Datendrehscheibe auf IoT-Basis: So gelingt die effiziente Datenerfassung

Datendrehscheibe: In vielen produzierenden Unternehmen sind heterogene Maschinenparks zu finden, in denen 40 Jahre alte Maschinen neben modernen Anlagen stehen. Diese haben unterschiedliche Steuerungen, andere Protokolle und sprechen verschiedene Sprachen – vor allem dann, wenn sie von unterschiedlichen Herstellern stammen.

Daten aus Vergangenheit und Zukunft

Maschinen- und Prozessdaten sind zwar oft vorhanden, sie liegen aber meist verstreut vor, zum Beispiel nur lokal an den jeweiligen Maschinen oder in isolierten Datensilos. Historisch gewachsene Systemlandschaften, fehlende Verknüpfungen von Maschinen und Prozessen und dadurch entstehende lange Reaktionszeiten beeinträchtigen Fortschritte bei der digitalen Produktion, Ressourcensteuerung und Produktionsplanung.

Datenerfassung für einen effizienteren Betrieb

Die Lösung liegt im Aufbau einer IoT-Plattform als zentrale Datendrehscheibe, auf der sich alle relevanten Daten zusammenfassen lassen. Hierauf fließen automatisiert und proaktiv Zustandsmeldungen und Daten aus ERP- sowie MES/PPS-Systemen, aber auch Daten zu Verschleiß beziehungsweise Zustand, Qualität und Störeinflüssen sowie Alarmierungen der Maschinen. Einen optimalen Datenfluss erreichen Unternehmen dann, wenn die Systeme auch externe Daten erfassen. Dazu zählen Zustandsüberwachungen beim Produkttransport und äußere Störeinflüsse, wie beispielsweise Temperatur, Feuchtigkeit oder Erschütterungen.

Je höher die Relevanz der gesammelten Daten ist, desto gewinnbringender ist die Datenauslese für das produzierende Unternehmen, und umso besser lassen sich bereichs- beziehungsweise funktionsbezogene Daten auf einem Dashboard beispielsweise für den Maschinenführer, den Werkleiter oder den Ingenieur anzeigen. Firmen stellen so bedarfsgerecht und optimiert Daten für ihre Mitarbeiter bereit. Die hierfür erforderlichen IoT-Plattformen lassen sich On-Premises im eigenen Rechenzentrum oder – bei verschiedenen Firmenstandorten – in der Cloud betreiben und verwalten.

Edge Computing bietet hohe Transparenz und Qualitätssicherung

Unternehmen können die Leistungsfähigkeit und Qualität der Datenerfassung erhöhen, wenn sie per Edge Computing Daten vorfiltern und sie damit ohne größere Verzögerung sortieren können. Edge Computing erfolgt dezentral am Rand des Netzwerks, also in der Netzwerkperipherie. Die Vereinheitlichung der Datenströme sowie Extraktion und Aufbereitung ermöglichen eine hohe Transparenz der Produktionsprozesse.

So lassen sich Massendaten beispielsweise aus intelligenten Fabriken oder Verkehrssystemen unverzüglich in Echtzeit auswerten und Maschinen leiten bei Störungen automatisiert entsprechende Maßnahmen ein. Mit Blick auf den Maschinenpark passen sich nachgelagerte Maschinen so flexibel an sich verändernde Gegebenheiten der vorgelagerten Maschinen an. Wirft beispielsweise der Kleber an der ersten Maschine Blasen, muss an der zweiten Maschine eventuell der Einstellungswinkel oder die Bearbeitungstemperatur verändert werden.

Generell gilt: Alles Prozesskritische muss zuerst in der Edge und anschließend in der IoT-Datendrehscheibe verarbeitet werden. Damit stellen sich Firmen in puncto Datenmanagement redundant auf und sind auch auf einen möglichen Netz- und Internetausfall vorbereitet.

Datendrehscheibe: Wirksame Traceability mithilfe von IoT

Mit Hilfe einer IoT-Plattform können Unternehmen die Rückverfolgbarkeit von Produkten verbessern. Dadurch, dass nicht nur die reinen Maschinendaten, sondern auch Prozessdaten sowie Informationen externer Einflüsse wie Umgebungstemperatur und Qualitätskennzahlen automatisch mittels Datendrehscheibe dem jeweiligen Auftrag zugeordnet werden (über Schnittstellen zum ERP- oder MES-System), entsteht eine große Transparenz. Gerade in qualitätsgetriebenen Branchen, wie der Automobil-, Luftfahrt- oder Lebensmittelindustrie mit Ansprüchen an eine hundertprozentige Traceability, ist das ein wesentlicher Faktor.

Gleichzeitig werden Rückrufaktionen nachhaltiger und genauer. So müssen Firmen nur diejenigen Produkte zurückrufen, bei denen laut Datenanalyse zum Beispiel defekte Bauteile verbaut wurden. Verstärkt nutzen einige komplexe Fertigungsbranchen sogenannte digitale Zwillinge. Über das digitale Abbild physischer Maschinen lassen sich damit Produktionsprozesse bei sich wandelnden äußeren Einflussfaktoren simulieren und optimieren. Auch hierfür liefert die zentrale Datendrehscheibe eine ideale Ausgangsbasis.

IT-Teams benötigen Hilfe

Häufig sind die IT-Teams vor allem in mittelständischen Produktionsbetrieben bereits mit klassischen IT-Aufgaben vollständig ausgelastet. Bei der Digitalisierung der Produktionsprozesse stoßen sie daher oft an ihre Grenzen. Von der Beantragung von Fördergeldern über die Ausstattung alter Maschinen mit Sensoren zwecks Datenauslese bis hin zur Absicherung der Produktionskette – die vorhandenen Resourcen reichen dafür nicht aus.

Allein das Management der anspruchsvollen IT-Sicherheitsaufgaben erfordert viel Zeit und Know-how. Erschwerend kommt hinzu: Je mehr digitalisiert wird, desto größer ist die Angriffsfläche für Cyberkriminelle. Netzwerke und Kommunikationsstrukturen sind so aufzubauen, dass beispielsweise Maschine A nur mit Maschine B kommunizieren kann. Gleichzeitig müssen Anomalien schnell erkannt und Maschinen im Fall eines Cyberangriffs zügig isoliert werden. Zudem ist es wichtig, die Bereiche Verwaltung und Produktion über Firewalls voneinander zu trennen.

Die Partner des digitalen Kompetenzverbunds Innovation Alliance, wie SWS, xevIT, Logicalis und Pan Dacom, bieten sogenannte Cyber Threat Assessments und industrielle IoT-Security-Checks an, in denen sie die Produktion unter IT-Sicher­heitsaspekten physisch und logisch nach BSI-Kriterien auf den Prüfstand stellen. Hierbei wird über mehrere Tage getestet, wie sicher die Maschinen und Anlagen sind. Hierbei werden alle (potenziellen) Bedrohungen erfasst. Ein externer Digitalisierungspartner wie die Innovation Alliance, der Unternehmen ganzheitlich strategisch beraten und mit Managed Services begleiten kann, unterstützt kleine und mittlere Produktionsbetriebe beim Aufbau und Management effektiver und bedarfsgerechter IoT-Plattformen.

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Der Autor Frank Dittmar ist Business Development Manager bei der Pan Dacom Networking AG.