Datenerfassung im IoT

Welche Daten erfassen vernetzte Maschinen und wie können Hersteller sie nutzen?

Vernetzte Maschine sammelt Daten für Analyse und Optimierung
Warnmeldungen der Synctive IoT-Plattform anzeigen Vibration Alert für vorbeugende Maschinenwartung

Maschinen werden immer seltener als einfache Werkzeuge betrachtet, sondern als intelligente Systeme, die wertvolle Daten liefern. Doch welche Daten genau werden von diesen vernetzten Maschinen erfasst und wie können Maschinen- und Anlagenbauer ihre installierte Basis effektiv nutzen, um ihren Service und ihre Prozesse zu verbessern und Innovationen voranzutreiben? 

Warum ist die Nutzung von Maschinendaten für einen effektiven Service so wichtig?

Maschinendaten sind die Schlüsselressource für die Optimierung von Betriebsabläufen und die Bereitstellung erstklassiger Services. 

Durch das Verständnis der Leistung und des Zustands ihrer Maschinen können Hersteller ihren Kunden datenbasiert präventive Wartungsleistungen anbieten, dadurch Ausfallzeiten minimieren und die Effizienz steigern. 

Kurz gesagt: Maschinendaten ermöglichen es Herstellern, proaktiv zu handeln, anstatt nur auf Probleme zu reagieren.

Welche Daten erfassen vernetzte Maschinen?

Betriebsdaten: Betriebsdaten sind Informationen über Abläufe und Zustände in einem Unternehmen. Sie sind besonders wichtig für Fabriken, weil sie helfen, die Produktion zu planen und zu steuern. Diese Daten lassen sich in organisatorische und technische Kategorien unterteilen.

Organisatorische Betriebsdaten beinhalten Informationen über Aufträge und Mitarbeiter. Zum Beispiel Produktionszeiten, Arbeitsfortschritt und Arbeitszeiten.

Technische Betriebsdaten umfassen Daten über Maschinen und Prozesse. Dazu gehören Informationen über hergestellte Produkte, Störungen, Energieverbrauch und Qualität.

Maschinendaten: Maschinendaten sind ein Teil der Betriebsdaten. Sie werden gesammelt, um die Produktionsprozesse zu steuern, die Maschinenauslastung zu überwachen und Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren. Diese Daten umfassen Details wie Produktionsmenge, Auslastung, Energieverbrauch und Störungszeiten.

Aus Betriebs- und Maschinendaten werden oft schon Fehlercodes und Service-Logbücher generiert, die manchmal auch direkt an der Maschine einsehbar sind.

Externe Sensorik: Neben den von der Maschine selbst erfassten Daten können Maschinen auch externe Sensoren integrieren, um zusätzliche Informationen zu sammeln. Zum Beispiel werden so oft Umweltparameter wie Luftfeuchtigkeit und Umgebungstemperatur überwacht.

All diese Daten zusammen zeichnen ein vollständigeres Bild davon, wie Maschinen arbeiten und wie sie sich in ihre Umgebung einfügen. Sie helfen Herstellern und Betreibern, sie effizienter zu betreiben, Ausfälle vorherzusagen und letztendlich die Leistung und Zuverlässigkeit zu verbessern.

Beispiele für typische Datensätze, die von vernetzten Maschinen erfasst werden

Leistungsdaten: Wie Energieverbrauch, Produktionsgeschwindigkeit und Auslastung.

Zustandsüberwachung: Hierunter fallen Daten zu Verschleiß, Vibrationen und anderen Indikatoren für den Zustand der Maschine.

Produktionsqualität: Informationen über Fehlerquoten, Ausschuss und Produktionsabweichungen.

Betriebsparameter: Temperatur, Druck und andere Parameter, die den Betrieb der Maschine beeinflussen können.

Wie Maschinen diese Daten erfassen:
Sensoren, Controller, IoT-Gateways

Die Erfassung von Maschinendaten erfolgt über eine Vielzahl von Quellen, darunter Sensoren, Controller und IoT-Gateways.

Sensoren und Controller senden über das IoT-Gateway Maschinendaten an die Cloud
Sensoren und Controller senden über das IoT-Gateway Daten an die Cloud

Sensoren, die direkt an der Maschine angebracht sind, erfassen physikalische Parameter wie Temperatur oder Druck. Sie sind in der Lage, kontinuierlich Daten zu sammeln und an andere Systeme weiterzuleiten.

Controller überwachen und steuern die Maschinenfunktionen und erfassen dabei wichtige Leistungsdaten. 

IoT-Gateways fungieren als Bindeglied zwischen den Sensoren und Controllern einerseits und externen Netzwerken wie dem Internet andererseits. Ihre Aufgabe ist es, Daten sicher und effizient zu sammeln, zu verarbeiten und an Cloud-Plattformen oder lokale Server zu übertragen. Durch ihre Schnittstellenfunktion ermöglichen sie es, dass Maschinendaten in Echtzeit analysiert und für verschiedenste Anwendungen genutzt werden können.

Diese Kombination aus Sensoren, Controllern und IoT-Gateways bildet das Rückgrat des sogenannten Internet der Dinge (IoT) in der industriellen Welt. 

Die Herausforderung der Datenintegration:
Wie Hersteller einen klaren Überblick über ihre Maschinendaten behalten können

Mit der zunehmenden Vernetzung von Maschinen über das IoT werden immer größere Mengen an Daten generiert. Um diese Daten effektiv nutzen zu können, ist eine umfassende Datenintegration erforderlich. 

Eines der Hauptprobleme bei der Datenintegration ist die Vielfalt der Datenformate und -quellen. Maschinen generieren eine Vielzahl von Daten in unterschiedlichen Formaten. Zudem können diese Daten von verschiedenen Sensoren, Steuerungen und Maschinen selbst stammen.

Ein weiteres Hindernis ist die mangelnde Standardisierung von Daten. Oftmals verwenden Maschinenhersteller unterschiedliche Protokolle und Datenstandards, was die Integration und Analyse erschwert. Ohne eine einheitliche Datenstruktur ist es schwierig, einen konsistenten Überblick über die Leistung und den Zustand der Maschinen zu erhalten.

IoT-Plattformen bieten eine zentralisierte Schnittstelle zur Erfassung, Speicherung und Analyse von Maschinendaten. Durch die Integration verschiedener Datenquellen und die Standardisierung von Datenformaten ermöglichen sie Herstellern und ihren Kunden einen umfassenden Einblick in ihre Maschinenleistung.

Dazu kommen Analysetools, die es Herstellern ermöglichen, schnell und einfach Muster und Trends in den Daten zu erkennen. Dies ermöglicht prädiktive Wartung, bei der Probleme frühzeitig erkannt und behoben werden können, bevor sie zu Ausfallzeiten führen.

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Der Nutzen der erfassten Daten für Maschinenhersteller

Die erfassten Daten vernetzter Maschinen sind für Hersteller von unschätzbarem Wert. Sie bieten Einblicke, die nicht nur die Leistung verbessern, sondern auch neue Wege zur Innovation eröffnen.

Predictive Maintenance ist ein Eckpfeiler dieses Nutzens. Dank kontinuierlich erfasster Daten können Hersteller den Zustand ihrer Maschinen beim Kunden genau überwachen und potenzielle Ausfälle vorhersagen. Das ermöglicht es, Wartungsarbeiten proaktiv zu planen und Ausfallzeiten drastisch zu reduzieren. Letztendlich führt dies zu einer höheren Verfügbarkeit der Maschinen und senkt die Gesamtbetriebskosten für die Anwender.

Die erfassten Daten ermöglichen außerdem eine Optimierung der Produktionsprozesse. Durch Echtzeitüberwachung und -anpassung können Hersteller die Effizienz ihrer Maschinen und Anlagen steigern. Dies bedeutet weniger Ausschuss, kürzere Durchlaufzeiten und insgesamt eine verbesserte Produktionsleistung.

Auch in der Produktinnovation sind erfasste Maschinendaten wertvoll. Basierend auf den Daten können Hersteller ihre Produktdesigns verbessern und an die tatsächlichen Anforderungen und Nutzungsmuster ihrer Kunden anpassen. Dies führt zu Maschinen, die nicht nur zuverlässiger und effizienter sind, sondern auch besser auf die Bedürfnisse des Marktes abgestimmt sind.

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