Brownfield Maschinen fit machen für IoT

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Was vor wenigen Jahren noch nach ehrgeiziger Vision aussah, wenn davon geträumt wurde, die gesamte Industrie im IoT Internet of Things miteinander digital zu vernetzen, jedes Teil, jeden Teilschritt der Produktion transparent in alle Richtungen zu machen, ist heute unter dem Aspekt der Energiewende ein dringender Aufruf, ins Handeln zu kommen. Die Vision zur Mission zu machen.

Ich erinnere mich an die Hannover Messe 2016, als das Thema mehrere Hallen füllte, aber nur wenige Aussteller und Besucher wohl schon wirklich daran glaubten, dass es jemals von der Pike auf umgesetzt werden könnte. Denn damit ist es wie mit dem Kauf eines älteren Hauses versus Bau eines neuen: beim alten Haus hört das Renovieren nie auf, macht es unendlich viel Mühe alte Substanz auf neusten Stand zu bringen. Lieber plant man einmal mit Blick in die Zukunft alles neu mit modernstem Material und zukunftsweisender Technik.

Der Industrie geht es sehr ähnlich.
Jedoch eine Greenfield-Anlage auf die grüne Wiese zu bauen, ist ein hochgestecktes Ziel, das sich nicht jedes Unternehmen leisten kann, und das generell nicht einfach umzusetzen ist.
Man muss also auch jene Standorte mit zahlreichen Bestandsanlagen und Produktionsstätten erhalten, die noch vor dem Zeitalter der Digitalisierung erbaut wurden, als man sich nicht vorstellen konnte, wie rasch sich der Wunsch nach Digitalisierung zum Druck entwickeln würde, um Rentabilität und Produktivität zu erhöhen und vor allen den ständig steigenden Energiekosten entgegenzuwirken. Von der Energiewende ganz zu schweigen.
Diese sogenannten Brownfield-Anlagen sind abgeschrieben und machen, wenngleich betagteren Alters, durchaus gute Jobs. Einzig: ihnen fehlt jeglicher digitale Draht zur Neuzeit.
Die Palette reicht von Schütz gesteuerten Spinnereimaschinen über Secondhand Abfüllmaschinen bis zu Maschinenparks zugekaufter Fabrikhallen.
Was ist das Spezielle dieser Brownfield Maschinen?
Sie sind steuerungs- und ablaufmäßig jeweils individuell entstanden, tragen den Programmierstil des jeweiligen SPS Programmierers in sich und sind nur mit großem finanziellem Aufwand mit neuer Steuerungstechnologie und Schnittstellen nachrüstbar.

Ihre Umrüstung verlangt spezifische Lösungen. Der Wechsel von analog zu digital erfordert große Umsicht um Fehler bei der Datenübertragung zu vermeiden, die schlimmer wären als wäre die Maschine analog geblieben.

Aus unserer Sicht kann man es so beschreiben:
Brownfield Maschinen zu digitalisieren bedeutet im üblichen Sinne, sie mit Sensoren zu bestücken und mit Programmen und Systemen zu verbinden. Schlussendlich kommunizieren die Informationen der Sensoren dann hauptsächlich in Bezug auf „Maschine ist an“ oder Maschine ist aus“, Temperatur, Druck und ähnliche Faktoren.

Was aber auf diesem Wege nicht möglich ist, sind elementare Erkenntnisse über Produktivität, Energieeffizienz und „Gesundheit“ der Maschine gewinnen.

Bringen wir jedoch die Maschine „zum Sprechen“, bekommen wir authentische Aussagen zu diesen essentiellen Aspekten aktueller industrieller Herausforderungen auch von Brownfield Schätzchen.
Wir lassen die Maschine „Strom sprechen“, denn Strom ist die allen elektrisch angetriebenen Aggregaten, Maschinen und Anlagen gemeinsame Lebensader.

Unser Know How liegt in von uns entwickelten Algorithmen, die das Stromsignal interpretieren, sodass es „lesbar“ wird.
Vielleicht können wir es mit Notenlesen vergleichen: grundsätzlich gehört diese Fähigkeit nicht unbedingt zum Allgemeinwissen. Nicht einmal, wer sich mit Musik beschäftigt, muss Noten lesen können. Aber wer singen, im Chor singen oder ein Instrument spielen, in einem Orchester mitspielen will, der muss Noten lesen können, muss die Sprache einer Partitur interpretieren und verstehen.
Strom zum Sprechen zu bringen, ist in etwa so als würde ein Dirigent in einer vielstimmigen Partitur das musikalische Geschehen überschauen, die Zusammenklänge der Instrumente und Melodien.

Also: egal welchen Alters oder Herstellers, jede Maschine „spricht Strom“, und unsere Methode Productivity Mining „versteht Strom“ und somit alles, was die Basis für Produktivitäts- und Energieeffizienz darstellt.
Mehr noch: Da Productivity Mining auch MES Daten verarbeiten kann, wird jedem produzierten Teil der jeweilige CO2 Footprint mit auf die Reise gegeben.
Dies ist zum Beispiel essenziell für Zulieferer an Automobilhersteller. Denn jedes eingekaufte Teil muss mit einem CO2 Wapperl versehen werden. Die Summe der eingesetzten Teile geht dann in den Gesamt-CO2-Footprint des Fahrzeugs ein.

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