Data Analytics für Roboteranwendungen
Gut vernetzt und integriert
Robotersysteme und kollaborierende Roboter bringen mittelständischen Produktionsbetrieben messbare Vorteile. Sie verbessern Fertigungsabläufe und erzeugen darüber hinaus wertvolle Daten, die zu weiteren kontinuierlichen Qualitäts- und Effizienzverbesserungen beitragen. Die wachsende Zusammenarbeit von Mensch und Maschinen führt in der Praxis zu weiteren Schnittstellen. Der Vernetzungsgrad und Bedarf an Integrationen steigt. Denn um datengestützte Entscheidungen zu treffen und vernetzte Prozesse zu überwachen und steuern, sind konsolidierte Informationen aus allen Datenquellen notwendig.
Bild: Magic Software Enterprises
Abhängig von der Produkt- und Maschinengeneration liefern Roboterhersteller häufig eigene Analyse-Tools und Dashboards mit. Für Roboter und Cobots entstehen so proprietäre Umgebungen. Setzt ein Fertigungsunternehmen – wie in der Praxis häufig üblich – Roboter verschiedener Hersteller oder Robotertypen unterschiedlicher Baujahre ein, entstehen schnell neue Datensilos und Analyse-Inseln: Die IT- und Systemlandschaft wird heterogener und unübersichtlicher.
Werden die Daten in eigenständigen Silos gesammelt und nicht weiterverwendet, sind sie nahezu wertlos und führen zu Verschwendung. Um das gesamte Datenpotenzial von Industrierobotern und kollaborativen Robotern voll auszuschöpfen, ist daher eine zentrale Umgebung notwendig, in der Cobot-, Roboter- und IT-Systeme frei kommunizieren und gewonnene Informationen zentral erfasst und ausgetauscht werden können.
Sensoren, Maschinen und Business Software intelligent integrieren
Es muss nicht kompliziert sein: Unabhängige Integrationslösungen versetzen auch mittelständische Produzenten schnell in die Lage, alle Daten zentral zu erfassen, zu sichern und zu analysieren. Ganz egal, wo sie sich innerhalb der Wertschöpfungskette befinden. Roboter-Software und Sensoren werden dabei über technische Konnektoren an bestehende Data Hubs, ERP-, CRM-, PLM- und WMS-Systeme integriert. Über eine Datendrehscheibe lassen sich Shop-Floor-Daten mit MES, Roboterdaten und weitere Maschinen- und Unternehmensdaten miteinander verknüpfen und in Echtzeit abrufen. Notwendige Workflows werden dabei angepasst und automatisiert.
Produzierende Unternehmen erhalten die volle Kontrolle über ihre Produktion. Durch Echtzeit-Visualisierungen aller Produktionsdaten lassen sich Maschinenausfälle antizipieren und die Planungsgenauigkeit verbessern. Bei Problemen in der Supply Chain, Verzögerungen und anderen drohenden Komplikationen gibt das System zeitnah und proaktiv Warnmeldungen aus. IIoT-Konnektivität, BI-Analyse und ERP-Unternehmenswissen lassen sich kombinieren. Die Lösungen helfen, alle relevante Daten in Echtzeit für autorisierte Personen sichtbar und verfügbar zu machen.
Mit Data Analytics strategisch entscheiden
Mit der Datenbereitstellung und dem Einsatz intelligenter Analysewerkzeuge ergeben sich wertvolle Vorteile: in betrieblicher und strategischer Hinsicht. In der Produktion kommen Maschinenführer z.B. in die Lage, alle Aspekte der Produktion in Echtzeit zu verstehen und darauf zu reagieren. Sie erhalten relevante Informationen und Auswertungen auf einem Dashboard, mobilen Endgerät oder auf einem einzelnen Maschinenmotor angezeigt.
Für den Betriebsleiter und Geschäftsführer bieten sich Kostenanalysen zur Margenberechnung und OEE-Verbesserung, Lieferantenoptimierung und andere wichtige KPIs an. Sie unterstützen Entscheidungen durch intelligente Prognosen und Forecasts. Sie helfen Verantwortlichen dabei, im Krisenfall die richtigen Anpassungen vorzunehmen, Predictive-Methoden und -Analysen zu entwickeln: z.B. im Falle eines Stillstands in der Fertigung, bei der Bewertung von Produktionsleistungen von Robotern und Cobots an dezentralen Standorten, bei Kapazitätsverlusten und Qualitätsbewertungen.
Automatisierung und Digitalisierung erwünscht
Data Analytics erfordert jedoch agile Automatisierungs- und Digitalisierungsprozesse, um bei Bedarf sofort auf alle Echtzeitdaten aus zuzugreifen, ohne Datenlücken. Mit dem richtigen Tool-Set und sorgfältig ausgewählten Kennzahlen (KPI) lassen sich fundierte Reports und Analysen erstellen und konkrete Vorteile erzielen. Neben Momentaufnahmen leisten Langzeitauswertungen eine wichtige Grundlage, um strategische Verbesserungsmaßnahmen oder Umstellungen in bestimmten Bereichen anzusetzen.
Praktische Tipps für die Fertigung
Industrie-4.0-Lösungen ermöglichen Szenarioanalysen. Damit können Betriebe verschiedene Kapazitäts- und Produktionsszenarien evaluieren, um auch die finanziellen und Supply Chain-Auswirkungen detailliert zu verstehen. Die gewonnenen Erkenntnisse unterstützen eine fundierte Entscheidungsfindung.
Neben den plötzlich auftretenden Folgen im Produktionsprozess lassen sich datengestützt auch die betrieblichen und finanziellen Auswirkungen eines Stillstands exakt analysieren und realistisch einordnen. Die Auswirkungen basieren auf der Grundlage der verfügbaren Kapazitäten (einschließlich des bereits im System vorhandenen Bestands). Die gewonnenen Daten fließen in die Gesamtbeurteilung des Stillstands mit ein.
Integrierte Industrie-4.0-Lösungen unterstützen eine vorausschauende Wartung. Sie reagieren früh genug, um Produktionsausfälle und Verzögerungen zu vermeiden und spät genug, um die aktive Produktion möglichst wenig zu beeinträchtigen.
