Smart Factory
Mehr Effizienz und Effektivität durch smarte Maschinen und industrielle Assets
Unser bewährter Smart Factory Blueprint hilft komplette Prozesse durch die Überwindung von Datensilos zu analysieren.
Echtzeiteinblicke liefern neue Erkenntnisse über Produktionsabläufe und ermögliche fortlaufende Optimierungen.
Die möglichen Use Cases reichen vom Asset Monitoring bis zu Predictive Maintenance und Digital Twins.
Smart Factory Use Cases
Asset Monitoring
Asset Tracking
Prozessdigitalisierung
Data Sharing
Predictive Quality / Maintenance
Digital Twin
Industrielle Assets in Echtzeit mittels Daten aus Sensoren und PLCs überwachen, z. B.
- Temperaturen
- Vibrationen
- Energieverbrauch
Überwachung der Bewegungen von industriellen Assets, bspw. für
- Lokalisierung in Echtzeit
- Geofencing
- Diebstahlerkennung
- Inventur
- Ganzheitliche Betrachtung von Produktions- und Logistikabläufen durch Integration aller relevanten Daten- bzw. Informationsquellen
- Automatisiertes Anstoßen von Prozessen auf Basis von Echtzeitdaten
Austausch von industriellen Daten mit Teilnehmern entlang der Supply Chain:
- Übergreifende Optimierung von Prozessen
- Data Monetization
Anomalien im Produktionsablauf und bei der Qualität von Erzeugnissen datenbasiert erkennen und Maßnahmen ergreifen:
- Vermeidung von Ausfällen
- Reduktion von Ausschuss
- Schaffung eines digitalen Zwillings von industriellen Assets mit Echtzeitdaten
- Nutzung von Machine Learning und Künstlicher Intelligenz zur Entscheidungsunterstützung
Features der Architekturplattform
Flexible Datenkonnektivität
Digital Twin
Skalierbares IoT Datenmanagement
Maßgeschneiderte Dashboards
Predictive Analytics / Maintenance
Intelligente Alarmierungen
Sicherer Datenaustausch
Individuelles Deployment
Konnektivität zu unterschiedlichsten Daten von industriellen Assets:
- Feldsensoren über MQTT
- PLC über OPCUA
- Klassische IT-Systemnutzung von Standards wie Sparkplug
- Abbildung der digitalen Zwillinge von industriellen Assets in der IoT Plattform
- Ein komfortables Device Management verschafft einen schnellen Überblick zu einzelnen Assets und Assetgruppen
Professionelles Management von IoT-Datenströmen auch für sehr große Datenmengen durch den Einsatz von bewährten Big Data Open Source und Cloud-Technologien
- Passgenaue Visualisierung der Informationen vom Einsatz im Shopfloor bis hin zum Management
- Mandantenfähige Applikationen für unterschiedliche Kundengruppen für die Bereitstellung neuer Services
- Einsatz moderner Datenanalyse-Methoden zur Generierung neuer Erkenntnisse
- Mustererkennung und Forecasting auf Basis der gesammelten IoT-und Maschinendaten
- Mehr Proaktivität durch regelgestützte Alarmierungen bei Schwellwertüber- oder -unterschreitung
- Bei Produktionsstörungen in Abhängigkeit der Schwere individuelle Ansprechpartner benachrichtigen
- Daten einfach und schnell zwischen diversen Werken und einer globalen Datenplattform replizieren
- Daten sicher per APIs mit Lieferanten und Kunden teilen
Für jedes Anwendungsszenario das passende Deployment für die IoT-Plattform: on-premise, Cloud oder Hybrid.
Kundenbeispiele
Automotive Supplier
Zusammenführung sämtlicher Fertigungs- und Produktionsdaten in einem gemeinsamen Data Lake. Dies ermöglicht die Erstellung von Live-Ansichten und umfassende 360-Grad-Perspektiven auf alle fertigungsrelevanten Daten. Das übergeordnete Ziel ist die Unterstützung der Prozessoptimierung und Steigerung der Gesamtanlageneffektivität (OEE).
Bundesbehörde
Die Kombination von OPC-UA und Kafka ermöglicht eine sichere Speicherung und Analyse hochfrequenter Maschinendaten unter 10ms. Dies trägt zur Identifizierung potenzieller Anzeichen für Maschinenausfälle bei und erleichtert die präzise Planung von Wartungstätigkeiten, wodurch die prädiktive Instandhaltung unterstützt wird.
Industrielle Textilien
Retrofitting von alten Produktionsanlagen im Bereich der Textilindustrie, um eine IoT Monitoringlösung zu implementieren.
Ausstattung der Anlagen mit externer Sensorik und Auslesen der SPS (Siemens S7).
Zum Einsatz kam ein Industrie Gateway, welches auf der Hutschiene im Schaltschrank verbaut wurde und die Daten via MQTT versendet.
- Kurz erklärt
