Lösungen für die transparente und effiziente Fabrik
Industrie 4.0 in der Praxis
Rittal produziert im Werk in Haiger nach Industrie-4.0-Maßstäben und verfügt über eine digital integrierte Schaltschrank-Fertigungsanlage. In der Smart Factory kommen Lösungen der Schwestergesellschaft German Edge Cloud zum Einsatz. Ein Live-Dashboard-System sorgt in der gesamten Produktion für Transparenz und ermöglicht schnelles Eingreifen. Unser Bericht gewährt einen Einblick in die hochmoderne Fertigungsarchitektur.
 250 Maschinen und Anlagen, 20 fahrerlose Transportsysteme produzieren bis zu 18 Terabyte Daten pro Tag.
250 Maschinen und Anlagen, 20 fahrerlose Transportsysteme produzieren bis zu 18 Terabyte Daten pro Tag.Bild: German Edge Cloud GmbH & Co. KG

In der Fabrikhalle von Rittal in Haiger werden mit mehr als 250 vernetzten Hightech-Maschinen und Anlagenkomponenten auf 24.000m² hochautomatisiert bis zu 8.000 AX Kompaktschaltschränke und KX Kleingehäuse pro Tag gefertigt. Dabei kommunizieren die Maschinen und Handling-Systeme untereinander und mit übergeordneten Leitsystemen über Industrie-4.0-konforme Kommunikationsnetzwerke. 20 fahrerlose Transportsysteme übernehmen automatisiert die Transporte im Werk. Verpackung, Kennzeichnung und die Übergabe zum benachbarten Global Distribution Center erfolgen ebenso automatisiert und vernetzt.

Moritz Heide, Leiter Systeminstandhaltung und Arbeitsvorbereitung im Rittal Werk Haiger
Moritz Heide, Leiter Systeminstandhaltung und Arbeitsvorbereitung im Rittal Werk Haiger – Bild: German Edge Cloud GmbH & Co. KG

Transparente Fertigung

Damit reibungslose Prozesse in derart anspruchsvollen Umgebungen gewährleistet sind, muss Transparenz über die gesamte Fertigung gegeben sein. Die German Edge Cloud hat dazu die Lösung Virtual Factory entwickelt. Sie sorgt im Werk für die Abbildung aller wichtigen Kennzahlen und Parameter in einem Live-Dashboard-System. Dieses zeigt live den Produktionsfortschritt in Stückzahlen, Taktzeiten, Transportaufträge der FTS etc. sowie jeweilige Engpässe, Probleme und Störungen via Alarm an. Damit ist schnelles Reagieren bzw. Eingreifen durch die Verantwortlichen jederzeit möglich. So wurde z.B. kürzlich eine Störung an der Verpackungslinie verzeichnet. Dank des Live-Dashboard-Systems war diese innerhalb einer Minute behoben. Die Anlagenführer und Führungskräfte sehen sofort, wie lange sich eine Linie im Autostopp befindet, ob es offene Transportaufträge für FTS gibt und wie hoch die Stückzahlen pro Tag und pro Schicht sind. Dies ermöglicht eine Transparenz und Steuerungsmöglichkeiten über alle Anlagen und Systeme in der Produktion hinweg, was wiederum in Effizienzsteigerungen resultieren kann. Das Live-Dashboard-System basiert auf der Edge-Cloud-Appliance Oncite. Damit sind Überwachung und Unterstützung der Produktion möglich, indem Daten und Analysen zur aktuellen Situation in der Fertigung sowie zur Produktionsplanung bereitstellt und Warnungen bei möglichen Problemen angezeigt werden.Das System ermöglicht somit eine aktive Produktionssteuerung und kann in eine Lieferkettenplanung eingebunden werden. Im nächsten Schritt ist die Anbindung von SAP ERP geplant, damit Rittal den Auftragsvorrat visualisieren und Verfügbarkeitsinfos für Aufträge darstellen kann.

Das Live-Dashboard im Rittal-Werk visualisiert alle relevanten Parameter und Kennzahlen.
Das Live-Dashboard im Rittal-Werk visualisiert alle relevanten Parameter und Kennzahlen. – Bild: German Edge Cloud GmbH & Co. KG

Aus Daten Erkenntnisse ziehen und Prozesse automatisieren

Darüber hinaus kommt im Werk eine Data-Analytics-Lösung von German Edge Cloud zum Einsatz. Hierfür wurde ein Kreislauf zwischen Analytics, Alerts und Live-Dashboarding geschaffen. Aus dem Live-Dashboard-System kommen Sensorwerte und Daten, z.B. von der Verpackungslinie. Für die Datenanalyse werden z.B. Regressionsanalysen angewandt. Die Prozessexperten können auf dieser Basis Zusammenhänge herstellen, beispiels-weise über den Zusammenhang von Temperatur und Störungswahrscheinlichkeit. Daraus lassen sich Alerts ableiten, z.B.: „Immer, wenn die in Situation X Temperatur über Y steigt, erscheint ein Alert im Live-Dashboard.“ Mit der Data-Analytics-Lösung wurde die Basis für Predictive Maintenance geschaffen – eine weitere maßgebliche Komponente auf dem Weg in die selbststeuernde Produktion.

German Edge Cloud GmbH & Co. KG
http://www.gec.io

Das könnte Sie auch Interessieren

Produktion für mehrere Tage lahmgelegt

Produktion für mehrere Tage lahmgelegt

Bild: Trend Micro Deutschland GmbH Im Auftrag von Trend Micro hat das unabhängige Marktforschungsinstitut Vanson Bourne eine Online-Umfrage unter 500 IT- und OT-Fachleuten in den USA, Deutschland und Japan durchgeführt. Daraus ging hervor, dass mehr als drei Fünftel...

Bachmann übernimmt Condition-Monitoring-Startup

Bachmann übernimmt Condition-Monitoring-Startup

Bild: Bachmann Electronic GmbH "Unsere Organisationen passen gut zusammen, wenn es darum geht, die Grenzen der Zustandsüberwachung zu verschieben. Diese Partnerschaft ist eine spannende Entwicklung, unsere Anwendungen mit neuen Verfahren wie die der KI und des Machine...

Zusammenarbeit: Open Robotics und Canonical

Canonical und Open Robotics haben eine Partnerschaft für die erweiterte Sicherheitswartung (ESM) für das Robot Operating System (ROS) und den Enterprise-Support als Teil von Ubuntu Advantage, dem Servicepaket von Canonical für Ubuntu, geschlossen.

Secure Remote Service mit neuen Funktionen

Zum zehnjährigen Bestehen des Fernwartungssystems mGuard Secure Remote Service bringt Phoenix Contact mit der Version 2.11 Erweiterungen und neue Funktionen des Systems auf den Markt.

Industriesoftware automatisiert Datenanalyse und Prozessüberwachung

Symate, Spezialist für die Verbesserung von Fertigungsprozessen mit den Methoden der künstlichen Intelligenz (KI), unterstützt die Fachhochschule Bielefeld. Das Center for Applied Data Science (CfADS) an der FH hat die intelligente Industriesoftware Detact als festes Tool in ihren Software-Stack übernommen. Auf dieser Basis können die Forscher den Produktionsablauf in einer digitalen und weitgehend automatisierten Fertigung nun deutlich leichter und schneller simulieren sowie große Datenmengen (Big Data) systematisch analysieren.