Data Analytics für Sorter Maschinelles Lernen in die Sortiertechnik bringen

Mithilfe von Data Analytics lassen sich Prozesse optimieren und Wartungsmaßnahmen vorausschauend festlegen. Der Maschinenbauer Beumer hat nun seinen neuen BG Sorter Compact CB gezeigt – einen Quergurt-Sorter, der unter anderem die Möglichkeit der Datenanalyse mit sich bringt.

„Mit Data Analytics können wir an unseren Sortern große Datenmengen sammeln, zielgerichtet auswerten und damit zum Beispiel Verbesserungspotenziale aufdecken“, erklärt Thomas Wiesmann, Director Sales Logistic Systems bei Beumer in Beckum. So lässt sich mit den gewonnenen Informationen unter anderem der Betrieb der Anlage kontinuierlich verbessern, frühzeitig erkennen, wann eine Wartung erforderlich ist, oder auch das Systemmanagement optimieren.

Damit ist Beumer in der Lage, die Verfügbarkeit und die Leistung seiner Sorter zu erhöhen; Stichwort „maschinelles Lernen“. „Entscheidend dabei ist der kontinuierliche Zugriff auf Echtzeitdaten aus jedem Bereich der Anlage“, sagt Wiesmann. Mittels eines digitalen Zwillings lassen sich so detailliert Materialflüsse oder auch die Streckenführung der Anlage überwachen.

Unterstützt wird dies durch die Visualisierung der Ergebnisse. Der Betreiber kann dazu beispielsweise Farbcodes einsetzen, um unter anderem Engpässe sichtbar zu machen oder, durch zeitliche Filter, historische Daten in die Betrachtung miteinbeziehen.

Predictive Maintenance und weitere Möglichkeiten

Mit der Datenanalyse ist es möglich, die tatsächlichen Betriebsstunden und Belastungen zu erkennen. Wartungszyklen lassen sich dann entsprechend anpassen. So tauscht das Servicepersonal beispielsweise erst dann eine Komponente aus, wenn es wirklich erforderlich ist – und nicht nach einem festgelegten Zyklus.

„Die datengesteuerte Analyse wird weiter zunehmen“, ist sich Wiesmann sicher. Denn schon heute sind Sensoren Teil eines jeden Systems und in der Lage, enorme Datenmengen zu generieren und zu verarbeiten.

Auf Grundlage dieser Informationsgewinnung können langfristig weitere Dienstleistungen hinzukommen. Wiesmann denkt an die Videocodierung für das maschinelle Lernen. Möglich sei aber auch eine cloudbasierte optische Zeichenerkennung, um gescannte Bilder mit Text in maschinenlesbaren Text umzuwandeln.

„Einige unserer Kunden nutzen bereits Data Analytics“, berichtet Wiesmann. „Sie überwachen damit zuverlässig ihre Systeme und erkennen rechtzeitig, wann ein Fehler auftreten würde.“

Wo die Datenreise hingeht

Je intensiver ein Unternehmen die Betriebszustände seiner Anlage kennt, desto besser kann es die Chancen von Data Analytics nutzen. Denn die Maschine wird auf Basis der gesammelten Daten das Lernen erlernen. Anstatt nur zu erkennen, dass etwas nicht stimmt, wird sie auch die Ursachen dafür identifizieren. „Damit wird das System künftig in der Lage sein, selbstständig einen perfekt passenden Wartungsplan zu generieren“, prognostiziert Wiesmann.

Basiert Data Analytics aktuell insbesondere auf vorhandenen Betriebsdaten, kommen in Zukunft noch mehr Sensoren und andere Systeme zum Einsatz, die noch viel mehr Daten sammeln können. Der Sorter von Beumer soll damit künftig in der Lage sein, Prozesse kontinuierlich intelligenter und automatisierter zu gestalten.