Auslesen und Nutzen von Maschinendaten einfach gemacht

Ausgabe 3–2021, S.159

Unternehmen, die ihre Produktion modernisieren wollen, müssen mit Daten hantieren – je mehr Daten oder je besser sie sind, desto größer sind die Potenziale auf neue Anwendungen. Wer eine automatisierte Qualitätskontrolle braucht, Künstliche Intelligenz (KI) implementieren will oder aus der Distanz verfolgen möchte, ob seine Maschinen einwandfrei arbeiten, muss die Daten der Geräte abgreifen und verarbeiten. Auch der Einstieg in Industrie 4.0, das große Ziel jeder Fabrikation, ist ohne Datenaustausch undenkbar. Doch ein Maschinenpark besteht meist aus Geräten mehrerer Generationen und Hersteller. Und diese arbeiten mit unterschiedlichen Protokollen und Steuerungen. Um ihre Daten auszulesen und zentral zu nutzen, ist bisher meist ein sehr hoher Aufwand notwendig.

Auch bei der Nutzung der Daten klemmt es oft: Denn jede Anwendung benötigt eine andere Auslesegeschwindigkeit. So ist Maschinelles Lernen auf eine hohe Datenrate angewiesen, Monitoring dagegen kommt mit einer geringen Rate aus. Vor allem aber können viele Unternehmen noch gar nicht entscheiden, auf welche Art sie modernisieren werden. Sie wissen also nicht, welche Daten sie künftig in welcher Form benötigen.

Daten auslesen und bereitstellen

Experten des Fraunhofer-Instituts für Produktionstechnik und Automatisierung IPA haben eine Software entwickelt, mit der weder das Auslesen noch das Nutzen der Daten problematisch ist.

Der „StationConnector“ (Bild) kommt mit fast allen Maschinen zurecht, kann deren Daten auslesen und diese für weitere Anwendungen zur Verfügung stellen. Dabei können auch standardisierte Vorlagen, wie beispielsweise Verwaltungsschalen genutzt werden, um ein hohes Maß an Interoperabilität zu schaffen. „Egal, was die Zukunft bringt – mit dem StationConnector ist man gerüstet“, sagt Marcus Defranceski, der verantwortliche IPA-Informatiker.

So kann ein Unternehmen harmonisch wachsen, ohne sich zu früh festlegen zu müssen. Und die Software ist kundenfreundlich. „Man braucht keine tiefgreifenden Informatikkenntnisse, um damit umzugehen“, beruhigt Defranceski. Bei der Installation müssen die Maschinen nicht einmal abgestellt werden. Und die Konfiguration kann der Kunde selbst vornehmen. Er bestimmt, welche Daten von welchen Maschinen mit welcher Frequenz bereitgestellt werden sollen.

Informationen über den Maschinenzustand

Um etwa unternehmensweit oder sogar industrieübergreifend und standardisiert die Anlageneffektivität einheitlich bewerten zu können, kann der Kunde selbst Kennzahlen definieren. Eine automatisierte Überwachung von Werten und entsprechende Benachrichtigungen der verantwortlichen Personen lässt sich ebenso einfach realisieren. So kann zum Beispiel schnell auf Störungen reagiert werden. Die dazu mitgelieferten zusätzlichen Daten können den Mitarbeiter bei seiner Arbeit effektiv unterstützen.

Die Software läuft an beliebiger Stelle – vom lokalen Einzel-PC bis hin zum Edge- und Cloudbereich. Die ausgelesenen Daten lassen sich auf den meisten mobilen Geräten und Desktoprechnern graphisch sichtbar machen, um rasch einen ersten visuellen Eindruck zu bekommen.

IPA-Forscher gründen Start-up

Anfang diesen Jahres ging die IPA-­Innovation den nächsten Schritt: Die drei Informatiker aus dem Fraunhofer IPA, die das Programm entwickelt haben, gründeten die Data Coffee GmbH und sind seit März 2021 mit dem StationConnector auf dem Markt.

Im ersten Schritt wird die Software weiter für produzierende Betriebe optimiert, um wie bisher auch, Transparenz und einheitliche Verfügbarkeit von Maschinen- und Messdaten sowie Anlagenzuständen zu erreichen. Diese Daten lassen sich dann für beliebige Aufgaben und Analysezwecke verwenden. Des Weiteren wird der StationConnector auch zukünftig von anderen Softwareanbietern mit integriert, um diesen die direkte Verarbeitung von Maschinendaten zu erlauben. Ende 2021 findet eine erste Erweiterung des Anwendungsbereichs in Richtung Cloud-Geschäft statt. Im darauffolgenden Jahr wird die Software dann auch Anlagenherstellern zur Verfügung stehen, um diesen den Weg zu eigenen digitalen Geschäftsmodellen zu erleichtern.