Wie Sensoren Fertigungseffizienz und Einblicke transformieren

Seit Beginn der industriellen Automatisierung nutzt die Fertigungsbranche Sensoren. Ursprünglich wurden sie eingesetzt, um mechanische Reaktionen auszulösen und manuelle Arbeit zu reduzieren. Mit der Entwicklung der Sensortechnologie wurden die Geräte verbessert, um Daten von einzelnen Maschinen zu erfassen, damit Unternehmen diese Daten zur Analyse von Produktionsprozessen und Identifizierung von Verbesserungsbereichen nutzen konnten.

Angesichts des Aufstiegs von Maschinenüberwachungslösungen und Industrial IoT sind manuelle Datenanalyse und einfache mechanische Reaktionen auf Sensoreingaben ineffizient und unnötig geworden. Mit exponentiellen Zunahmen in der Fähigkeit, Daten zu erfassen und sie atemberaubender Geschwindigkeit und Präzision zu analysieren, hat sich die Sensortechnologie weiterentwickelt, um das IoT-System zu speisen, anstatt der Endpunkt für automatisierte Prozesse zu sein.

Heute bleiben Fertigungssensoren ein wichtiger Teil des IoT- und Datenerfassungs-Puzzles. Hersteller stellen fest, dass Industriesensoren für die absehbare Zukunft benötigt werden (aufgrund von Legacy-Geräten), aber Fortschritte im IoT haben ihre Rolle auf dem Fabrikboden und in der Datenerfassung definiert.

Was sind Fertigungssensoren?

Fertigungssensoren werden in der Datenerfassung verwendet, um physikalische Bedingungen an einer Maschine zu messen. Sie bestehen aus einem Gerät, das Eingaben empfängt oder misst und einen Output in Form von Daten generiert. Diese Daten können verwendet werden, um eine Maschinenreaktion auszulösen, oder sie können zur Datenerfassung für Analyse und Speicherung verwendet werden.

Industrielle Sensoren gibt es für eine breite Palette von Messarten. Heute können smarte Sensoren Daten an den Edge der Cloud übertragen, wo ein intelligentes Gerät oder eine Plattform sie verarbeiten und analysieren kann, bevor sie in die Cloud gesendet werden. Diese Informationen können dann Aktionierbarkeit ermöglichen – sei es das Befüllen eines Produktionsdashboards, das Auslösen einer Wartungsanforderung oder das reine Sammeln von Daten für historische Analyse.

Ein Beispiel für einen Fertigungssensor. Diese Geräte haben die Fähigkeit, Legacy- oder „dumme“ Geräte anzubinden und verschiedene Maschinen- und Umweltbedingungen zu überwachen.

Durch den Einsatz verschiedener Kommunikationsmethoden wie 5G, WLAN, Mobilfunkverbindung und Ethernet ermöglicht Echtzeit-Datenerfassung der Plattform, Einblicke zu generieren, die helfen, Produktionsprozesse zu verbessern, Kosten zu senken und Predictive Maintenance zu ermöglichen. Aber Sensoren allein erfassen nicht genug Daten, um Einblicke in die gesamte Maschinengesundheit zu liefern. Deshalb bleiben sie eine Ergänzung zu einer vollständigen Konnektivitätslösung, anstatt eine Lösung an und für sich zu sein.

Sensoren sind eher einfache Geräte. Sie helfen, Daten freizusetzen, die nie dafür gedacht waren, geteilt zu werden – wie im Fall von „dummen“ Geräten (also Geräten, die nicht IoT-fähig sind) oder im Fall, dass Geräte nicht nativ einen Datenpunkt liefern, den ein Endnutzer benötigt.

Maschinendatenplattformen ermöglichen Datenerfassung zusammen mit Sensoren, um sicherzustellen, dass Rohdaten von allen Geräten erfasst und in ein gemeinsames Modell standardisiert werden, um Aktionierbarkeit zu ermöglichen.

Mit Sensoren allein müssten Hersteller Daten manuell erfassen und standardisieren. Und dann manuell analysieren oder Anwendungen entwickeln, die Analyse und Aktionierbarkeit ermöglichen.

Arten von Sensoren in der Fertigung

Welche gängigen Sensortypen werden in industriellen Umgebungen verwendet?

1. Triaxiale Beschleunigungssensoren

Es gibt viele rotierende Teile in Fertigungsgeräten. Ein triaxialer Beschleunigungssensor überwacht und misst Vibration an rotierenden Teilen und Geräten. Diese smarten Sensoren können auch andere Variablen wie Verschiebung, Beschleunigung und Geschwindigkeit messen. In Verbindung mit IoT-fortgeschrittener Analytik können diese Daten wertvolle Einblicke liefern, damit Manager und Techniker wissen, ob eine Maschine in gutem Zustand arbeitet oder ob eine Abweichung ein einmaliges Ereignis oder ein besorgniserregendes Muster ist.

2. Temperatursensoren

Bewegte Geräte erzeugen viel Wärme, und viele Branchen nutzen zusätzliche Prozesswärme für ihren Fabrikboden. Wärme ist ein hervorragender Indikator für die Gesamtgesundheit einer Maschine. Temperatursensoren können helfen, Maschinenverschleiß, beschädigte Bereiche und Überhitzung zu identifizieren, die zu Ausfällen und Qualitätskontrollproblemen führen.

3. Vibrationssensoren

Vibration tritt nicht nur an rotierenden Teilen auf. Vibrationssensoren können mit Förderbändern, Paneelen und anderen Maschinenteilen verwendet werden, um Bediener und Techniker zu warnen, wenn etwas nicht stimmt.

4. MEMS-Sensoren (Mikro-Elektromechanische Systeme)

MEMS-Sensoren sind Bewegungssensoren, die Bewegung und Leistung verfolgen. In ihrer einfachsten Form erkennen sie Bewegung und lösen eine Maschinenreaktion aus, um eine Komponente der Ausrüstung neu auszurichten. In der CNC-Bearbeitung können sie komplexer sein, um Neigung, Beschleunigung und Schwerkraft auf einem Achsenraster zu verfolgen, um Präzisionsbearbeitung aufrechtzuerhalten.

5. Drehmomentsensoren

Hochgeschwindigkeitsmotoren können starke Drehmomentkräfte auf einer Maschine erzeugen. Diese Kräfte sind unter Last noch signifikanter. Wenn Drehmomentsensoren einen Motor oder eine Welle überwachen, können die Einblicke Herstellern helfen, Qualität zu sichern, Maschinenverschleiß zu reduzieren und Probleme zu beheben, bevor sie auftreten. Diese smarten Sensoren werden oft mit anderen Sensoren kombiniert, um einen hochdetaillierten Blick auf die Gerätegesundheit zu schaffen.

6. Drucksensoren

Drucksensoren überwachen jede Maschinenkomponente, die von Flüssigkeit oder Gas genutzt wird, einschließlich Hydraulik, Wasser, Chemikalien, Luft und Stickstoff. Sie können so eingestellt werden, dass sie das Fabriküberwachungssystem alarmieren, wenn hohe oder niedrige Grenzwerte erreicht werden.

Datenmanagement für smarte Sensoren

Smarte Sensoren schöpfen Big-Data-Potenzial aus, weil sie die Daten liefern, die für IoT-fortgeschrittene Analytik benötigt werden. Doch diese Daten erfordern Kontextualisierung und Standardisierung, damit sie Wert für Nutzer und Systeme schaffen.

Kontextualisiert

Kontextualisierte Daten bedeuten, relevante reale Informationen zu Sensordaten hinzuzufügen, die an die IoT-Plattform gesendet werden. Ohne Kontext können Rohdaten für Endnutzer weniger hilfreich sein. Beispielsweise ist das Verfolgen und Analysieren von Stillstandsereignissen für Hersteller wichtig. Ohne Bedienerinput zum „Warum“ hinter einem Stillstandsereignis sind die Daten weniger hilfreich.

Relevante Daten

Es reicht nicht, einfach Daten zu erfassen – die erfassten Daten müssen relevant sein. Das bedeutet, dass smarte Sensoren hochwertige Informationen herausfiltern und redundante oder unnötige Informationen verwerfen müssen.

Standardisierte Daten

Sensoren können Daten liefern, aber der Job einer IoT-Plattform ist es, sicherzustellen, dass die Daten über alle Geräte und Geräte hinweg standardisiert sind. Ohne Datensstandardisierung gibt es ein Durcheinander verschiedener Datentypen, das keine Aktionierbarkeit seitens Stakeholder und anderer Systeme zulässt.

Actionable Data (Umsetzbare Daten)

Gerätedaten sind entscheidend für die Steigerung operativer Effizienz und Produktivität, da sie ein präzises Bild der Produktionsleistung bieten, das dem gesamten Shopfloor als umsetzbare Einblicke geliefert werden kann. Umsetzbare Daten mit Echtzeitbenachrichtigungen ermöglichen es Bedienern, proaktive Schritte zur Reduzierung von Stillstandszeiten und Ausfällen an Maschinen zu unternehmen. Zudem gibt es Managern vollständige operative Transparenz.

Wie Industriesensoren die Fertigung verbessern

Industriesensoren verbessern die Fertigung, indem sie mit fortschrittlichen IoT-Plattformen integriert werden, um umsetzbare Einblicke auf den Produktionsboden und darüber hinaus zu liefern. Smarte Sensortechnologie trägt zu diesem Ökosystem bei, um überlegene Transparenz von Maschinenzuständen, Prozessen, Produktion und mehr zu bieten.

In diesem Ökosystem helfen Industriesensoren (kombiniert mit direkter Verbindung zu Maschinendaten, wo Sensoren nicht benötigt werden), Daten zu erfassen, die Produktionsprozesse verbessern, die Gestaltung von Predictive-Maintenance-Programmen ermöglichen und Betriebskosten senken.

Anwendungen digitaler Sensoren in der Fertigung

Es gibt viele Anwendungen digitaler Sensoren in der Fertigung, darunter:

Datengesteuerte Einblicke

In Kombination mit fortschrittlichem IoT erfassen Industriesensoren Daten, die Nutzern in Echtzeit als wertvolle und umsetzbare Einblicke zurückgegeben werden. Dies revolutioniert Fabrik und Shopfloor, indem es Mitarbeitern ermöglicht, Abläufe zu überwachen, zu regulieren und zu verbessern.

Sicherheit

Da sie Teil eines Systems sind, das tief mit KI-gestützter Analytik verknüpft ist, können digitale Sensoren Sicherheitsvorteile für ein Unternehmen liefern. Dies könnte präzise Arbeitsstopps bei Gefahrenerkennung oder Echtzeitbenachrichtigungen an Notfallpersonal vor einer Krise umfassen. Beispielsweise kann eine Maschinenwerkzeug, das eine höhere Last als normal erfährt, automatisch gestoppt werden, um einen katastrophalen Werkzeugausfall zu vermeiden.

Verbesserte Wartungsprogramme

IoT mit digitalen Sensoren kann Geräteausfälle erkennen, sodass Wartungspersonal ein Verfahren einleiten kann, bevor das Gerät ausfällt. Es kann auch genutzt werden, um Wartung zum optimalen Zeitpunkt zu planen.

Präzise historische Daten

Viele Fertigungsunternehmen haben mit umfangreicher regulatorischer Compliance zu tun. Mit Daten, die von smarter Sensortechnologie zurückgegeben und in der Cloud organisiert werden, ermöglichen präzise Produktionsaufzeichnungen bessere Transparenz und Produkt-Chain-of-Custody. Dies erlaubt Managern, präzise Produktionsbenchmarks zu setzen und Leistung vorherzusagen.

Verfahrens- und Qualitätsbenachrichtigungen

Viele Fertigungsunternehmen erfordern strenge Einhaltung von SOPs. Dies gilt besonders in Branchen wie CNC-Bearbeitung für Medizin- und Luftfahrt. Da diese Verfahren als kontextuelle Daten hinzugefügt werden können, können Sensoren erkennen, wenn ein Verfahren vom Kurs abweicht, und Manager warnen. Gleiches gilt für Qualitätsbenachrichtigungen, eine besonders wichtige Funktion in stark regulierten Umgebungen.

Informationsfluss und Marktreaktion verbessern

Die Kraft von Echtzeitdaten liegt in ihrer Fähigkeit, sofortige und proaktive Maßnahmen zu ergreifen. Das bedeutet, dass Informationen an den Fingerspitzen aller im Unternehmen sind. Reaktion auf Markttrends – gut oder schlecht – kann einem Unternehmen helfen, sich schnell verändernden Bedingungen anzupassen und wettbewerbsfähig zu bleiben.

Die Zukunft von Sensoren in der Fertigung

Sensoren machen einen wirklich vernetzten Betrieb möglich, indem sie Echtzeit-Diagnosedaten liefern, die tiefe Einblicke von fortgeschrittenen Analytik-Engines in der Cloud ermöglichen. Dies stellt sicher, dass Hersteller Zugriff auf alle Gerätedaten erhalten – sogar Legacy-Assets – und macht den Fall, dass Sensoren auch in absehbarer Zukunft eine Rolle spielen werden.

Allerdings sind Sensoren allein nicht in der Lage, fortgeschrittene Use Cases oder effektive Maschinenüberwachung voranzutreiben. Sie erfordern technische Ressourcen, um Daten zu erfassen, zu standardisieren und zu visualisieren. Doch Sensoren, zusammen mit einer IoT-Plattform, helfen, präzise, zuverlässige Datenerfassung über den gesamten Shopfloor zu gewährleisten.

MachineMetrics ermöglicht direkte Integration mit Maschinensteuerungen und bietet die Möglichkeit, Sensoren hinzuzufügen, um in Plug-and-Play-Manier deutlich mehr Daten zu erfassen, die Daten sofort in ein gemeinsames Modell über alle Geräte transformieren. Zudem bieten wir vorgefertigte und anpassbare Berichte für sofortige Aktionierbarkeit out-of-the-box.

Die direkte Verbindung zu Maschinen ist ein kritischer Bestandteil des MachineMetrics-Systems, ebenso wie die Datentransformation. Die MachineMetrics-Plattform wandelt Maschinen- und Sensordaten in ein gemeinsames Modell um, auf das Stakeholder und Systeme für bessere, schnellere Entscheidungsfindung vertrauen können.

Dies stellt sicher, dass Hersteller ihre Produktion effektiv überwachen und gleichzeitig ein Fundament für kontinuierliche Verbesserung mit fortgeschritteneren Use Cases schaffen können.

 

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