Edge Analytics über Low Code
Die IT für Werker beherrschbar machen
Fortsetzung des Artikels von Teil 1
Edge Analytics erhöht die OOE
Die Erhöhung der Produktionseffizienz kann durch die Verwendung von Edge Analytics im Shopfloor Management reduziert werden. Die zahlreich vorhandenen Maschinendaten können über Predictive-Maintenance-Modelle für die konstante Überwachung und vorrauschauende Planung und Steuerung genutzt werden, was u. a. zu geringeren Standzeiten, niedrigeren Wartungskosten und weniger Ausfallzeit führt. Gerade weil Produktionsanlagen kontinuierlich Warnmeldungen generieren, um über Inkonsistenzen oder Fehler in den Maschinen zu informieren, kann deren Korrektur und Nutzung über einfache Low Code Tools ungeplante Ausfallzeiten effektiv verhindern. Laut Appian berichten über die Hälfte von Low Code nutzenden Industrie-Unternehmen von daraus resultierenden deutlichen Kostensenkungen.
Komplexität mit Einfachheit bekämpfen
Obwohl die Implementierung von Low-Code-IIoT-Technologien der erste Schritt zu einer effektiveren und produktiveren Anlage ist, muss bei den Mitarbeitern auf dem Shopfloor ein grundlegendes Verständnis der Daten und deren Bedeutung vorhanden sein. Die Basisfrage lautet immer: Wie können wir diese Daten nutzen und welche Erkenntnisse ergeben sich daraus, die zur Verbesserung des operativen Betriebs beitragen?
Für echte Einblicke braucht es zunächst eine Analyse der Daten und deren Diskussion und Einordnung. Das Konzept von KPIs (Key Performance Indicators) ist bereits im Lean Management vorhanden und kommt in den meisten (teil-)automatisierten Fertigungsanlagen zum Einsatz: messbare Kennzahlen, anhand derer Unternehmen ermitteln, was wichtig ist, Ineffizienzen identifizieren und zukünftige Prozessabläufe verbessern.
Einer der wichtigsten KPIs, der herstellerübergreifend erfasst wird, ist die Gesamtanlageneffizienz (Overall Equipment Efficiency, OEE), die drei einzelne KPIs sich vereint: Verfügbarkeit, Leistung und Qualität.
Modulare Daten-Workflows
Nachdem die KPIs identifiziert wurden, ist der nächste Schritt, ein System auszuwählen, das diese Ergebnisse analysiert und verarbeitet. Low-Code-Edge-Analytics-Plattformen wie beispielsweise Crosser ermöglichen die Vorverarbeitung der Sensoren, Anlagen und Maschinen und sonstiger Shopfloor-Geräte direkt am Edge und in Echtzeit.
Die Verarbeitung und latenzarme Analyse am Edge ermöglicht eine schnellere Bewertung und eine verbesserte Entscheidungsfindung. Durch die Verarbeitung in Echtzeit können KPIs generiert werden, die auf Ineffizienzen unter den Maschinen hinweisen und Fertigern ermöglichen, eine konsistente Produktivität zu erreichen.
Teil der Plattform Crosser ist eine Bibliothek vorgefertigter Module und Konnektoren zum Entwickeln intelligenter Daten-Workflows. Diese Workflows werden anhand einfacher Drag&Drop-Funktionalität zusammengestellt. Die modulare Bibliothek wurde entwickelt, um allgemeine Funktionalitäten für Anwendungsfälle in der Fertigung bereitzustellen, von Konnektivitäten bis hin zu technischen Protokollen für die Integration von Daten in beliebige industrielle Systeme. Einige Module sind dezidiert auf die KPI-Berechnungen ausgerichtet und können für den Aufbau von Echtzeit-Dashboards eingesetzt werden.
Werden diese KPI-Module mit Datenaggregationsfunktionen der Maschinen verbunden werden, können sie die einfache Implementierung einer umfassenden KPI-basierten Analyse-Pipeline unterstützen – die dann standortunabhängig Ergebnisse am Edge oder auch in der Cloud bereitstellen kann, um positive Effekte aus einem Werk auf andere Produktionsstätten zu übertragen. Ein modularer Aufbau der Low-Code-Edge-Analytics-Plattformen befähigt Fertiger, ihre Daten-Workflows und komplexen Aufgabenpakete innerhalb des Digitalisierungsprozesses peu à peu und in ihrem individuellen Tempo umzusetzen – der Elefant kann so Stück für Stück gegessen werden.
Umfassende OT-/IT-Überwachung
Neben der Unterstützung von Fertigern bei der effizienten Einführung von Edge Analytics über Low-Code-Plattformen bieten einige Anbieter weitere industriespezifische Vorteile. Die schwedische Plattform Crosser ging 2021 beispielsweise eine Partnerschaft mit Paessler ein, einem Anbieter von Automatisierungssoftware und Netzwerküberwachung, um Kunden die umfassende Überwachung ihrer IT- und OT-Umgebungen zu ermöglichen. Durch die Vorverarbeitung von OT-Daten unterstützt Crosser das Netzwerküberwachungssystem von Paessler, um OT-Umgebungen und -Geräte in dessen globale Shopfloor-Überwachung zu integrieren.
Mit Low Code zum digitalen Shopfloor
Die Notwendigkeit der digitalen Transformation ist unumkehrbar, auch wenn es dafür keine Wunderwaffe gibt. Die Umsetzung von Digitalisierungsaufgaben über Low Code Tools bietet Herstellern zusätzliche Flexibilität hinsichtlich der Schritt-für-Schritt-Umsetzung unter geringstmöglichem Einsatz von IT-Ressourcen. Im Falle von Edge Analytics können durch Echtzeit-Streaming und Datenumwandlung wertvolle Einblicke in die Produktivität und die KPIs des Unternehmens gewonnen werden, die wiederum die Basis für weiterführende Digitalisierungsaufgaben und den KI-Einsatz bilden. Neben den direkten Vorteilen von Low Code für die Leistung einer Anlage unterstützt es auch die Belegschaft, indem es die Abhängigkeit von externen Softwareentwicklern verringert und dadurch die IT-Lieferlücke schließt.
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