Digitale Services zur Maschinenoptimierung


Portfolio: Automatisierung, Digitalisierung
Branchen: Anlagen- und Maschinenbau

AUFGABE

Die HEITEC PTS wollte die Effizienz und Verfügbarkeit ihrer weltweit eingesetzten Räderprüfanlagen HeiDetect Wheel Robot noch weiter steigern. Hierzu ist es notwendig die aktuellen Maschinendaten ständig zur Verfügung zu haben und diese automatisiert auswerten zu können. Ziel war es die Stillstandszeiten der Anlagen zu reduzieren und die Produktion beim Endkunden zu verbessern. Gleichzeitig sollen durch den Erfahrungsrückfluss die Röntgenprüfanlagen ständig weiterentwickelt und verbessert werden.   

REALISIERUNG

Hierzu entwickelte HEITEC eine Online-Überwachungs-App. Die lokalen Daten werden in die Cloud gebracht und dort mit anderen Daten  verglichen. Dazu sollen möglichst kontinuierlich alle Servicedaten aus den einzelnen, weltweit verteilten Anlagen ausgelesen und in MindSphere gespeichert werden.

Für die Übermittlung nutzt Heitec die Connector Box MindConnect Nano, die die Daten über eine gesicherte Internetverbindung verschlüsselt und sicher an MindSphere überträgt. Die Connector Box setzt dabei auf Standards wie OPC UA und das hauseigene Simatic S7-Protokoll und ermöglicht so den Anschluss von beliebigen Steuerungen, Robotern und Antriebssystemen. In der Box läuft ein skriptfähiger Linux Agent, der die Daten über intelligente Algorithmen vorverarbeiten kann und nur noch ausgewertete Informationen, wie beispielsweise Kostenfaktoren, Performance-Indikatoren, Trends, etc. an MindSphere schickt. Auf diese Weise müssen nicht 100.000 Datenpunkte pro Zeiteinheit gesendet werden und das Netzwerk belasten, sondern nur noch 100 verdichtete Informationen.       Mit der MindSphere Cloud-Lösung lassen sich alle HeiDetect Wheel Robots verbinden , ganz gleich an welchem Ort, unter welchen IT-Bedingungen und zu welcher Zeit sie betrieben werden.                                                                          

Auf der Basis der Daten können verschiedene KPI entwickelt werden und als prädiktive Rückmeldung zur Verbesserung der Betriebszeit und Anlagenverfügbarkeit bereitstehen. Somit entsteht erhöhte Wartungseffizienz sowohl für den Maschinenbauer als auch für den Endkunden.

NUTZEN

  • Verbesserung der Betriebszeit und Erhöhung der Anlagenverfügbarkeit
  • Effizientere Wartung für Maschinenbauer und Endkunden
  • Optimierung der Maschinen aufgrund der gesammelten und verarbeiteten Maschinendaten

 

 

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