IIoT und Predictive Analytics

Industrielles Internet der Dinge, Industrie 4.0, Digitale Fabrik und so weiter sind Schlagworte, die jeder Marketingleiter gerne verwendet. Aber ihre umfassende Akzeptanz heute hat sie zu anwendbaren Technologien gemacht, die es Herstellern ermöglichen, das universelle Ziel einer höheren Produktivität zu erreichen.

Es ging von Anfang an um Daten. Der Werksboden ist ric h in Daten in allen Aspekten; es geht nur darum, es zu erfassen. Es wurde festgestellt, dass fast 3 Prozent der US-Hersteller ihre Betriebsdaten anzapfen und nützliche Informationen extrahieren. Damit jede IIoT-Umstellung erfolgreich ist, müssen Unternehmen sich über ihre Ziele und die Verfügbarkeit von Personal im Klaren sein, um sie zu einem Erfolg zu machen.

Ziele, die von oben nach unten aufgeschlüsselt werden, sind am sinnvollsten und ermöglichen es den Teams, modular aufzusteigen. Darüber hinaus ist es wichtig, dass ein Arbeitsverhältnis entsteht, das interdisziplinäre Kohärenz ermöglicht, denn schließlich ist IIoT ein Zusammenschluss verschiedener Funktionen. Beispiele für die Zusammenarbeit von Ressourcen sind Anlageningenieure, Techniker, SIs und natürlich das Management.

Predictive Analytics ist ein wesentlicher Aspekt des IIoT, ohne den der ganze Zweck einer Umstellung vereitelt wird. Es ermöglicht die Nutzung der Datenblöcke und die Erzielung von Informationen in ihrem wahren Geist. Kurz gesagt, Predictive Analytics beinhaltet die Verbesserung der Qualität von Prozessen und Bedarfsprognosen, die beide eine Steigerung der Produktivität einer Organisation ermöglichen. In einer digitalen Fabrik ist die Rolle jedoch viel umfassender und erstreckt sich auf Bereiche wie die Maschinenverfügbarkeit und die Verhinderung erzwungener Ausfälle von Geräten.

Durch die Verarbeitung von Echtzeitdaten, die von Sensoren gesammelt wurden, die über die gesamte Fabrik verteilt sind, kann Predictive Analytics den Bedienern einen Einblick in fehleranfällige Maschinen geben, bevor sie tatsächlich ausfallen. Dies ermöglicht es den Betreibern, Reparaturen in Leerlaufzeiten zu planen, anstatt eine werksweite Unterbrechung zu verursachen.

Mit zunehmender Menge an gesammelten Daten steigt auch der Automatisierungsgrad, wodurch die Intelligenz manueller Prozesse gesteigert werden kann. Beispielsweise können Systeme so eingestellt werden, dass sie den Maschinenbetrieb automatisch verlangsamen, wenn sich ein Ausfall nähert, oder einen Schwellenwert festlegen, der eine Verlängerung der Lebensdauer ermöglicht.

In ähnlicher Weise kann der Upstream von Daten den Bedienern auch ermöglichen, eine genauere Ursachenanalyse durchzuführen, wodurch die Wahrscheinlichkeit des erneuten Auftretens eines bestimmten Fehlers verringert wird.

All diese Vorteile sind nicht theoretisch, sondern werden tatsächlich von Organisationen weltweit genutzt. Beispielsweise ermöglichte der Einsatz von Predictive Analytics bei American Electric Power (AEP), die Reparatur einer Gasturbine vor dem Ausfall durchzuführen. Die Frühwarnung sparte ihnen 19 Millionen US-Dollar, die durch den vollständigen Ausfall der Turbine ausgegeben worden wären.

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