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Datenerfassung in der Produktion

Welche Datenerfassung existiert in der Produktion? Und wozu kann man sie nutzen? Darüber diskutierten Prof. Dr. Oliver Riedel von der Universität Stuttgart und Ralf Pfisterer von Bosch Connected Devices and Solutions mit dem CTO der UNITED GRINDING Group, Fred Gaegauf

Es ist davon auszugehen, dass die Bedeutung von Prozessdaten auch in der Werkzeugmaschinenindustrie zunehmen wird. Wie gut sind Unternehmen darauf vorbereitet?

Fred Gaegauf: Es ist ja nicht so, dass wir erst heute begonnen haben, mit Daten umzugehen. Heute geht man immer davon aus, dass Digitalisierung etwas ganz Neues ist. Das Neue aber ist eher, dass das Bewusstsein dafür stärker geworden ist.

Ralf Pfisterer: Genau, es wurde schon viel automatisiert und digitalisiert. Aber in den letzten Jahren, sicherlich auch mit Industrie 4.0, erhielt die Entwicklung einen weiteren Schub und damit kam auch der Versuch, ganze Abläufe zu vernetzen und transparenter zu gestalten. Die luxuriöse Situation bei Bosch ist: Wir haben viele produzierende Werke und die Möglichkeit, die Prozesse dort durch Sensorik aus dem eigenen Haus zu unterstützen.

Prof. Dr. Oliver Riedel: Wir befinden uns jetzt in der zweiten Welle der Digitalisierung, und die beruht auf Vernetzung. Im Maschinenbau sind aber, meiner Erfahrung nach, viele immer noch nahe Null. Abschauen könnten die sich etwas bei der Auto- und der Flugzeugindustrie, die deutlich weiter sind.

« Es werden zu wenig Daten gesammelt, weil sie nur von einer Maschine oder einem Teil einer Produktionsanlage erhoben werden. »
PROF. DR. OLIVER RIEDEL ist Leiter des Instituts für Steuerungstechnik der Werkzeugmaschinen und Fertigungseinrichtungen (ISW) der Universität Stuttgart.

Welche Art von Daten wird heutzutage üblicherweise in industriellen Produktionsprozessen erhoben?

Riedel: Daten darüber erhoben, ob ein Produkt fehlerfrei ist oder nicht. Wenn wir das Ganze verfeinern, kommt das Thema Messdaten, Messprotokolle dazu. Und im nächsten Schritt werden die Daten ergänzt, die nötig sind, um Condition Monitoring durchzuführen, Predictive oder Prescriptive Maintenance. Das Entscheidende ist aber: Je mehr intelligente Datenverarbeitung ich habe, desto mehr ergeben meine Daten nachher auch Sinn. Reines Datenerfassen nützt niemandem.

Gaegauf: In unserem Bereich sind es zum einen die Maschinendaten, die den Zustand der Maschine dokumentieren. Zum anderen die Prozessdaten, die für den Kunden wichtig sind, weil dahinter Produktions-Know-how steht.

Pfisterer: Das Dreiecksverhältnis zwischen Endanwender, Maschinenbauer und Sensorik-Hersteller gilt es so zu gestalten, dass der Endanwender erkennt, welchen Nutzen er hat, wenn er seine Daten teilt.

Werden denn heute zu viele oder zu wenige Daten erfasst? Reichen die erhobenen Datenmengen heute schon, um verlässliche Predictive Maintenance zu ermöglichen?

Riedel: Ich würde sagen, sie reicht aktuell nicht. Im Moment werden nur lokal von einer singulären Maschine oder einem Abschnitt einer Produktionsanlage Daten erhoben. Das ist zu wenig. Das heutige Szenario des Predictive Maintenance ist meistens sehr konstruiert.

Gaegauf: Wir haben eine Einheit, die schon seit zehn Jahren Daten misst. Die kommt aber nur sehr schwer an die Daten heran, nämlich nur, wenn eine Wartung an der Maschine notwendig wird. Aus den Daten kann man aber schon etwa Abweichungen vom Normverhalten einer Maschine erkennen.

Riedel: Es gibt eine kritische Datenmenge, ab der belastbare Aussagen getroffen werden können. Wenn der Maschinenhersteller über die Daten vieler Kunden verfügt, und wenn er große Datenmengen hat, ergibt sich eine Signifikanz. Damit man das einschätzen kann, sollte der Wert von Daten quantifiziert werden. Dann ist der Nutzen unmittelbar erkennbar und es gibt eine Motivation mitzumachen.

« Das Dreiecksverhältnis zwischen Endanwender, Maschinenbauer und Sensorik-Hersteller gilt es so zu gestalten, dass der Endanwender erkennt, welchen Nutzen er hat, wenn er seine Daten teilt. »
RALF PFISTERER ist Sales Manager bei Bosch Connected Devices and Solutions.

Wie lässt sich unter den heutigen Voraussetzungen datengestützt ein Qualitätsmanagement betreiben?

Riedel: Die Daten müssen als Basis hochqualitativ sein, und ich muss zusätzlich validieren, dass es die richtigen Daten sind. Die Frage ist dabei, wie schnell man aus den erhobenen Daten eine Erkenntnis ziehen und wie schnell man aus der Erkenntnis heraus wiederum Maßnahmen einleiten kann.

Unter dem Label UNITED GRINDING Digital Solutions™ bietet die Unternehmensgruppe digitale Services an. Welche davon basieren heute schon auf datengestützten Produktionsprozessen?

Gaegauf: Wir bieten unter anderem den Production Monitor an, ein wichtiges Element bei UNITED GRINDING Digital Solutions™. Er liefert eine Analyse der Maschine in Echtzeit und ermöglicht mit seiner 24/7-Überwachung, die Verfügbarkeit und Auslastung der Maschine zu optimieren und drohende Produktionsrückstände frühzeitig zu erkennen. Wir statten unsere Maschinen da, wo es Sinn macht, mit Sensorik aus, um Schwachstellen zu erkennen. Diese Daten werden dann in den Production Monitor eingespeist.

« Die Sicherheit von Kundendaten ist bei uns oberstes Gebot. »
FRED GAEGAUF studierte Elektro- und Wirtschaftsingenieurswesen und trat 1979 bei STUDER ein, wo er lange das Geschäft in Nordamerika verantwortete. Inzwischen ist er CTO und Verwaltungsratspräsiden der UNITED GRINDING Group.

Wie kann bei der Generierung von Daten im Produktionsprozess die Datensicherheit gewährleistet werden?

Pfisterer: Wir haben bei uns im Produktentstehungsprozess einen Security Engineering Process implementiert. Das heißt, zu jedem Meilenstein im Entwicklungsprozess wird geschaut, welche Daten jeweils erhoben werden und welche Rückschlüsse diese zulassen.

Gaegauf: Wir verwenden standardisierte Systeme, die die Daten verschlüsselt übertragen und auch TÜV-IT-zertifiziert sind. Die Sicherheit von Kundendaten ist bei uns oberstes Gebot. Das System, das auf den Maschinen installiert ist und die Daten erhebt, ist natürlich unser Eigentum. In dieser Software steckt das Know-how der UNITED GRINDING Group. Die Daten, die erhoben werden, sind die Maschinen- und die Prozessdaten des Kunden. Diese gehören selbstverständlich ihm, und wir greifen von uns aus auch nicht auf sie zu. Wenn der Kunde diese Daten in einem geregelten Rahmen mit uns teilen will, ist natürlich viel denkbar, was wir damit zu seinem Nutzen tun können. Angereichert mit künstlicher Intelligenz und Machine Learning wären zukünftig sicher große Potenziale zur Prozessoptimierung umsetzbar. Solche umfassenden Lösungen anzubieten, würde für uns womöglich auch ein anderes Geschäftsmodell bedeuten.

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