Industrielle Fertigungsunternehmen setzen zunehmend auf vernetzte und IT-gestützte Prozesse. Zwar entstehen durch die verfügbar werdenden Daten neue Herangehensweisen, wie Unternehmen Probleme lösen und sich an Veränderungen anpassen können. Trotzdem ist es für Hersteller noch immer eine Herausforderung, die richtigen Daten am richtigen Ort und zum richtigen Zeitpunkt bereitzustellen. Oftmals fehlt es an der Expertise hinsichtlich des Datenmanagements von den Geräten bis hin zur Cloud.
Scio erleichtert Datenanalysen
Rockwell Automation versucht nun, der Fertigung erweiterte Analysen zu ermöglichen. Ein Schritt in diese Richtung ist das Projekt Scio. Die Plattform soll die Hürden bei der Informationsauswertung minimieren, um Entscheidungen zu ermöglichen, wann und wo auch immer sie benötigt werden.
Scio bietet Ad-hoc- ebenso wie erweiterte Analysen, indem aus nahezu allen bestehenden Datenquellen des Unternehmens Daten gesammelt werden. Darüber hinaus lassen sich die gewonnenen Daten zusammenführen und in leicht verständlichen Übersichten darstellen. Diese Storyboards können Anwender einsehen und weitergeben. Damit lassen sich die Daten für eine bessere Entscheidungsfindung von den Anwendern selbst weiter aufschlüsseln, was auch die Wertschöpfung erheblich beschleunigt.
„Indem Anwender mehrere Datenquellen zusammenführen und durch maschinelles Lernen ergänzen können, gewinnen diese Systeme an Transparenz und Intelligenz“, erläutert John Genovesi, Vizepräsident für Information Software bei Rockwell Automation. „Mit der skalierbaren und offenen Plattform von Scio erhalten die Mitarbeiter einen sicheren, personenbezogenen Zugriff auf alle Datenquellen – strukturierte ebenso wie unstrukturierte. Aufgrund der konfigurierbaren und benutzerfreundlichen Oberfläche werden alle Anwender zu Datenexperten und können Probleme selbst lösen sowie konkrete Geschäftsergebnisse vorantreiben.“
Die wichtigsten Eigenschaften von Scio
Automatische Geräteerkennung: Es kann ein aufwendiger und fehleranfälliger Vorgang sein, mit einer Software manuell alle Geräte der Werksebene zuzuweisen. Um den Zeitaufwand und das Risiko zu minimieren, erkennt die Plattform automatisch Geräte und Tags von Rockwell Automation ebenso wie die Daten von Drittanbietergeräten. Darüber hinaus ermöglicht die automatische Erkennung Zugriff auf Informationen, die über eine manuelle Zuordnung in der Regel nicht möglich ist, wie zum Beispiel Gerätename, Standort in der Produktionslinie und Anlage.
Keine isolierten Analysen: Anstatt Daten an der Quelle zu belassen und nur Momentaufnahmen aus den Datenbanken zu entnehmen, sammelt die Plattform alle Informationen an einem zentralen Punkt und kann diese ständig aktualisieren. Die Verbindungen zu den Datenquellen müssen zudem nur einmal eingerichtet werden. Dadurch können Anwender ohne Unterstützung eines Datenexperten individuelle Analysen erstellen und sie ganz nach Bedarf aktualisieren.
Flexibles maschinelles Lernen (ML): Für jeden Anwendungsfall gibt es den richtigen ML-Algorithmus. Die Scio-Plattform lässt sich für zahlreiche branchenführende Algorithmen konfigurieren, etwa SparkML, MLLib und Python.
Geschlossene Regelkreisanalysen: Mithilfe von ML oder vorgegebenen Einstellungen kann die Plattform Vorgänge überwachen und automatisch Anpassungen vornehmen, sobald die Prozesse außerhalb der zulässigen Parameter liegen. Auf diese Weise lassen sich die Steuerung optimieren, die Produktqualität und Konsistenz erhöhen sowie Ausschuss und Abfall reduzieren.
Anwendungsmarktplatz: Rockwell Automation wird einen Marktplatz für Anwendungen einrichten, die intern oder von Drittanbietern entwickelt wurden. Eine Hauptfunktion besteht darin, auf alle Datenquellen zugreifen und für den jeweiligen Anwendungsbereich benutzerdefinierte Analysen erstellen zu können. Die Anwender können jedoch auch die vorgefertigten Factorytalk-Analytics-Anwendungen von Rockwell Automation nutzen. Damit lassen sich standardisiert und ohne zusätzliche Konfiguration allgemeine Leistungskennzahlen überwachen, wie etwa die OEE (Overall Equipment Efficiency) und Qualität.
Offene Plattform: Fertigungsunternehmen müssen nicht erst alle bisherigen Kontroll- und Informationssysteme ersetzen, um Analysen zu ihrem Nutzen einsetzen zu können. Die skalierbare und offene Plattformarchitektur lässt sich zu einem vollständigen Ecosystem aus Datenquellen der Industrie 4.0 ausbauen. Es lassen sich schnell alle Arten von Systemen einbinden, die Daten in das Connected Enterprise einspeisen, von Steuerungen, MES-Software und vernetzten Geräte.
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