Maschinen generieren stetig Daten, z.B. werden Temperaturen und Geschwindigkeiten gemessen. Diese Daten zu erheben, aufzubereiten und zu nutzen, wird für Unternehmen immer wichtiger, denn dadurch können sie Fehler erkennen und im besten Fall vermeiden, Fertigungsprozesse verbessern, Transparenz und Effizienz der Lieferketten erhöhen und Kunden und Verbrauchern mehr Services bieten. Das Problem: Vor allem kleinen und mittleren Unternehmen fehlt es dafür oft an technischem Fachwissen und passenden IT-Plattformen, die auf die einzelnen Maschinen oder Komponenten speziell zugeschnitten werden müssen. Die Nutzung dieser sogenannten datengetriebenen Services ist daher mit viel Aufwand und Kosten verbunden, die oft nicht im Verhältnis zum erwarteten Nutzen stehen.
Automatisiert und datengetrieben
Genau hier setzt I4.0AutoServ an: „Durch unser Industrie-4.0-Ökosystem für den automatisierten Einsatz von datengetriebenen Services können Unternehmen Produkt-Service-Systeme schneller und kostengünstiger realisieren“, sagt Dr. Marc Hesse, Teamleiter Kognitronik an der Technischen Fakultät der Universität Bielefeld. „Das ist z.B. für Komponentenhersteller, Maschinenbauer oder auch für fertigende Unternehmen interessant.“ Die Projektidee entwickelte sich aus drei vorangegangenen it’s OWL Projekten (ML4Pro², TeDZ und iAP). „Bereits zu ihrer Laufzeit haben wir erkannt, dass sich die Projekte synergetisch ergänzen und wir konnten einen ersten gemeinsamen Demonstrator entwickeln“, so Hesse. Neben der Universität Bielefeld (AG Kognitronik & Sensorik), der Universität Paderborn (Lehrstuhl für Dynamik und Mechatronik) und dem Fraunhofer-IOSB-INA-Institutsteil für industrielle Automation, sind drei Unternehmen am Projekt beteiligt: Der Antriebs- und Automatisierungsanbieter Lenze, das auf elektrische Verbindungstechnik spezialisierte Unternehmen Weidmüller sowie Remmert – ein Anbieter für vollautomatische Lagertechnik, intelligente Logistiksoftware und wirtschaftliche Automationslösungen im Bereich Langgut und Blech.
So funktioniert das Okösystem
„Datengetriebene Services, die teils auf maschinellen Lernverfahren basieren, sind heutzutage sehr individuelle Lösungen, die mit hohem Aufwand für eine spezifische Produktionsanlage entwickelt werden. Diese Lösung kann oftmals nicht auf andere Anlagen angewendet werden“, erzählt Marc Hesse. „Komponenten einer Produktionsanlage, z.B. Steuerungen, Antriebe oder Sensoren werden vom Hersteller zunehmend mit einem digitalen Zwilling ausgeliefert. Dieser stellt neben Basisinformationen wie Hersteller, Typ, Baujahr auch Live-Daten zur Verfügung.“ Damit vor allem kleine und mittlere Unternehmen diese Maschinendaten in Zukunft effektiver für sich nutzen können, müssen viele Komponenten sehr detailliert betrachtet werden: „Unser Projekt I4.0AutoServ hat das Ziel, alle notwendigen Schritte zu automatisieren und sie zu einem Industrie-4.0-Ökosystem zusammenzuführen, das als skalierbares Gesamtpaket anwendbar wird – eine sogenannte One-Stop-Shop-Lösung, erklärt Hesse. „Ein Ökosystem umfasst alle erforderlichen Aspekte eines Systems und harmonisiert sie. In unserem Fall ist das Ziel die niederschwellige Anwendung datengetriebener Services in der Produktion.“
Daten und Dienste für Mensch und Maschine
„Unser Ökosystem besteht aus Assets, also z.B. Maschinen und Produkten, und deren interoperablen digitalen Zwillingen“, ergänzt Dr. Magnus Redeker vom Fraunhofer IOSB-INA. „Damit Daten und Dienste der Assets von Mensch und Maschine interpretiert werden können, werden sie in den zugehörigen digitalen Zwillingen semantisch angereichert. Ein Beispiel: Wenn bei der Temperatur der Wert fünf gemessen würde, müsste er semantisch um etwa ‚°C‘ angereichert werden, damit er interpretiert werden kann. Ansonsten könnte der Wert auch für ‚F‘ oder ‚K‘ stehen. Eindeutigkeit erzeugt Interpretierbarkeit.“
