Vernetzte Steuerungen nutzen für optimiertes Asset Management

Obwohl die frühe Einführung von Industrial Ethernet marginale Produktivitätsgewinne (+22 %) und Reduzierung der Wartungskosten (-40 %) gezeigt hat, zögern Systemintegratoren und Werksingenieure noch bei der flächendeckenden Implementierung. Aber warum? Heute können traditionelle Steuerungssysteme nur 3 % der Daten von Werksanlagen nutzen und sind nicht in der Lage, dynamischen Geschäftsanforderungen gerecht zu werden. Veraltete Systeme stoßen aufgrund begrenzter Fähigkeiten oft auf Probleme und sind stets Sicherheitslücken ausgesetzt. Daher ist es unerlässlich, dass Unternehmen beginnen, sich in Richtung softwaredefinierter Maschinen zu bewegen, die intelligent genug sind, sich an variable Prozessausgaben anzupassen.

Optimierung durch Predictive Models

Traditionell war ein Controller nur in der Lage, eine einzelne Anwendung gleichzeitig auszuführen, aber jüngste Fortschritte haben neue Funktionen gebracht, darunter die Fähigkeit, mehrere Anwendungen gleichzeitig auszuführen. Beispiele für solche Anwendungen sind Predictive-Modelling-Pakete, die Daten aus verschiedenen Prozessen sammeln und in einen Echtzeit-Optimierer einspeisen, um sicherzustellen, dass Anlagen so effizient wie möglich laufen.

Das bedeutet jedoch auch, dass mehr Rechenleistung und größere Konnektivität hergestellt werden müssen, um sicherzustellen, dass diese Anwendungen reibungslos laufen, ohne die Primäraufgaben des Controllers zu behindern. Um solche Anforderungen zu erfüllen, werden fortschrittliche Steuerungssysteme eingeführt, die stark auf den Fähigkeiten des Industrial Internet basieren, um auf optimalem Niveau zu laufen.

Internet-basierte Steuerungen

Cloud-Computing findet auch seinen Weg in den Industriemarkt als gangbare Möglichkeit, den hohen Bedarf an Rechenressourcen zu decken, den fortschrittliche Analyseanwendungen erfordern. In der Cloud gehostete Maschinen bieten eine perfekte Plattform für mit dem Internet verbundene Anlagen, um ihre Informationen in ein zentrales Repository zu übermitteln, auf dem Ingenieure remote Operationen durchführen können.

Zusätzlich bedeuten das Aufkommen von Big Data Analytics und die Verfügbarkeit cloud-basierter Pay-as-you-go Data Warehouse Services, dass Industrien eher von Echtzeit-Analysen profitieren, wenn ihre Ressourcen bereits in der Cloud gehostet sind, was die mühsamen Migrationsprozesse überflüssig macht.

Konnektivitäts-Apps

Angenommen, ein Automatisierungs- und Steuerungsunternehmen bietet eine Cloud-Plattform an, die Analysen und ähnliche Anwendungen ausführen kann. Die Plattform fungiert als Repository für Maschinen, analysiert Trends und liefert Einblicke für Kunden, wie der Shopfloor mit maximaler Effizienz betrieben werden kann. Der gesamte Funktionsumfang wird als Service bereitgestellt, sodass Unternehmen keine separate Infrastruktur für jeden Prozess mehr aufbauen und verknüpfen müssen.

Das neue Zeitalter der Steuerungen gibt der Industrieökonomie einen dringend benötigten Schub und eröffnet neue Wachstumswege. Da Maschinen und Menschen zunehmend vernetzt werden, könnten Maschinen auch programmiert werden, Apps so zu nutzen wie Verbraucher – etwas, das sich verbessern wird, wenn Künstliche Intelligenz und Künstliche Neuronale Netze Fortschritte machen.

Zusammenfassend: Mit industrial-internet-fähigen Controllern kann Intelligenz in Ausrüstung und Steuerungssysteme vermittelt und verknüpft werden, was die Gesamteffizienz und Zuverlässigkeit des Systems verbessert – vom kommerziellen Aspekt bis hinunter zur Maschinenebene.