Legacy-Maschinen in datengetriebene Assets für moderne Operationen verwandeln

Noch vor zwei Jahren, als Okuma Americas Brad Klippstein operative Daten aus einer Legacy-Werkzeugmaschine herausholen wollte, musste er Dutzende Kabel an den Steuerungsschrank anschließen und eine SPS hinzufügen. Einmal fertig, flossen Daten von der Werkzeugmaschine zur SPS und dann weiter zu einem Hub oder Server, wo sie gespeichert werden.

„Wir haben Dinge wie Ethernet und Wi-Fi und all diese Technologie, die wir heutzutage nutzen können“, sagte Klippstein, Product Specialist Supervisor. „Aber Ausrüstung von vor 30+ Jahren hatte diese Fähigkeit nicht, also musste man physisch ein Gerät an den Steuerungsschrank verdrahten, um all jene Daten zu extrahieren. Jetzt brauchen wir nicht mal mehr eine harte Verbindung [bei neuen Maschinen]. Man kann Dinge drahtlos machen. Das ist der Transition der letzten 30-40 Jahre.“

Teil von Klippsteins Job ist es, Kunden dabei zu helfen, diskrete Schritte in die vernetzte, digitalisierte und datengetriebene Welt von Industrie 4.0 zu machen – für neue und Legacy-Werkzeugmaschinen.

Diese Vorteile können beinhalten:

• Echtzeit-Werkzeugmaschinen-Monitoring, in der Fabrik oder von einem Remote-Standort
• Erhöhte Produktivität und Qualität
• Bias-freies Reporting
• Anschaffungsjustifizierung
• Vorausschauende Wartung
• Gewinnung und Bindung von Top-Talenten, begeistert von der Aussicht, Neues zu lernen und an vorderster Front moderner Prozesse zu stehen.

Ob durch Kabel oder Luft übertragen, können Daten, die von Fabrikgeräten gesammelt werden, einem Shop-Owner helfen, klügere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Mit Analyse der Daten in der Hand werden Arbeiter erhöhte Sichtbarkeit von Shopfloor-Operationen haben, was ihnen helfen kann, Probleme zu lösen, Prozesse zu verbessern und Produktivität zu steigern.

Mit einer jüngsten Fortentwicklung muss der Shop-Owner vielleicht nicht mal jemanden wie Klippstein mehr für seine Legacy-Werkzeugmaschinen brauchen.

2019 brachte Okuma die NET BOX Suite-C Quick als kostengünstigere Alternative zu einer engineered Solution heraus, um Daten von älteren Maschinen zu sammeln. Die NET BOX CQ, kurz, verbindet sich direkt mit einem Signalturm und dann mit einem Hub oder Gerät, das genutzt wird, um Signale einzusammeln.

NET BOX CQ nutzt drei optische Sensoren – einer jeweils für die grünen, gelben und roten Lichter am Turm – und konvertiert die Informationen, die sie sammeln, in ein Format, das von einem Computersystem gelesen werden kann. Um Daten, die von irgendeiner seiner Software gesammelt werden, zu standardisieren, nutzt Okuma MTConnect, ein Open-Source, gängiges Kommunikationsprotokoll.

„Es ist einfach zu installieren, und Sie brauchen keinen Okuma-Techniker dafür“, sagte Klippstein über NET BOX CQ.

Als Start ist die Fähigkeit zu sehen, ob eine Maschine läuft, eine großartige Metrik zum Tracken, weil ein Shop-Owner normalerweise jedes Stück Ausrüstung auf maximale Produktion pushen will. Er will seine Overall Equipment Effectiveness (OEE) im 65-85-Prozent-Bereich, weil eine Maschine nur Geld macht, wenn sie läuft.

„Also, nur indem man diese Information zieht – grün, gelb, rot – bin ich fähig, das über Zeit zu tracken und zu trenden und zumindest zu sehen, wann Stopps aufgetreten sind und wie lange“, sagte Klippstein. „Und dann mache ich den nächsten Schritt und sage: ‚Warum ist das aufgetreten und warum passiert es jeden Tag um 14:30 weiter?‘ Also kann ich jetzt Dinge trenden. Zumindest bringt mich das einen Schritt in die richtige Richtung.“

Christopher Rezny, Central Regional Manager für Factory-Automation-Anbieter Fastems, sagte, während MTConnect und Okumas Software sehr gute Vehikel für Datensammlung sind, ist die begrenzte Datenmenge, die von einer Legacy-Maschine verfügbar ist, nicht ihr einziger Nachteil im Vergleich zu modernen Maschinen.

„Interfaces von älteren Legacy-Maschinen zurück zu anderer interner Software, die genutzt wird, sagen wir ein ERP-System als Beispiel, sind auch entweder sehr limitiert oder nicht-existent“, sagte er. „Es kann auch Issues geben, die die Feedback-Mechanismen von diesen älteren Maschinen betreffen, bezüglich Sicherheitsprotokollen für den Nutzer.“

Shopfloor-Arbeiter müssen bereit für Veränderung sein

Trotz der von Rezny beschriebenen Limitierungen gibt es jede Menge Daten und Maschinen für Unternehmen wie Okuma und Excellerant Manufacturing, mit denen zu arbeiten ist.

„Die Mehrheit der Shops hat Legacy-Ausrüstung“, sagte Excellerant Manufacturing President John Carpenter. „Die meisten Leute kommen zu uns wegen unserer Historie mit Legacy-Ausrüstung – diese Schränke in- und auswendig kennend – weil wir buchstäblich zehntausende CNC-Maschinen über die Jahre verbunden haben und wir angesammelt haben, was ich Trade Secrets nennen würde, was der beste Weg ist, diese Legacy-Ausrüstung zu verbinden.“

Das erste Ziel, wenn man zu einem neuen Kunden gerufen wird, ist zu verstehen, was er oder sie will. Versucht diese Person nur, Daten vom Shopfloor hochzuholen, damit alle wissen, was los ist?

„Es geht alles darum, welches Problem Sie zu lösen versuchen“, sagte Carpenter. „Und dann lass uns dir die Basics geben, um anzufangen. Die meisten Fabriken haben die Daten, die da sind, nicht voll gewürdigt. Sie krabbeln gerade. Ich werde in Shops reingehen und Mitleid mit ihnen fühlen, weil sie nicht mal die Crawl-Stage erreicht haben.“

Carpenter erinnerte sich an einen Kunden, wo Management grundlegende Transparenz wollte – Daten von dem, was auf dem Shopfloor passierte. Und Shopfloor-Arbeiter wehrten sich gegen das Sammeln der Daten aus Angst vor Big Brother, der sie beobachtet.

Carpenter überließ das Issue dem Shop-Management. Aber er erkannte, die Arbeiter hatten keine Wahl. Er wusste, Shop-Leader suchten Daten, um Produktion zu messen und Prozesse zu verbessern, nicht als Big-Brother-Taktik. Leider hatte das Management seine Mitarbeiter nicht auf den Move vorbereitet.

„Es öffnet so viele Augen auf so vielen Ebenen, aber Ihre Leute müssen bereit für die Veränderung sein“, sagte er.

Sobald die Basics getrackt werden – Schneiden wir? Wenn wir schneiden, ist es bei 100 %? Und wenn nicht, sind wir in einem reduzierten Produktionsmodus? – und die Daten in Excellerants Echtzeit-Maschinendaten- und Kommunikationsplattform eingespeist werden, ist es möglich, vielfältige Sensoren und Wandler hinzuzufügen, um mehr Daten zu bekommen.

Sensoren können eingebaut werden, um Temperatur, Vibration, Druck, Durchfluss, Konzentration und mehr zu messen.

„Sie müssen bestimmen, was wichtig ist“, sagte Carpenter. „Wir können alle Arten von Daten von einem Punkt auf einem Shopfloor sammeln. Es gibt eine riesige Datenmenge, wenn Sie in Vibrationsanalyse und Werkzeugbruch reingehen. Die Liste geht weiter und weiter.“

Es gibt immer einen Weg, mehr Daten zu sammeln, aber manchmal wird es kostenprohibitiv, sagte er. Der Shop-Owner muss bestimmen, wie viel er für einen Sensor ausgeben will, um seine Daten auf das nächste Level zu bringen.

„Typischerweise, wenn man das um ein OEE-Projekt wickelt, ist es ein schneller ROI“, sagte Carpenter.

Die richtigen Fragen kennen

„Das ist offensichtlich ein branchenweites Problem, aber die Fragen, die wir bekommen, fallen meist in zwei Kategorien“, sagte Cory Weber, Senior Industrial IoT Architect bei Bosch Rexroth. „Es ist: Wie erhöhe ich die Qualität meiner Produktion mittels IoT oder IIoT? Oder es ist: Wie erhöhe ich meine Effizienz?

„Die andere Frage, die reingeworfen wird, ist: Wie senke ich meine Produktionskosten?“

Zusätzlich zur Hilfe bei der Beantwortung dieser produktionsbezogenen Fragen schätzt Weber, dass 90 % der Kunden Echtzeit-Visualisierung und Werkzeugmaschinen-Monitoring wollen, on-site und remote.

„Es ist der erste Schritt, richtig?“, sagte er. „Was macht meine [automatisierte Linie oder Werkzeugmaschine]?“

Bosch Rexroths Lösung, um Daten aus Legacy-Maschinen herauszupressen, ist ein IoT-Gateway namens PR-21, ein kleiner Single-Board-Computer, der für industrielle Umgebungen gehärtet ist. Es hat auch eine IIoT-Plattform, ctrlX CORE, um Daten zu ziehen, zu verarbeiten und in Speicher auf einem lokalen Server oder in der Cloud zu bewegen.

Eine der häufigeren Applikationen, die Weber für die Nutzung gesammelter Daten gesehen hat, ist vorbeugende Wartung.

Smarte, datengetriebene Anpassungen in einem Wartungsplan sind ein Weg, Werkzeugmaschinen summen zu lassen, während Produktionskosten durch Reduzierung von Verschwendung gesenkt werden.

„Ich weiß, dass wir sogar in unseren eigenen Anlagen Dinge gemacht haben wie Wechsel auf Betriebsstunden statt [Kalender] geplanter Wartung“, sagte Weber.

Beispielsweise hat Bosch Rexroth einen hydraulischen Testbereich, wo Arbeiter alle zwei Wochen das Fluid wechselten. Nachdem sie kontinuierliches Monitoring auf der Maschine installierten, konnten sie den Fluid-Wechselplan auf einen basierend auf Nutzungszeit vs. Kalenderzeit revidieren.

„Wenn Sie von 50-60 Gallonen Hydraulikflüssigkeit oder mehr reden, kann das teuer werden“, sagte er.

Andere Flüssigkeiten haben gesetzte Parameter, die für ihre optimale Nutzung erfüllt sein müssen, ob basierend auf Konzentration, Hitzebelastung oder anderen Faktoren.

„Wenn Sie regelmäßig testen können, können Sie Ihre Wartung auf as-needed umstellen und viel Geld sparen und Ihre Qualität schützen“, sagte Weber. „Es ist ein attraktiver Verkaufspunkt und relativ low-hanging fruit.“

Weber erwarb Domänenwissen für Fertigung, während er aufwuchs: Sein Dad besitzt ein kleines Fertigungsbusiness. Seine Ausbildung ist aber in Information Technology. Beide – Fertigungs-Domänenwissen und Data Smarts – sind nötig, um von der Implementierung von Industrie 4.0 zu profitieren, sagte er.

„Sie brauchen jemanden, der den tatsächlichen Prozess versteht“, sagte er. „Und jemand, der den Prozess versteht, kann auf die Daten schauen und sagen: ‚Das sieht nicht aus wie das, was es sein soll‘.“

Einmal sind die Daten in der Hand, sind die Möglichkeiten endlos, abhängig davon, wie viel der Nutzer sie verarbeiten will.

Wenn ein Shop-Owner das Glück hat, jemanden mit echtem Data-Science-Hintergrund zu haben, kann er sogar in künstliche Intelligenz vordringen.

„Es ist eine Frage, genug Daten zu sammeln, um sie wertvoll zu machen, und dann, und ich kann das nicht genug betonen, zu wissen, welche Fragen Sie an die Daten stellen wollen“, sagte er.

Webers datenbezogener Rat gilt natürlich sowohl für neue als auch Legacy-Maschinen. Data Mining für smarte Operationen gilt für beide.