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Die Edge-Computing-Plattform wird über MindSphere, dem IoT-Operating-System von Siemens, konfiguriert.

Effiziente Datenanalyse an Ort und Stelle

2 Min. Lesezeit
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20. November 2019
Edge Computing als Megatrend in der Industrieautomatisierung

Digitalisierte Maschinen erzeugen mit ihren Sensoren große Datenmengen. In der Fabrik der Zukunft werden diese Daten dazu genutzt, automatisch Informationen zu generieren, die die Produktionsergebnisse verbessern. Edge Computing ist dafür eine vielversprechende Lösung.

Mehrere Hunderte Gigabyte an Daten pro Woche erzeugt eine Werkzeugmaschine, abhängig von den zu analysierenden Datenpunkten und der Auslastung. Wird diese Datenflut an ein entferntes Rechenzentrum übertragen, kommt es zu hohen Kosten aufgrund der benötigten Leitungskapazitäten und zu Verzögerungen aufgrund der Netzwerklatenz. Bei Edge Computing geht es daher vor allem um eines: den Standort der Datenverarbeitung. Edge-Computing-Plattformen sind kleine Industrie-PCs, die direkt an einer Werkzeugmaschine montiert werden. Sie sammeln, überwachen und analysieren Datenmengen dort, wo sie generiert werden: in der physischen Nähe zu Maschinen, welche die Daten erzeugen.

Das bringt mehrere Vorteile: Die Analyse von Live-Daten funktioniert vor Ort erheblich schneller als in der Cloud oder auf Ebene des Datenzentrums. Die Kosten für die Datenübertragung sind niedrig, weil die Daten lokal analysiert werden. Nur relevante Ergebnisse werden in die Cloud oder ein Datenzentrum geschickt. Hersteller profitieren von mehr Sicherheit, weil die verbundenen Geräte durch physische Verfahren, wie z.B. Türzugangskontrollen, gesichert werden können. Auch die Datensicherheit ist höher, weil sensible Daten die Fabrik nicht verlassen.

Datennutzung in Echtzeit

Im Rahmen der Pilotfabrik Industrie 4.0 in der Seestadt Aspern erprobt Siemens Edge Computing für Werkzeugmaschinen. Die SINUMERIK Edge wird über ein lokales Netzwerk mit der Werkzeugmaschine verbunden. In Echtzeit – mit einer Abtastrate von 2 Millisekunden – werden hochfrequente Daten wie die Stromaufnahme der Antriebe, Drehmoment, Vorschub etc. erfasst. Mit Hilfe von Edge-Apps werden die Daten verarbeitet, um beispielsweise die Qualität des Werkstücks zu verbessern oder den Maschinenzustand zu überwachen. Methoden aus den Bereichen Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen ermöglichen, Fehlfunktionen des Werkzeugs frühzeitig zu erkennen bzw. zu verhindern. Beispielsweise liefern Anomalien bei der Stromaufnahme oder beim Vibrationsmuster Technikern frühzeitig Hinweise auf potenzielle Probleme. Sie können eine präventive Wartung durchführen und ungeplante Stillstände vermeiden. 

Innovative Edge-Applikationen

Die Edge-Computing-Plattform wird über MindSphere, dem IoT-Operating-System von Siemens, konfiguriert. Das System ermöglicht, Edge-Apps auf Plattformen zu laden und überwacht den Zustand von vielen Maschinen in einem übersichtlichen Cockpit. „In Zusammenarbeit mit unseren Kunden, entwickeln wir in der Pilotfabrik neue Ideen, die wir mit unserer Edge-Plattform umsetzen und erproben. Start-ups können unser Ökosystem nutzen und eigene Edge-Applikationen entwickeln“, sagt Daniel Schall von Siemens Corporate Technology.

Ein Beispiel ist der intelligente Werkzeughalter. Die Lösung, die an der TU Wien entstand, wird in der Pilotfabrik Industrie 4.0 unter realen Bedingungen getestet.  Der intelligente Werkzeughalter ist mit eigener Sensorik ausgestattet und misst, ob Vibrationen am Werkzeug auftreten. Bei Bedarf adaptiert er die Steuerung und minimiert ungewollte Vibrationen. So wird eine verbesserte Oberflächenqualität des Werkstücks erzielt. Teile dieser Lösung werden als Edge-App realisiert.