Produktionsunternehmen investieren dabei in kundenspezifische Systeme und Systeme von Drittanbietern, um die Produktion zu erhöhen, die Gesamteffizienz der Anlagen zu messen, Maschinenstillstandszeiten zu vermeiden und die Anlagen ferngesteuert zu kontrollieren. In diesem Artikel stehen Ansätze im Fokus, wie Unternehmen Daten auf der Basis eines IIoT erheben und verwerten können, ohne beträchtliche Vorabinvestitionen leisten zu müssen.
Was Industrie 4.0 ausbremst
Eine häufige Methode zur Implementierung von IoT-Lösungen in industriellen Umgebungen ist die Erweiterung von Fertigungsanlagen mit Werkzeugen zur Datenerfassung, Analyse und Visualisierung. Dazu gehören Sensoren, IoT-Gateways, Mensch-Maschine-Schnittstellen (HMIs) und Cloud-basierte Analysewerkzeuge, die Rohdaten von Geräten in verwertbare Erkenntnisse verwandeln. Diese Aufgabe erschweren eine Reihe von Faktoren:
- Altgeräte, die in der Regel eine Lebensdauer von 30 bis 60 Jahren haben, unterstützen datengesteuerte Werkzeuge nicht und bieten wenige Konnektivitätsoptionen.
- Ein großer Teil der Maschinen, die heute eingesetzt werden, hat die Abschreibungsgrenzen noch nicht erreicht. Die Anschaffung neuer Geräte mit eingebauten IIoT-Fähigkeiten ist daher wirtschaftlich unvernünftig.
- Vielen Unternehmen fehlen die Fähigkeiten und das Fachwissen, um IIoT-Lösungen zu entwickeln und zu betreiben.
- Unter den Herstellern herrscht ein allgemeines Misstrauen gegenüber Technologien außerhalb des traditionellen Scada-Werkzeugkastens (Supervisory Control and Data Acquisition).
- 70 Prozent der IoT-Projekte bleiben Pilotvorhaben. Initiativen aus dem Umfeld der Industrie 4.0 wie Smart Factories können nur von 15 Prozent der Führungskräfte in großem Maßstab implementiert werden. Das Ersetzen kostspieliger Geräte zur Validierung eines IIoT-Konzepts und zur Erstellung eines Business Use Case ist unpraktisch.
Altgeräte als Datenquelle erschließen
Alte Maschinen- und Anlagen mit IIoT-Funktionalität auszustatten, ist vor diesem Hintergrund der naheliegende Schritt. Unter Nachrüstung versteht man das Hinzufügen von Sensoren, Konnektivität und zusätzlichen Hardware- und Softwarekomponenten zu bestehenden Geräten. Die cloudbasierte Sensordatenanalyse hilft Unternehmen unter anderem dabei, missbräuchliche Gerätenutzung zu vermeiden, Maschinenausfälle vorherzusagen und Abfall zu reduzieren. Die Hersteller von Kunststoffformteilen können zum Beispiel Wassertemperatur- und Bewegungssensoren für Aluminium- oder Stahlgussformen installieren. Die Sensorvorrichtungen erkennen automatisch falsch ausgerichtete Formen und überwachen die Kühlung der Geräte. Die Daten werden von IoT-Gateways abgefangen und abgesichert in die Cloud übertragen. Auf der Grundlage dieser Informationen können die Bediener von Spritzgießmaschinen Kunststoffabfälle und Überspritzungen reduzieren und Schäden an Gussform und Holmen verhindern.
