Was ist industrielles Edge-Computing und welche Vorteile hat es für die Fertigung?

Kostengünstige Sensoren mit Hochgeschwindigkeitskommunikationsfähigkeiten – die als Geräte für das Internet der Dinge (IoT) bezeichnet werden – haben zu einer Explosion der Datenerfassung geführt. Daten sind jedoch von geringem Wert, wenn sie nicht analysiert werden, um nützliche Aktionen zu ergeben. Viele IoT-Sensoren und -Geräte senden ihre Daten zur Verarbeitung in die Cloud. Edge Computing ist eine Alternative zur Cloud-basierten Verarbeitung, von der die Fertigung in mehrfacher Hinsicht profitieren kann.

Was ist Edge Computing?

Stellen Sie sich ein Netzwerk aus Sensoren und Computern vor, die alle Daten an einen zentralen Server senden und Anweisungen von diesem empfangen. Einfach ausgedrückt, ist das Internet so organisiert. Am „Rand“ dieses Netzwerks befinden sich die IoT-Geräte, die mit physischer Hardware interagieren. Pumpen, Motoren, Walzwerke, Roboter und Verpackungsmaschinen sind nur einige Beispiele für Maschinen, die in einem industriellen Internet der Dinge (IIoT) vernetzt werden könnten.

Jede dieser Maschinen könnte Daten zurück zu einem zentralen Server streamen. Dazu können Produktionsstatistiken wie Zykluszeit oder Betriebsbedingungen wie Temperatur und Vibration gehören. Inspektionssysteme können Bilder zur Analyse und Speicherung übertragen. Solche Daten können Betreibern helfen, die Leistung zu überwachen und Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren, aber es gibt zwei Einschränkungen:Latenz und Bandbreite.

Latenz ist die Verzögerung, die beim Senden und Empfangen von Daten auftritt. Sie kann stark variieren, sodass Cloud-Systeme keine Echtzeitsteuerung durchführen können.

Bandbreite ist die Kapazität der „Pipe“ vom Gerät zum Server. Je mehr IIoT-Geräte zu einem System hinzugefügt werden und die Abtastraten steigen, desto größer wird das übertragene Datenvolumen. Irgendwann ist die "Pipe" voll und alle zusätzlichen Daten werden verzögert.

Wenn es um industrielles IoT geht, bezieht sich Edge Computing auf die Datenverarbeitung an der Maschine oder auf dem Gerät. In einigen Fällen erfordert dies möglicherweise einen Computer auf dem Computer, aber modernere IIoT-Geräte verfügen über Edge-Computing-Funktionen. Die übertragene Datenmenge wird reduziert, da alles, was eine sofortige Reaktion erfordert, direkt auf dem Gerät verarbeitet wird.

Die Vorteile von Edge Computing in der Fertigung

Zu den Anwendungsfällen für Edge-Computing in der Fertigung gehören:

• Messung und Inspektion
• Produktionsplanung und -steuerung
• Prozesskontrolle und -optimierung
• Vorausschauende Wartung

Bei Mess- und Inspektionsanwendungen ermöglicht Edge Computing die Analyse von Daten und die sofortige Reaktion auf alle beobachteten Probleme. Beispielsweise kann ein Dickenmesssystem eine Drift erkennen und eine Korrekturmaßnahme in einem Walzwerk oder Beschichtungsprozess implementieren.

Bildbasierte Fehlererkennungssysteme verwenden zunehmend künstliche Intelligenz (KI), um Fehler oder übermäßige Variabilität zu finden. Dies erforderte früher die Rechenressourcen eines Servers, aber eine wachsende Anzahl von Edge-Computing-IIoT-Geräten kann dies auf dem Computer ausführen. Edge Computing erspart Maschinen, jeden Aspekt der Produktionsdaten an den Server zu melden. Stattdessen meldet das IIoT-Gerät möglicherweise nur Trends, wenn Grenzwerte überschritten werden.

Einige Herstellungsprozesse weisen eine große Anzahl von Variablen auf, die es zu einer Herausforderung machen, die Produktkonsistenz aufrechtzuerhalten. IIoT-Edge-Geräte können Parameter wie Viskosität, Durchflussraten und Temperatur überwachen und mithilfe von KI die Eingaben optimieren, um ein Ausgabeziel zu erreichen.

Der größte und ausgereifteste Einsatz von Edge Computing kann in der vorausschauenden Wartung liegen. Dies adressiert eine der größten Herausforderungen in der Fertigung:wie man ungeplante Ausfallzeiten vermeidet.

Edge Computing und vorausschauende Wartung

Viele Hersteller kombinieren reaktive und präventive Wartung, um die Anlagenverfügbarkeit zu maximieren und gleichzeitig die Kosten zu minimieren. Reaktive Wartung – Betrieb einer Maschine bis zum Ausfall und anschließende Reparatur – ist eine gültige Strategie in Situationen, in denen die Ausfallkosten (Produktionsausfall, Qualitätsprobleme, Lieferverzögerungen, Überstunden) nicht übermäßig hoch sind. Wenn jedoch Ausfallzeiten die Unternehmensleistung drastisch beeinträchtigen, ist vorbeugende Wartung die Norm.

Vorbeugende Wartung umfasst die planmäßige Außerbetriebnahme einer Maschine, den Austausch von Komponenten und die Anpassung, um sie innerhalb der Spezifikationen zu halten. Das Risiko bei dieser Strategie besteht darin, mehr Wartungen durchzuführen, als erforderlich sind, um Ausfälle zu vermeiden, und dennoch nicht die richtige Wartung durchzuführen.

Eine Alternative bietet die vorausschauende Wartung. Durch den Einsatz von IIoT-Sensoren mit Edge-Computing-Funktionen zur Überwachung von Vitalparametern an Produktionsanlagen – dem mechanischen Äquivalent zur Überprüfung von Herzfrequenz und Blutdruck – ist es möglich, Verschleiß oder Fehler zu erkennen und darauf zu reagieren, bevor sie die Produktion beeinträchtigen.

Beispiele für die „Lebenszeichen“, die überwacht werden können, sind:

• Temperatur
• Vibration
• Aktuelle Ziehung
• Flüssigkeitsstände
• Durchflussraten
• Lärm
• Geschwindigkeiten und Zykluszeiten

Diese Art der Überwachung kann sowohl in der diskreten Teile- als auch in der Prozessfertigung angewendet werden. Dreh- und Fräszentren, Roboter sowie integrierte Montage- und Verpackungslinien sind ebenso gute Kandidaten für die vorausschauende Wartung wie Misch-, Reaktions-, Verarbeitungs-, Aushärtungs- und Beschichtungsprozesse.

Wo immer Predictive Maintenance angewendet wird, können die Vorteile sein:

• Verbesserte Geräteverfügbarkeit
• Schutz vor ungeplanten Ausfällen und Mikroausfällen
• Reduzierte Prozess- und Produktvariabilität
• Mehr Sicherheit

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