Dadurch wird der Ingenieur oder fachnahe Anwender in die Lage versetzt, sehr schnell Daten aus der Werkshalle – in Echtzeit oder historisch – in beliebige Excel-Anwendungen zu integrieren. An dieser Stelle sei angemerkt, dass Excel nur eine von vielen Möglichkeiten ist, die Dienste zu nutzen.

 

Anwendungsszenarien vorgeben


Im Rahmen des Projektes wird die Plattform für den Datentransfer zwischen Maschinen, IT-Diensten und Apps entwickelt und an Fallbeispielen für das Werkzeugmanagement und Maschinen-Monitoring erprobt. Die beiden beteiligten Industrieunternehmen MAG und Leitz haben dabei Use Cases vorgegeben.


So lautet die Vorgabe von Leitz – Hersteller von Werkzeugen für die Holzbearbeitung – für Use Case 1: ermitteln der Werkzeug-Schnittleistung. Ein wesentlicher Indikator zur Bestimmung der Werkzeugstandzeit beziehungsweise Reststandzeit ist der Schnittweg, den das Werkzeug im Material zurückgelegt hat. Zu diesem Zweck muss unter anderem der spanend zurückgelegte Vorschubweg unter Berücksichtigung des zerspanten Volumens (Eintauchtiefe Werkzeug/Material), des Zahnvorschubs und der Zuordnung des Werkstückmaterials berücksichtigt werden. Das Wissen über die Werkzeug-Schnittleistung erlaubt eine bessere Prognose von Reststandwegen zur Optimierung von Rüstzeiten. Verschiedene Werkzeugsysteme können im Kontext der Prozessparameter wie Vorschub, Materialbeschaffenheit oder Schnittgeschwindigkeit besser verglichen werden.


Ziel von Use Case 2 ist es dagegen, kritische Betriebszustände zu erkennen. Eine falsche Rotationsgeschwindigkeit oder Werkzeugdrehrichtung oder auch Werkzeugbruch sind Beispiele dafür. Um dieses Ziel zu erreichen, wird eine Kamera eingesetzt, die den Produktionsvorgang beobachtet und im Fall einer Störung oder eines kritischen Betriebszustandes ein Ereignis erzeugt, um Schaden abzuwenden. Die Kamera speichert dabei permanent Bildsequenzen über eine festgelegte Periode. So können die Bildsequenzen im Störfall analysiert werden und bei der Aufklärung der Fehlerursachen helfen.


Für beide Use Cases ist das eindeutige Erkennen des eingesetzten Werkzeugs von zentraler Bedeutung. Für die Werkzeugerkennung erforscht das Projektteam daher alternative Ansätze. Zum einen wird geprüft, ob die Kamera Werkzeuge anhand des ,Fingerabdrucks‘ (gegeben durch individuelle Gebrauchsspuren) eindeutig und praxistauglich erkennen kann. Zum anderen werden Chip-Technologien getestet, die unmittelbar mit dem Werkzeug verbunden sind. Durch die Erhöhung der Prozesssicherheit und die gezielte Verbesserung der Werkzeugleistung lassen sich Rüst- und Wartungszeiten reduzieren, die Qualität erhöhen und die Effizienz der Produktion steigern. Mit der permanenten Verfügbarkeit und Analyse der Prozessdaten entsteht ein lernendes Produktionsumfeld, das im Gegensatz zu früher nicht mehr hypothesengetriebene, sondern faktenbasierte Erkenntnisse liefert. Darüber hinaus können die Informationen als Basis für nutzungsbezogene Geschäftsmodelle dienen, etwa Pay-per-Use, da Abrechnungen auf den tatsächlichen Schnittwegen erfolgen können.

 

Maschinenverfügbarkeit erhöhen


Erklärtes Ziel des Condition Monitoring ist es, ein lernendes System zur Erhöhung der Maschinenverfügbarkeit und Reduzierung ungeplanter Stillstände zu schaffen. Durch permanente Analyse von Betriebszuständen wie Spindelstrom, Schwingungen, Temperatur oder Energieverbrauch werden über die Zeit Verhaltensmuster abgeleitet, die der Vorhersage von Störfällen dienen. Über einen permanenten Abgleich des lernenden Systems mit dem realen Verhalten wird die Vorhersagequalität ständig verbessert. Im Unterschied zu traditionellen Vorhersagemodellen sollen hier die tatsächlichen Fakten für die Vorhersage herangezogen werden. Das Erfassen und die permanente Auswertung von Daten im Fertigungsprozess spielt dabei die entscheidende Rolle. Aus Projektsicht ist von besonderem Interesse, welche Erkenntnisse die Auswertung der Prozessdaten auf die Fokusbereiche Werkzeug und Maschine liefern wird.


Als Teilaspekt des Condition Monitoring gewinnt das Thema Energie in der industriellen Fertigung immer mehr an Bedeutung. Neben dem Kostenfaktor ist auch der CO2- Ausstoß zu beachten. Ziel ist es, beide Faktoren möglichst bis auf Bauteilebene zuzuordnen. Dabei wird die Stromaufnahme von unterschiedlichen Verbrauchern wie Spindel oder Stellmotoren ausgewertet. Ähnlich den zuvor erläuterten Szenarien werden die Verbrauchswerte mit den Prozessparametern abgeglichen, um Optimierungen vornehmen zu können, wie den Abbau von Lastspitzen einzelner Maschinen oder ganzer Produktionsverbunde.

 

Der aktuelle Projektstatus


Das Projekt wurde mittlerweile in einigen wichtigen Meilensteinen umgesetzt. Zunächst sei erwähnt, dass die im Testumfeld verwendeten Werkzeugmaschinen Daten liefern und ausgewertet werden können. Dies klingt unspektakulär, hat den Projektpartnern aber einiges abverlangt. In einem der Testumfelder wird eine Holz-Her-Maschine mit 810D-Steuerung eingesetzt, deren Kommunikationsmethodik auf DDE (Dynamic Data Exchange) basiert. DDE ist ein Kommunikationsprotokoll, das 1987 eingeführt wurde, also sehr alt ist. Die gute Nachricht ist: Auch ältere Maschinen mit alter Software können eingebunden werden. An diesem Punkt stellt sich die Frage nach den Standards: Wie kommunizieren die einzelnen Ressourcen und Komponenten miteinander, die am Fertigungsprozess beteiligt sind? Um dies zu klären, beschäftigten sich die Projektpartner mit Standards wie OPC-UA und MTConnect. Da MTConnect (in den USA favorisiert) auch OPC-UA unterstützt, hat man sich schließlich auf MTConnect eingelassen. Das bedeutet: Die angesprochene Holz-Her- Maschine wird zwar auf der unteren Ebene per DDE angesprochen, die Daten werden nach außen aber per MTConnect zur Verfügung gestellt – ein Proof-of-Concept ist erfolgreich umgesetzt. Das Fraunhofer Institut IPA hat in einem Vorprojekt bereits eine Plattform für den Betrieb von Cloudbasierten Diensten umgesetzt, das Virtual Fort-Knox. Im Rahmen von eApps4- Production wird Virtual Fort-Knox für den Betrieb eines Service-Marktplatzes für Industrie- Anwendungen eingerichtet. Die Dienste der Projekt-Partner werden sukzessive eingestellt. Wichtig ist: Die Dienste lassen sich auch auf anderen Plattformen oder auf Computern, die beim Endkunden betrieben werden, zur Verfügung stellen. Ihm bleibt somit die freie Wahl.

 

Die Dienste und deren Nutzung


Wie erwähnt, wurden bereits Dienste umgesetzt, die Daten von den am Produktionsprozess beteiligten Cyber-Physischen-Systemen (Werkzeugmaschine, Werkzeug) und operativen Systemen (SAP, Toolmanagement- System) liefern. Neben diesen Daten-getriebenen Diensten gibt es schon solche, die Daten aggregieren und/oder transformieren können. Außerdem liegen Dienste vor, die ereignisgesteuert definierte Workflows anstoßen. Dazu gehören beispielsweise der Ausfall der Maschine X, das Starten des Wartungsworkflows oder Einstellen von Ausfallinformationen und Wartungsparametern.


Im Beispiel wird Excel als Nutzer von Diensten eingesetzt. Speziell für Excel wurde eine Schnittstelle erstellt, die eine einfache Nutzung der bereitgestellten Dienste erlaubt. Die Daten der Holz-Her-Maschine werden an einen Aggregatordienst gesendet. Der Aggregator beinhaltet Rechenformeln zur Ermittlung des Werkzeug-Laufwegs. Im Beispiel werden zwei Berechnungsalternativen genutzt (zum einen basierend auf der Bahngeschwindigkeit, zum anderen basierend auf der Position auf der X-, Y- und Z-Achse). Bild 3 zeigt drei Dienste, die zunächst vollkommen unabhängig voneinander sind. Der erste Dienst (leitz-Holzher) ‚hört‘ auf ‚Dinge‘ und liefert die Daten an jeden, der sich an diesen Dienst ‚hängt‘. Im Beispiel ‚hängt‘ sich ein Aggregator (LaufwegLeitz) an, der Daten empfangen, umwandeln und/oder berechnen kann und diese schließlich aggregiert (zum Beispiel Summen, Durchschnitts- oder Extremwerte). Der dritte Dienst (LaufwegTo- Excel) sendet alles, was er empfängt an Excel. Erst durch die Verbindung der Dienste entsteht der Kontext. Für das Beispiel heißt das: ‚Höre‘ auf die Maschine Holz-Her, berechne den Werkzeuglaufweg und sende den aktuellen Laufweg an Excel. In der IT nennt man diese Art der Verbindung von Diensten Loosely Coupled Services. In Excel können die Daten nun mit Excel-Logik verarbeitet werden. Im gezeigten Beispiel sind die Daten mit einer Excel-Tabelle verbunden. Diese Tabelle wird automatisch mit neuen Werten gefüllt, sobald der Dienst „LaufwegLeitz“ eine neue Meldung mit dem aktuellen Laufweg sendet. Excel selbst kann ebenso als ‚Ding‘ beziehungsweise Dienst agieren und seinerseits Daten senden. Im gezeigten Beispiel sendet das Programm automatisch eine Nachricht an die Dienste- Plattform, wenn bestimmte Schwellenwerte für den Laufweg überschritten sind. Im Beispiel ist der ,Excel-Sender‘-Dienst (‚Post von Excel‘) so verbunden, dass die Meldung an einen E-Mail-Dienst übergeben wird. Der Dienst ist so eingestellt, dass eine Mail an Peter.Lindlau@gmail.com gesendet wird.

 

Neue Geschäftsmodelle möglich


Die entscheidende Frage ist natürlich: Welchen konkreten Nutzen bringt der Einsatz von Industrie 4.0-Technologie? Sei es hinsichtlich einer Effizienzsteigerung oder der Erschließung neuer Geschäftsmodelle. Im Verlauf des Projektes haben die Partner in vielen Diskussionen konkrete Potenziale erkannt: Als neues Geschäftsmodell ist darüber nachzudenken, ob nicht mehr nur Werkzeuge, sondern garantierte Schnittleistungen verkaufen werden sollten. Dafür ist natürlich ein permanentes Prozess- Monitoring erforderlich, das nach Sicht des Projektteams aber zu einer Steigerung der Effektivität führt. Das Know-how des Werkzeugherstellers, gepaart mit dem Prozesswissen und den Prozessanforderungen des Kunden sowie den Fakten aus der Produktion, bildet die Basis für das lernende System. Dennoch ist es aus Sicht des Verfassers dringend erforderlich, die Diskussion über den Einsatz und Nutzen von Industrie- 4.0-Technologie in der Industrie offen zu führen. Auch wenn der Einzelne bei zu viel Offenheit fürchtet, die eigenen Ideen preiszugeben, könnte die deutsche Industrie-4.0-Initiative ohne diese Diskussion rasch gegenüber den Wettbewerbern aus den USA und Asien ins Hintertreffen geraten. Der erste Schritt ist getan, Ideen keimen auf, jetzt ist es eine Frage der Teilnahme und der Geschwindigkeit.

www.pol-it.de  
www.eapps4production.de

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