Maschinendatenerfassung (MDE): Software, Systeme, Lösungen

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Letzter Autor: induux Redaktion

Maschinendatenerfassung (MDE) wird als beschreibender Begriff für die Schnittstelle zwischen der Informationsverarbeitung und Maschinen aus der Produktionstechnik verwendet. In der digitalisierten Produktion stellt die Maschinendatenerfassung viele Unternehmen vor eine Herausforderung. Speziell entwickelte Hardware-Software-Pakete übersetzen die Protokolle der Maschinen herstellerunabhängig für die Nutzung in den nachgeschalteten Applikationen.



Definition und Klassifizierung

MDE stellt in der Produktionstechnik die Schnittstellle zwischen Maschine und Informationsverarbeitung da. Die Daten aus der MDA können entweder als Parameter direkt in die Regulierung der Maschine einfließen oder die Daten werden als Quelle der Betriebsdatenfassung für weiterführende Zwecke verwendet. Unter weiterführenden Zwecken kann einerseits die Planung und auch Steuerung von Aufträgen in der Produktion gemeint sein oder andererseits dienen die Daten der statistischen Prozessregelung (kurz SPC genannt).

Es gibt zwei Arten von Maschinendaten: Produkt- und Prozessdaten. Gemessen werden Produktdaten an den jeweiligen Verarbeitungseinheiten. Sie geben gemeinsam mit dem Betrieb der Anlage Informationen über den Produktionsverlauf, wie Stückzahl, Temperatur, Gewicht und Dicke. Prozessdaten geben Informationen über den Betrieb der Maschine sowie dem erzeugte Infos über den Betrieb. Dabei handelt es sich vorrangig über Steuerungsdadtem aber auch Informationen über den (Strom)Verbrauch sind relevant.

MDE erfasst die somit die maschinen- bzw. fertigungsbezogenen IST-Daten. Die Maschinendatenerfassung steht somit den Auftragsdaten gegenüber. Die Auftragsdaten geben Daten des SOLL-Zustandes im Bezug auf das Endprodukt.

Zu den Maschinendaten zählen unter anderem:

  • Auslastung
  • Produktionsmenge
  • Laufzeit
  • Relability / Verfügbarkeit & Zuverlässigkeit
  • Maschinenzustand
  • Anzahl der Teile
  • Energie- und Stromverbrauch

Ziele der Maschinendatenerfassung

Die Ziele der MDE diene der kontinuierlichen Verbesserung des gesamten Produktions- und Betriebsablaufs.

  • Detaillierte Analyse des Fertigungsprozesses
  • Verbesserung der Maschinenlaufzeiten
  • Meldung und Auswertung von Maschinenstillständen
  • Digitale Meldung von Maschinenstörungen, beispielsweise per E-Mail
  • Datenbereitstellung für den Optimierungs- und Verbesserungsprozess

Intelligente Maschinendatenerfassung - die Vorteile im Detail

Die Hardware-Software-Pakete ermöglichen eine herstellerunabhängige Vernetzung von Maschinen mit automatischer Datenerfassung für die zentrale Weiterverarbeitung. Des Weiteren sind sie flexibel erweiterbar und einfach zu integrieren. Die Visualisierung und Auswertung von Prozessdaten wird bestmöglich unterstützt, um eine Live-Daten-gestützte Entscheidungsgrundlage für Unternehmens- und Produktionsleistung zu liefern. Ein weiterer Vorteil ist die Minimierung der Ausfall- und Reaktionszeiten, da Wartungsarbeiten besser geplant und Anlagen nach tatsächlicher Nutzung gewartet werden können. Die Anlageneffektivität kann berechnet und bewertet sowie Stillstandzeiten identifiziert werden, so dass Optimierungspotentiale erkennbar werden. Eine effiziente Qualitätssicherung wird durch die Nachvollziehbarkeit tatsächlicher Fertigungsparameter und dem Alerting mit Multi-Channel-Benachrichtigungen möglich. Da die Hardware speziell auf den Einsatz im industriellen Umfeld abgestimmt ist, verfügt diese über standardisierte Konnektoren und ist leicht integrierbar. Für alle Komponenten besteht Langzeitverfügbarkeit, der Einsatz mit erweitertem Temperaturbereich und mit drahtlosen Vernetzungsoptionen ist individuell umsetzbar. Maschinendatenerfassung trägt zur Leistungsteigerung und Qualitätssicherung in der Fertigung und Produktion bei. Dies wirkt sich positiv auf die Wettbewerbsfähigkeit aus. Als relevante Kennzahl wird vor allem die Gesamtanlageneffektivität, englisch Overall Equipment Effectiveness (OEE - Gesamtanlageneffektivität), genannt.

Vorgehensweise MDE

Die Übertragung der Daten aus der Maschinensteuerung erfolgt in der digital über die OPC-Architektur oder sie werden in einem sogenannten Datenlogger abgespeichert. Damit die Datenverarbeitung online und automatisiert erfolgen kann, muss die Maschinensteuerung über einen Microcontroller verfügen. Alternativ kann dieser auch als extra Einheit mit Sensorik an die Maschinensteuerung angeschlossen werden. Die neueren und modernen Anlagen laufen durch die erhaltenden Information und Daten bereits prozessgesteuert. Um dies zu ermöglichen sind entsprechende industrielle Schnittstellen notwendig. Die Schnittstellen sowie Software bzw. Softwaretools können die gewonnen Daten und Infos unmittelbar an ein APS-, MES- oder ERP System-System senden. Mit den eingegangenen Informationen können die Systeme den aktuellen Stand der Produktion aufzeigen und auch die Rückverfolgbarkeit der einzelnen Produkte lässt sich so gewährleisten. So kann eine lückenlose und qualitätsgerechte Planung und Steuerung der Produktion und Fertigung stattfinden. Zusätzlich lassen sich dadurch die Durchlauf- und Rüstzeiten identifizieren und entsprechend reduzieren. Überdies wird so zusätzlich der Bestand an halbfertigen Teilen reduziert. Die Optimierung trägt zur Verbesserung der termingerechten Fertigung bei und hat somit auch unmittelbaren Einfluss auf das gebundene Kapital.
Die Maschinendaten können auch durch eine steuerungsunabhängige Sensorik extra an der Maschine erfasst werden oder die Daten werden komplett manuell erfasst. Dabei werden sowohl digitale Messtechniken also auch analoge Techniken verwendet.

IoT Solution zur Maschinendatenerfassung (MDE)

Übersetzung von zwei unterschiedlichen Protokollen durch ein Smart Bundle
Maschinendatenerfassung: Abbildung von Protokollübersetzung durch Smart Bundle MDEconnect

Für eine möglichst effektive Umsetzung einer erfolgreichen Digitalisierungsstrategie ist die sichere Vernetzung von Maschinen und Anlagen eine grundlegende Voraussetzung. Nutzbar sind Maschinendaten z. B. in ERP System-, MES-, Supply Chain Management- und BI-Applikationen sowie für das Monitoring und die Analyse der Anlagendaten. Dies führt zu einer höheren Transparenz in der Fertigung. Optimierungspotenziale, die Ihre Anlagen effektiver machen, werden sichtbar. Die Basis für moderne Produktionen im IoT- und IIoT-Bereich ist die Vernetzung des Shop Floors mit klassischen IT-Applikationen. Dabei sollen die Maschinendaten zur direkten Weiterverarbeitung für ERP System-, CRM- oder Supply Chain Management-Systeme bereitgestellt werden. Ein häufiges Problem bei der Vernetzung von Maschinen und Systemen ist die Inkompatibilität des vorliegenden Datenformats für die Verarbeitung der Daten in diesen Applikationen. Als Lösung wird oft eine umständliche und unflexible Programmierung zur Datenübersetzung vorgenommen. Alternativ bieten spezielle Hardware-Software-Pakete deutlich flexiblere Antworten auf diese Problemstellung.

Was bieten spezielle Hardware-Software-Bundles?

Die Hardware-Software-Pakete sind flexible Dolmetscher-Systeme mit automatischer Maschinendatenerfassung für die digitalisierte Produktion. Sie verfügen über vorkonfigurierte Adapter, mit denen sich Maschinen verschiedener Hersteller einfach und sicher in ein Netzwerk einbinden lassen. Die Steuerungsschnittstellen gängiger Maschinenhersteller sind standardmäßig auslesbar, ebenso viele Feldbus- und Kommunikationsprotokolle. Alle Übersetzungsaufgaben können über ein webbasiertes Interface konfiguriert werden, beispielsweise von CAN nach OPC-UA als auch von Profinet nach MQTT. Trifft ein Paket in Format x ein, wird es automatisch in Format y übersetzt und weitergeleitet. Die Bundles unterstützen viele industrierelevante Schnittstellen. Der modulare Aufbau von Hard- und Software ermöglicht die Unterstützung zusätzlicher Protokolle und Formate durch ein Plug-In-System. Die eingesetzte Software erfasst die verfügbaren Maschinendaten automatisch. Die umfangreichen aktuellen Informationen der Produktionsanlagen ermöglichen einen detaillierten Überblick über die Fertigungsabläufe. Durch Evaluationen und Analysen wird die Überwachung der Prozesse und Anlageneffektivität einfach ermöglicht.

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