Innovationen für 4.0
Für die Digitale Vernetzung müssen Sensortechnologien verfügbar sein, die Sensordaten horizontal innerhalb der Produktionsprozesse und vertikal bis in übergeordnete Informationssysteme wie MES oder ERP und auch über die Unternehmensgrenzen hinaus, übertragen können. Die Redaktion warf dafür einen Blick hinter die Kulissen von Pepperl+Fuchs.
Pepperl+Fuchs gilt als Pionier und Technologieführer in industrieller Sensorik und im Explosionsschutz und ist seit über 70 Jahren als Innovationstreiber tätig. Mit der Marke Sensorik 4.0 macht man Sensortechnologien verfügbar, die Sensordaten horizontal innerhalb der Produktionsprozesse und vertikal bis in übergeordnete Informationssysteme wie MES oder ERP auch über die Unternehmensgrenzen hinaus übertragen können – eine grundlegende Anforderung und ein wesentliches Merkmal von Industrie 4.0. Ideal ergänzt wird die kommunikationsfähige Sensorik durch die Komponenten der neu gegründeten Pepperl+Fuchs Comtrol Inc.. Das Tochterunternehmen Neoception übernimmt Realisierung, Betrieb und Wartung aller IT-Services, die für Industrie 4.0-Anwendungen erforderlich sind, inklusive Beratung und Engineering. Auch für die Prozessindustrie arbeitet das Unternehmen im Rahmen eines internationalen Konsortiums an der Nutzbarmachung von Ethernet als Kerntechnologie für Industrie 4.0 Anforderungen in diesem Markt. Ergänzend bietet die Marke ecom Lösungen für Mobile Computing und Kommunikation für Ex-Bereiche, die die Vernetzung von Anwendungen über mobile Industriegeräte ermöglichen. Ein weiterer Schritt in Richtung Digitalisierung und damit hin zu Industrie 4.0 für die Automatisierungsindustrie. Die Redaktion sprach mit Benedikt Rauscher, Manager Global IoT/ I4.0 Projects bei Pepperl + Fuchs, über Umgestaltung der Prozessindustrie und die richtige Wahl der Big Data Analytics-Methoden.
Ist eine Umgestaltung der Prozessindustrie durch Verwendung von Big Data in den nächsten 5 Jahren realistisch?
Benedikt Rauscher: Für die Prozessindustrie sind fünf Jahre nur ein kurzer Zeitraum und die bestehenden Anlagen arbeiten vergleichsweise effektiv und stabil, so dass durch neuartige Methoden wie Big Data lediglich graduelle Verbesserungen möglich erscheinen. Sicherlich werden diese Methoden in der Prozessindustrie Anwendung finden, eine Umgestaltung der Branche ist dadurch innerhalb der nächsten fünf Jahre jedoch nicht zu erwarten.
Gibt es Big Data ohne Big Data Analytics?
Rauscher: Big Data bedeutet ja zunächst einmal nur das Vorhandensein einer Unmenge von unstrukturierten Daten aus verschiedensten Quellen. Erst durch eine wie auch immer geartete Analyse können daraus Erkenntnisse gewonnen werden. Insofern macht Big Data nur in Verbindung mit Analytics Sinn.
Welche Vorteile bietet Big Data Analytics?
Rauscher: Mit Big Data Analytics können riesige Informationsmengen erschlossen werden, die mit herkömmlichen Messoder Analyse-Methoden nicht zugänglich sind. Zu den Vorteilen gehört es sicherlich, dass zur Analyse der großen Datenmengen statistische Methoden angewendet werden können, welche zur PerformanceSteigerung Technologien wie Clustersysteme, Parallel- sowie In-Memory-Verarbeitung u.v.m. nutzen können.
Wie kann der Überfluss an gesammelten Daten effektiv genutzt werden?
Rauscher: Die Herausforderung besteht darin, dass aus Big Data erst Smart Data werden muss, um eine Nutzung daraus ziehen zu können. Die Verarbeitung muss mit hoher Performance ausgeführt werden, um charakteristische Muster möglichst früh in der Verarbeitungskette zu erkennen. Ein weiterer Ansatzpunkt ist die Einbindung von vorhandenem Expertenwissen.
Warum ist die richtige Wahl der Big Data Analytics-Methoden so wichtig?
Rauscher: Bei der Analyse der von Big Data bereitgestellten immensen Datenmengen kommt es auf Effektivität und nicht zuletzt auch auf Geschwindigkeit an. Die Methoden sollten so ausgewählt werden, dass die benötigten Ressourcen effektiv bereitgestellt werden können und vor allem auch das in der Prozessindustrie reichhaltig vorhandene Expertenwissen genutzt wird.
Ist AI bereit, effektiv in der Prozessindustrie eingesetzt zu werden?
Rauscher: Es gibt in der Prozessindustrie eine Vielzahl von Problemen, für die eine Lösung mit der schwachen KI ausreichend ist, da es sich dabei um klare und konkrete Aufgabenstellungen handelt. Für solche Fälle ist der Einsatz von KI absolut vorstellbar.
Wie sollte die Prozessindustrie bei der digitalen Transformation nach Ihrer Meinung vorgehen?
Rauscher: Momentan wird eine Datenübertragung in der Prozessindustrie durch wenig leistungsfähige Schnittstellen und Medienbrüche behindert. Hier müssen im ersten Schritt durchgängige digitale Kommunikationswege geschaffen werden. Advanced Physical Layer (APL) ist ein wichtiger Schritt in diese Richtung. Des Weiteren sollte die Festlegung und Vereinheitlichung von Standards für Datenformate, Übertragungs-Protokolle, Vokabular und Semantik weiter vorangetrieben werden.