Erfolgreicher Selbsttest Mehrwert durch Industry Analytics

Die datengetriebene Analyse gewinnt im Kontext von Industrie 4.0 zunehmend an Bedeutung. Weidmüller befasst sich daher intensiv mit der Auswertung von Maschinendaten, um darüber Rückschlüsse über den Energieverbrauch einerseits und den Zustand der Maschine andererseits zu gewinnen.

"Die Frage war anfangs, wie diese Daten zusammenhängen und welche Schlüsse sich daraus ziehen lassen. Dies haben wir im Rahmen eines ersten Projektes in unserer Fertigung an einer Spritzgussmaschine erprobt", erläutert Tobias Gaukstern, Industry Portfolio Manager Factory Automation bei Weidmüller. "Wir können potenzielle Maschinen- und  Prozessfehler anhand des Maschinenverhaltens oder -zustands erkennen - und zwar bevor sie eintreten. Damit sind wir gewissermaßen schneller als der Fehler und können diesen vermeiden." Im Schnitt gelang es, die Stillstandzeiten signifikant zu senken sowie die Wartungs- und Stillstandskosten erheblich zu reduzieren - und das Team sieht noch deutlich Luft nach oben.

"Entsprechende Lösungen erproben wir immer erst in der eigenen Produktion und entwickeln diese dann in enger Kooperation mit unseren Kunden applikationsspezifisch weiter. Im Rahmen dieser Zusammenarbeit haben wir verschiedene Analytics-Bausteine im Portfolio, die wir je nach Maschinentyp neu kombinieren und konfigurieren, zudem ist die Beratungs-/Engineering-Dienstleistung ein wichtiger Block", erklärt Gaukstern. "Schließlich müssen die Erkenntnisse anschließend auf die Maschine übertragen, beziehungsweise in der Cloud implementiert werden. Hier bieten wir unseren Kunden flexible und skalierbare Lösungen an. Im Gegensatz zu herkömmlichen Analytics-Anbietern, die mit Bausteinen aus anderen Wirtschaftszweigen arbeiten, ist unser Analytics-Portfolio voll auf den Maschinenbau ausgerichtet."