IoT-Plattformen

Andrea Gillhuber,

Der Motor für IIoT-Projekte

Das Internet of Things ermöglicht es gerade in der Industrie, Zeit und Kosten zu sparen sowie neue datenbasierte Geschäftsmodelle zu entwickeln. IoT-Projekte vom Whiteboard in die Praxis zu bringen ist jedoch noch eine große Herausforderung. Einige Anwendungsbeispiele zeigen aber, wie IoT-Projekte mithilfe von IoT-Plattformen schnell und einfach umgesetzt werden können. 

Der Motor für IIoT-Projekte © Fotolia.com / leowolfert

Laut der Studie „Internet of Things 2018“ von Computerwoche und CIO bewerten 47 Prozent der Befragten die Relevanz des IoT als sehr hoch oder hoch. Einige Unternehmen haben bereits IoT-Konzepte in einem Proof of Concept erprobt, aber noch nicht in der Praxis umgesetzt. Sie stehen nun vor der Herausforderung, ihre Konzepte in die Praxis zu überführen und zu skalieren – und das, ohne den laufenden Betrieb zu stören. Dafür müssen alte Maschinen oft erst einmal internetfähig gemacht werden. Mit einer IoT-Plattform ist dieser Schritt – nämlich Bestandssysteme einzubinden – schnell gemacht. Sie bietet eine einfache Integration in bestehende Systeme und Prozesse und lässt sich maßgeschneidert an die jeweiligen Bedürfnisse anpassen. Mehr als die Hälfte der deutschen Unternehmen haben die Bedeutung von IoT-Plattformen bereits erkannt: 57 Prozent der Befragten halten sie für die wichtigste Technologie in Bezug auf das Internet der Dinge. Allerdings haben bisher erst 22 Prozent eine solche Plattform im Einsatz. Wie Plattformen helfen, IoT-Projekte schnell auf die Straße zu bringen, zeigen die Anwendungsbereiche des IoT im Bereich Fertigung.

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Potenziale und Einsatzszenarien für IoT in Industrie

Das sogenannte Industrial Internet of Things schafft die Voraussetzung für eine erweiterte Form der vernetzten Produktion und bietet somit neue Potenziale für eine ganzheitliche Prozessoptimierung. Zwar sind Fertigungsanlagen bereits heute größtenteils innerhalb klassischer Systemarchitekturen vernetzt, aber IIoT geht über die Vernetzung der Produktionsmaschinen hinaus: Es verbindet die Operational Technologie (OT) der Fertigungsstraße mit der Unternehmens-IT. Wenn Produktion, Logistik, Einkauf und Vertrieb dieselbe Datenbasis haben, lässt sich die komplette Wertschöpfungskette digital abbilden und es ergeben sich neue Möglichkeiten: Indem Unternehmen ihre wertgebundenen Güter digital erfassen, können sie diese überwachen und die Gesamtanlageneffektivität steigern. Wenn Produktionsstraßen an verschiedenen Standorten vernetzt werden, kann ein Produktionsleiter die Klone vom Hauptstandort aus gleichzeitig aus der Ferne überwachen. Qualitätskontrollen und Wartung finden nicht mehr wie bisher manuell, sondern automatisiert statt– mithilfe von Condition Monitoring, Predictive Maintenance und Maintenance Execution: Mit Condition Monitoring überwachen Institutionen anhand von Daten den Zustand der Produktionsmaschinen, um daraus abgeleitet Wartungsintervalle manuell zu steuern. Eine vorausschauende Instandhaltung durch den Einsatz von intelligenten Algorithmen erlaubt Predictive Maintenance. Aus den Maschinendaten lässt sich ableiten, wann eine Wartung erforderlich ist, sodass sie Mitarbeiter rechtzeitig ausführen können, bevor es zu Problemen kommt. Maintenance Execution stößt den Wartungsprozess schließlich automatisiert an. Die nachfolgenden Anwendungsfälle beschreiben, wie einige dieser Szenarien erfolgreich in die Praxis umgesetzt werden konnten.

Beispiel 1: Qualitätssicherung in der Elektrodrahtherstellung

Das Unternehmen Schwering & Hasse Elektrodraht produziert jährlich über 50.000 Tonnen Draht, die unter anderem in der Industrie eingesetzt werden. Für den Drahthersteller spielt Qualitätssicherung eine große Rolle, da der Elektrodraht mit einer feinen Isolierschicht überzogen ist. Weicht diese minimal von der Spezifikation ab, wird der ganze Draht unbrauchbar. Um die Qualitätskontrolle zu optimieren, wollte der Drahthersteller seine Produktion transparent machen und ein Frühwarnsystem einführen, das Abweichungen von der Norm zeitnah erkennt. Die Apama Streaming Analytics Plattform der Software AG ermöglicht es, Qualitätsfaktoren in Echtzeit zu analysieren und mit relevanten, historischen Produktionsdaten abzugleichen. Wird ein Draht beim Aufbringen der Isolierschicht beispielsweise wärmer als vorgesehen, kann das Qualitätsmängel verursachen. Das System schlägt Alarm, sodass das Unternehmen den Fehler sofort beseitigen kann. Mit der Apama-basierten Lösung konnte Schwering & Hasse die Qualitätssicherung steigern und ist jetzt in der Lage, neue Produkte schneller auf den Markt bringen, da die Qualität der Fertigung kontinuierlich überwacht wird und so Risiken für Mängel reduziert wurden.

Beispiel 2: Predictive Maintenance von Dampferzeugern

Certuss nutzte die Cumulocity-Plattform, um seinen Predictive-Maintenance-Service aufzubauen. © Software AG

Das Krefelder Unternehmen Certuss produziert geräuscharme, zuverlässige Dampferzeuger für den Dauerbetrieb. Da die Dampferzeuger in komplexe Prozesse eingebunden sind, können Störungen das komplette Produktionsergebnis beeinflussen und langwierige Ausfälle verursachen. Um den reibungslosen Betrieb zu gewährleisten, hat der Hersteller einen Predictive-Maintenance-Service aufgebaut. Für jedes Gerät überwacht er 60 Parameter in Echtzeit, darunter den Druck, die Temperatur, den Verbrennungszustand und den Wasserstand. Durch die Analyse der Daten kann Certuss Fehlerprognosen mit detaillierten Diagnosen stellen. Der Hersteller ist damit in der Lage, frühzeitig zu erkennen, wann er einen Service-Techniker losschicken muss. So kann er Fehlerzustände vermeiden, Ausfälle minimieren und die Kundenzufriedenheit steigern. Per Fernkonfiguration lassen sich die Dampferzeuger exakt an die geforderte Dampfmenge anpassen. Das spart Energiekosten. Certuss baute seine Lösung auf der Cumulocity-IoT-Plattform auf und konfigurierte sie entsprechend seiner Anforderungen.

Ein Proof of Concept allein reicht nicht

Anwendungsfälle wie Schwering & Hase, Certuss und die Studie „Internet of Things 2018“ legen den Erfolg von IoT-Projekten dar. Bei fast einem Fünftel der Studienteilnehmer stellte sich der Mehrwert sofort ein, bei mehr als 40 Prozent nach spätestens drei Monaten und bei dem Rest nach einem Jahr. Nur diejenigen Industrieunternehmen, die ihre IoT-Projekte nach einem Proof of Concept auch in der Praxis umsetzen, profitieren von den Möglichkeiten des IoT – und können nur so ihre Effizienz steigern, Kosten sparen und sich am Markt gegenüber dem Wettbewerb behaupten.

Werner Rieche, President DACH der Software AG / ag

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