IIoT bei WAGO

21. November 2022

Daten als Grundelement jeder Wertschöpfung.

Doch wie verbreitet ist die Sammlung und zielgerichtete Analyse von Daten bislang auch anderen Ortes? Wie die International Data Cooperation in oben genannter Studie betont, liegt die wesentliche Voraussetzung für den Erfolg des IIoT und einer übergreifenden digitalen Transformation der Industrie, in einer definierten und ganzheitlichen Daten- und Analytics Strategie: „Erst wenn Daten aus der OT und dem Business in einer holistischen Plattform verlässlich aggregiert sind und je nach Anforderungen des IIoT-Anwendungsszenarios zur richtigen Zeit am richtigen Ort verarbeitet werden können, kann eine stimmige IIoT-Strategie definiert und erfolgreich umgesetzt werden“, so heißt es hier. Bemängelt wird die Tatsache, dass sich derzeit die Daten- und Analyseziele vielerorts noch an kurzfristigen Businesszielen ausrichten. Im Hinblick auf das Ziel einer ganzheitlichen Datenplattform kann dies höchstens als Basis zur Weiterentwicklung dienen.

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WAGO betont, dass der Weg der Wertschöpfung unausweichlich über Daten führt.

Zur Veranschaulichung dieser Einschätzung der Lage, bezieht sich WAGO, einer der weltweit führenden Anbieter elektrischer Verbindungs- und Automatisierungstechnik sowie der Interface Elektronik, auf seiner Internetseite auf die Studie „How to navigate Ditgitization of the manufactoring sector“ von McKinsey. Sie besagt, dass zum Beispiel auf deutschen Bohrinseln von allen Daten, die ca. 300.000 Sensoren bereitstellen, bislang nur 1 % genutzt und, auch im Automationsumfeld, meistens nur für Echtzeitanwendung und Fehlerdetektion verwendet werden. Dabei sind es Daten, über die, wie WAGO betont, heutzutage der Weg der Wertschöpfung, maßgeblich und unausweichlich führt. Während man bislang den Erfolg eines Unternehmens an die Faktoren Personal, Technologie und Kapital knüpfte, kommen heute Daten hinzu. In WAGOs White Paper, „Chancen der Digitalisierung und Modularisierung“ wird dies in einer Gegenüberstellung von „Heute“ versus „den Anfängen der Industrialisierung“ verdeutlicht:

Megatrend: Von Industrialisierung zur Individualisierung

Einst galt die goldene Regel: je mehr Stückzahlen man in die Produktion gibt, desto rentabler wird das Geschäft. Der Fokus lag dementsprechend immer auf einer Vereinheitlichung der Ware. Vielleicht genau dadurch angestoßen, schätzte es der Endkunde im Laufe der Zeit aber immer mehr, sein individualisiertes Produkt erstehen zu können, sei es hinsichtlich der Farbigkeit, der Form oder auch weitergehender, individueller Kombinationsmöglichkeiten. Egal ob beim Zusammenstellen der Ausstattung eines neuen Autos, oder der Vielfalt an Geschmacksrichtungen eines Produktes im Supermarktregal, lange war es die optimierte, automatisierte Massenfertigung, die die geschätzte Wahlmöglichkeit zu garantieren hatte.

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Der Trend geht von Industrialisierung zur Individualisierung.

Sonderanfertigung als Standard! Adieu Automatisierungspyramide.

Mit der Industrie 4.0 begegnet man den Erwartungen jedoch auf ganz grundsätzlich neue Weise. „Die Sonderanfertigung wird zum Standard, lautet die Logik“, so liest man hier. Das Kreieren des „eigenen Lieblings-Müslis“ ist heutzutage fast genauso geläufig wie das Konfigurieren und freie Gestalten des eigenen „costumized“ Sneakers. Notwendig wird damit eine, in den Fertigungsprozess integrierte, standardisierte, kostenoptimierte Einzelanfertigung, die ohne flexible und hochautomatisierte Anlagentechnik jedoch zunehmend unmöglich wird. Eine Produktion von Unikaten hat allerdings weitreichende Folgen und Anforderungen für und an alle Instanzen einer Lieferkette. Kürzere Produktzyklen oder individuelle Anfertigungen erfordern allerseits ein hohes Maß an Flexibilität sowie zunehmend auch an Vernetzung und Dezentrierung. Die klassische Automatisierungspyramide mit einer zentralen Steuerung an der Spitze dankt damit langsam ab.

Jetzt wird durchgestartet! Wie der erste Schritt gelingt.

Jürgen Pfeifer, IoT- und Cloud-Partnermanager bei WAGO, hat in einem Podcast zum Thema „Fabrik der Zukunft“ im Gespräch mit Tobias Herwig erklärt, wie man den Start in die Digitalisierung mittels der Vernetzung von Maschinen in einer Cloud, schrittweise gestalten kann. Aus seiner Perspektive ist die Lage lange nicht so düster, wie sie in den Medien oft gezeichnet wird. „Ich sehe, gerade auch in den aktuellen Kundengesprächen, dass das Thema an Fahrt gewinnt. Persönlich kann ich sagen: Es wird jetzt mehr denn je durchgestartet!“, so führt er aus. In seinen Augen besteht die größte Aufgabe oder Herausforderung darin, den Entscheider:innen die Angst zu nehmen und ihnen Mut zu machen, den Schritt in die Digitalisierung zu wagen. Als wesentlichen „Knackpunkt“ einer Entscheidung für den ersten Schritt identifiziert er das Thema der Anbindung eines Maschinenparks.

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Je smarter Prozesse werden, desto mehr Rechenleistung wird benötigt.

Gerade bei älterer, heterogener Bestands-Hardware samt den jeweils verbauten unterschiedlichsten Steuerungen, kann sich dies herausfordernd gestalten. Es ist aber nie unüberwindbar, wie er betont. Grundsätzlich stellt sich zu Anfang immer die Frage, welche Daten man wofür im ersten Schritt nutzbar machen will, mithin, welche Maschinen vernetzt werden sollen. Ist man sich darüber im Klaren, lautet die nächste Frage, welche Protokolle jeweils gegeben sind. Wie steht es um die Konnektivität? Das Ergebnis entscheidet dann, ob man die Anbindung über die Steuerung selbst, oder über ein Signal, also einen Sensor angeht. Gerade bei älteren Maschinen ist oft unklar, wo relevante Daten in der Steuerung liegen, oder was sie bedeuten. Die Generierung eines Protokoll-Gateways für die Steuerung erweist sich in solchen Fällen als unwirtschaftlich. Jürgen Pfeiffer verweist auf zwei weitere Möglichkeiten im Bereich der Sensorik. Eine davon stellen Optokoppler und Signalverdoppler von WAGO bereit.

Sie können ein vorhandenes Ursprungs-Sensorsignal verdoppeln und nutzbar machen. Eine Seite verbleibt in ihrer eigentlichen Funktion, während die andere dann für eine Verdrahtung auf einem IoT Gateway zur Verfügung steht. Im anderen Fall ist die Maschine derart gestaltet, dass sie, qua Maschine „eben tut, was sie tut“. Die Maschine interessiert sich, beispielsweise, in ihrer Funktionalität und als Instanz der Automatisierung nicht für den eigenen Energieverbrauch. Bei der Entwicklung wurde dieser als für sie, in ihrer Funktionalität, nicht relevant erachtet. Daten, die jedoch für eine auswertende Analyse, also aus der Instanz der Digitalisierung heraus gesprochen, Relevanz haben, etwa um einem Produkt oder einer Kostenstelle zugeordnet werden zu können, können dann über eine nachträglich anzubringende Sensorik bspw. zur Messung des Energieverbrauchs abgerufen und nutzbar gemacht werden.

Living on the Edge: Die Flut der Echtzeitdaten

Es sind die Gateways, die Daten aus Maschinen generieren und auf Protokollebene bereitstellen. Mit dem Blick auf die Anforderungen der Zukunft und die damit einhergehende exponentiell anwachsende Zahl von zu verarbeitenden Echtzeitdaten rät Jürgen Pfeifer bei der Skalierung eines großen Maschinenparks immer zur Wahl modularer Hard- und Softwarekomponenten. Ein Gateway sollte sowohl Sensorik, Aktorik als auch die Protokolle zu den Maschinensteuerungen selbst bedienen, lesen und auswerten können. Das garantiert Flexibilität bei wechselnden Anforderungen und neu hinzukommenden Use Cases. Denn je smarter Prozesse werden, desto mehr Rechenleistung wird auch benötigt. Um diese langfristig bereitstellen zu können, sollten Informationen, die die Steuerung einer Maschine nur belasten, direkt auf das IoT-Gateway gelegt werden. Dieses entwickelt sich damit von einem „rein lesenden“ System hin zu einem System, das die Funktion einer Datenbank sowie die Ausführung von Algorithmen zur Analyse und Optimierung direkt im Feld übernehmen kann. Das verkürzt Reaktionszeiten wesentlich, da Daten nicht erst zu einer zentralen Verarbeitung auf einem Server weitergeleitet-, sondern an Ort und Stelle dezentriert verarbeitet werden können. WAGO bietet in dieser Funktion die Produkte „Edge-Controller“ und „Edge Computer“. Die Geräte verarbeiten Anwendungen unmittelbar an der Maschine und entlasten so Steuerungen, die sich auf ihre originäre Steuerungsaufgabe mit geringer Latenz und hoher Deterministik fokussieren können.
 

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