Die Industrie 4.0 hat zum Ziel, dass sich Produkte, Maschinen und Anlagen eigenständig und dynamisch an veränderte Anforderungen anpassen und selbst optimieren. Der IST-Zustand sieht in vielen Unternehmen wie folgt aus: Die in der Vergangenheit angeschafften Systeme verfügen nicht über offene Schnittstellen und getrennte Bedienoberflächen, Daten können nicht über Systemgrenzen hinweg fließen. Es fehlt eine anwendungsneutrale Datenschicht in der Mitte und eine übergreifende Logik. Die in-integrierte informationssysteme GmbH (www.in-gmbh.de) bietet mit «sphinx open online» eine IoT-Plattform der 3. Generation (gemäß IDC-Definition), die es ermöglicht, relevante Daten aus verschiedenen Gewerken zusammenzuführen, intelligent zu verarbeiten und Systeme aktiv zu beeinflussen.
Eines der wichtigen Ziele in der modernen Produktion ist die Automatisierung und Flexibilisierung der Fertigung, mit dem Ergebnis eines kundenindividuellen Produktes zu optimalen Herstellkosten. Ein intelligentes Produkt ermöglicht neben der Wertschöpfung durch dessen Nutzung zusätzliche Services, die Komfort bieten und abrechenbar sind. Im Idealfall wird das Produkt direkt als Enabler für diese Services designed und generiert kontinuierliches Folgegeschäft – wie zum Beispiel automatische Wartungsservices etc.
Daher muss die Vernetzung nicht nur intern, sondern auch zu Lieferanten und Serviceanbietern möglich sein. Dienste von externen spezialisierten digitalen Serviceanbietern sollten über offene Schnittstellen auf relevante Daten zugreifen können und damit Analyse, Vorhersage und Automatisierung ermöglichen. Somit lassen sich durch Smart Services sowohl für Hersteller in der Produktion als auch bei der späteren Nutzung der Produkte neue Geschäftspotenziale erschließen.
IoT-Plattform für Datenkonsolidierung, -verarbeitung und Automatisierung
Die offene IoT-Plattform sphinx open online der in-GmbH ermöglicht es, relevante Daten aus verschiedenen Gewerken zusammenzuführen, intelligent zu verarbeiten und Systeme aktiv zu beeinflussen. So entsteht auf Basis des digitalen Abbildes (Digital Twin) des Produktionssystems mit all seinen komplexen Rahmenbedingungen, durch die Analyse von Vergangenheitsdaten und die Nutzung von Prognosen eine Lösung, die frühzeitig negative Veränderungen in der Produktionskette erkennt, rechtzeitig Informationen bereitstellt und den Eingriff automatisieren kann.
Physische Anlagen, Steuerungen, Sensoren und Aktoren aus verschiedenen Gewerken, mit verschiedenen Protokollen werden dabei über Adapter oder Agenten an den digitalen Zwilling nach Möglichkeit bidirektional angebunden (vertikale Integration). Über Business-Connectoren erfolgt der Datenaustausch mit weiteren IT-Systemen wie ERP, MES, DB, EXCEL, SharePoint (horizontale Integration). Hinzu kommen parametrierbare Connectoren, um weitere webbasierte Services wie Analyse, Prognose usw. nutzen zu können. So entsteht ein zentrales und bidirektionales Datenmodell, in dem Datenquellen fachlich konsistent und aktuell für alle Services und Anwendungsfälle mit Bedienoberflächen zur Verfügung stehen.
Um Machine Learning zu unterstützen, können selektiv Veränderungen als Zeithistorie aufgezeichnet und weiterverarbeitet werden. Das Datenmodell ermöglicht dabei die Ablage und Analyse von Zeitreihen der Vergangenheit (Historie) und Zukunft (Prognosen). Das Modell kann zudem durch Ereignisorientierung und Steuerbarkeit auf Ereignisse reagieren und Änderungen herbeiführen. Frei definierbare Regeln ermöglichen die gewerkeübergreifende Automatisierung.
Quelle: pressebox.de
