Weidmüller: Auf dem Weg zur Smart Factory

Weidmüller „u-mation“: Mit Industrial Analytics Mehrwerte nutzen und neue Geschäftsmodelle generieren. (Foto: Weidmüller)

Die fortschreitende Digitalisierung industrieller Fertigungsprozesse stellt immer höhere Anforderungen an die moderne Automatisierungstechnik. Dezentralität und Flexibilität stehen der einfachen Bedienung der Systeme gegenüber. Das führt zu immer komplexeren Anforderungen an Systemauslegung, Installationsprozesse und produktiven Anlagenbetrieb. Auf der diesjährigen Smart Automation in Wien präsentiert Weidmüller konkrete Lösungen für die industrielle Produktion auf dem Weg in die Digitalisierung und Flexibilisierung – auch bei bestehenden Maschinen und Anlagen.

Mit Industrial Analytics versetzt Weidmüller die Maschinen- und Anlagenbauer in die Lage, proaktiv zu reagieren, bevor der Fehler auftritt – um ungeplante Maschinenstillstände zu vermeiden. Dazu verarbeitet die Analysesoftware eine große Menge an Daten, die von der Maschine generiert worden sind. Fokussiert betrachtet werden die Daten, die zum eigentlichen Maschinenverständnis erforderlich sind. Mittels künstlicher Intelligenz werden anschließend die Daten richtig interpretiert und aussagekräftige Zusammenhänge erkannt. Der Maschinen- und Anlagenbetreiber wird in die Lage versetzt zu agieren, bevor der Fehler auftritt. Industrial Analytics gestaltet die Produktionsprozesse noch effizienter, ungeplante Maschinenstillstände lassen sich vermeiden. Namhafte Maschinen- und Anlagenbauer vertrauen bereits auf die Analysesoftware von Weidmüller.

Das Konzept von Industrial Analytics zur Realisierung datenbasierter Services besteht aus mehreren Modulen:

• Anomalieerkennung zur frühzeitigen Erkennung von unerwünschtem Maschinenverhalten. Damit lassen sich Abweichungen vom Normalverhalten der Maschine automatisch während der Laufzeit identifizieren. Störungen und Fehler, die durch regelbasiertes Condition Monitoring übersehen würden, werden so schnell bemerkt und können durch Maschinenbediener und Servicetechniker rechtzeitig behoben werden.
• Anomalieklassifikation um Fehlerursachen schneller zu finden und zu beheben. Durch die gewonnen Informationen ist der Maschinenzustand jederzeit transparent. Fehler an den Maschinenmodulen sind bekannt und können einfach lokalisiert werden.
• Predictive Maintenance: Vorausschauende Wartung, um schneller zu sein als der Fehler. Durch proaktive Benachrichtigungen über bevorstehende Fehler oder unerwünschte Zustände können Maschinenbediener und Servicetechniker Entscheidungen leichter treffen, Wartungsmaßnahmen rechtzeitig planen und Ausfallzeiten minimieren. Die Verfügbarkeit wird dadurch erhöht.
• Predictive Quality: Produktqualität überwachen und vorhersagen. Durch lückenloses Monitoring der Sensor-, Zustands- und Prozessdaten lässt sich die Güte der Erzeugnisse über die einzelnen Fertigungsschritte hinweg prognostizieren.