Internet of ThingsSechs Retrofit-Szenarien integrieren Altsysteme in die Industrie 4.0
Quelle: Pressemitteilung
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Die Modernisierung von Altsystemen ist nicht nur aufwendig, sondern kann auch kostenintensiv sein. Wie verschiedene Legacy-Systeme in digitalisierte Workflows eingebunden werden, zeigen sechs exemplarische Anwendungsszenarien.
Predictive Maintenance und Qualitäts-Tracking funktionieren nur, wenn Anlagen entsprechend mit Sensorik bestückt sind. Bei Altsysteme braucht es dafür passgenau Retrofits, um die Vorteile der Industrie 4.0 zu nutzen.
(Bild: gemeinfrei // Unsplash)
Digitale Fertigungsumgebungen können in den meisten Fällen nicht auf der grünen Wiese entstehen. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, bestehende Maschinen, Anlagenparks und IT-Systeme in die IoT-Infrastruktur zu integrieren. Das heißt, die Legacy-Systeme müssen für digitale Workflows umgerüstet werden.
Stolperfallen der digitalen Transformation umgehen
Kaum ein Unternehmen, vor allem in Bereich der industriellen Fertigung, kann sich einer weitreichenden Digitalisierung entziehen. Eine der größten Stolperfallen im industriellen Umfeld ist jedoch die Einbindung von Altsystemen. Denn dafür fehlen diesen vor allem zwei wichtige Voraussetzungen: die Sensorik zur Erfassung von Daten und die Datenschnittstellen zu deren Weiterleitung. Ohne diese Fähigkeiten aber sind die Optimierung von Planung und Umrüstzeiten, die Steigerung von Performance und Verfügbarkeit, die Verbesserung von Qualitäts-Tracking und -Tracing sowie die Umsetzung von Predictive Maintenance nicht möglich.
Beim digitalen Retrofit, in Anlehnung an den Hype-Begriff Industrie 4.0 häufig auch Retrofit 4.0 genannt, geht es also darum, Altsysteme mit der dafür notwendigen Sensor- und Steuerungstechnik zu bestücken – und das möglichst im laufenden Betrieb, ohne Break oder Downtime. Erschwerend kommt hinzu, dass es sich meist um spezielle Einzelfälle handelt.
‚One size fits all‘ ist bei Retrofits oft nicht möglich. Die sensorisch-kommunikative Nachrüstung erfordert also eine sorgfältige, anwendungsbezogene Bestandsaufnahme und Machbarkeitsanalyse. Die möglichen Anwendungsszenarien für digitalen Retrofit sind dabei breit gefächert. Leanbi, ein Anbieter für Data-Science-Anwendungen, beschreibt sechs typische Szenarien für den praktischen Einsatz und die potenziellen positiven Effekte.
Sechs Szenarien für digitale Retrofits:
1. Intralogistik: Der boomende Online-Handel führt zu einer rasanten Steigerung der Versandvolumen und damit zu einer hohen Auslastung der Logistikanlagen, die mit diesem Wachstum auch aufgrund ihrer (teil-)analogen Struktur nicht Schritt halten können. Zusätzliche Gebäude oder Anlagenkomplexe sind jedoch nicht so rasch realisierbar wie ein Retrofit bestehender Anlagen. Es ist damit der sowohl schnellere als auch kostengünstigere und ressourcenschonendere Weg. Zusätzlich kann dadurch auch noch die Lebensdauer der Anlage erhöht werden.
2. Montagelinien: Für viele Produktanbieter, wie Automobilzulieferer oder Fahrradhersteller, wird das Einhalten von Lieferzeiten durch die hohe Nachfrage bei gleichzeitig wachsender Variantenvielfalt immer herausfordernder. Bei kleinsten Ausfällen in der Produktionskette steht die komplette Anlage, Liefertermine werden zur Makulatur, hohe Strafen drohen. Die frühzeitige Erkennung möglicher Ausfälle durch Predictive Maintenance, die durch Retrofit erst möglich gemacht wird, ist der Schlüsselfaktor zur Sicherstellung der Liefertreue, zur Erhöhung der Produktionsleistung und zur Zufriedenheit der Kunden.
3. Verpackungsindustrie: Ähnliches gilt für die Verpackungsindustrie, bei der viele Maschinen seriell geschaltet sind. Steht eine Maschine, steht die ganze Linie. Mit Predictive Maintenance können sowohl ungeplante Störungen als auch geplante Eingriffe, wie zum Beispiel Wartungsmaßnahmen, reduziert werden. Zusätzlich ermöglicht der Retrofit bestehender Anlagen den Einsatz von Sensorik zur laufenden automatisierten Überprüfung der Verpackungsqualität unterschiedlichster Produkte, und damit zur Reduktion der Ausschussraten.
4. Metallproduktion: Bei der Herstellung von Metallprodukten, wie beispielsweise Röhren, Komponenten oder Karosserieteilen, ist es wichtig, Qualitätsschwankungen im Prozess frühzeitig zu erkennen. Je mehr Online-Sensorik eingesetzt wird, desto reaktiver kann die Prozesskontrolle gestaltet werden. Zudem ist dadurch die durchgängige Nachverfolgbarkeit über den gesamten Prozess gegeben. Auch hier hilft die Kombination von dezentraler Datenaufnahme und zentraler Datenanalyse bei der Ausschussreduktion.
5. Oberflächenbearbeitung: Durch den Einsatz zusätzlicher Sensorik und kombinierter Analytik können Verschleißzeiten bei Bearbeitungswerkzeugen besser prognostiziert werden. Das optimiert die Abläufe gleich mehrfach: Hochbeanspruchte Komponenten bei der Oberflächenbehandlung können länger eingesetzt werden und der Materialverbrauch wird ebenso reduziert wie die Downtime-Zeiten, was sich positiv in erhöhter Produktivität bemerkbar macht.
6. Elektronikproduktion: Durch Retrofit können hochkomplexe, KI-unterstütze Prüfmethoden für die frühzeitige Erkennung von Komponentenausfällen im Produktionsprozess eingesetzt und die Produktivitätsraten dadurch gesteigert werden. Sie helfen auch dabei, seltene Spezialprobleme besser zu verstehen und beheben zu lernen.
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Sebastian Human, Leitung Redaktion Industry of Things
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