Mit dem Einzug von ChatGPT und Co. in unsere Leben werden die innovativsten Produktionsverantwortlichen unter Ihnen wohl schon öfter über die Möglichkeiten von KI in der Industrie nachgedacht haben. In dem letzten Teil unserer Blogreihe wollen wir abschließend beleuchten, welche Schritte heute bereits gemacht werden können, um in naher Zukunft KI in der Produktion einsetzen zu können.

Übersicht Blogreihe Konnektivität & Maschinendaten:

1. OPC UA: Segen oder Fluch für Industrie 4.0?

2. Digitalisierungs-Dilemma: Für die Daten arbeiten oder mit den Daten arbeiten

3. Von Euromap, Datenblöcken und harmonisierten Daten

4. Datenharmonisierung, oder: Wie heißt mein Durchsatz?

5. Wie Edge Devices nicht zur Sicherheitslücke werden

6. Keine geschlossenen Systeme mehr

7. Mit ENLYZE und Grafana bereit für alle Herausforderungen in der Produktion

8. Der Schlüssel zu KI in der Produktion

Lektion #6: Hochwertige Daten sind das Kapital der nächsten 30 Jahre

Wie wir bereits im ersten Artikel unserer Serie beleuchtet haben, liegt der Hauptgrund für das Ausbleiben der KI-Verbreitung in der Industrie bei einer mangelnden Datengrundlage. Nutzer mobiler Applikationen wie Google und Facebook erzeugen Petabytes an Daten, die auf automatisierte und einheitliche Weise erfasst und gespeichert werden. Durch die Integration in ein einziges, gut dokumentiertes System können Startups und etablierte Firmen somit eine Datengrundlage für KI-Modelle erschließen, die in der Industrie Ihresgleichen sucht. 

Damit dies zukünftig auch in der Industrie möglich ist, müssen zunächst die Grundsteine gelegt werden, die eine ähnliche Innovationsgeschwindigkeit wie in der IT-Welt ermöglichen. Diese Geschwindigkeit wird auch dringend benötigt, denn Herausforderungen gibt es zu genüge: Eine schwindende Belegschaft, aufstrebende internationale Konkurrenz und der Fokus auf eine nachhaltige und ressourcenschonende Produktion.

Alle diese Themen erfordern einen einfachen Zugang zu aufbereiteten Maschinendaten. Lassen sich Maschinen automatisch und von überall überwachen, wird die Arbeitslast von Maschinenbediener:innen reduziert, wodurch weniger Personal für die Bedienung der Anlagen benötigt wird. Eine datengetriebene Produktion ermöglicht es weiterhin, Verluste durch variierende Geschwindigkeiten, Stillstand oder Ausschuss aufzudecken und zu minimieren. Auch lassen sich KPIs wie die spezifische Energiemenge oder der CO2-Abdruck eines Produktes über wenige Prozessparameter berechnen, wenn diese zur Verfügung stehen.

Was also hält die Industrie von einer digitalen Transformation ab?

Einer der größten Einflussfaktoren ist, dass produzierende Unternehmen maßgeschneiderte Softwarelösungen benötigen, die jedes Mal bis auf die Maschinendaten-Ebene integriert werden müssen. Wie in den anderen Teilen der Reihe bereits erläutert, gehen mit dieser Integration beachtliche Aufwände einher:

• Welche Protokolle werden benötigt, um alle Anlagen anzuschließen?

• Welche Lösungen werden benötigt, um diese Protokolle auszulesen?

• Wird Hardware benötigt?

• Sind die Tags der Prozessparameter bekannt, die benötigt werden?

Erschwerend kommt hinzu, dass meist die modernste Anlage als Pilot ausgewählt und somit die großen Fragestellungen zunächst nach hinten geschoben werden. Der tatsächliche Aufwand, den gesamten Anlagenlagenpark anzuschließen, wird somit oftmals stark unterschätzt. 

Genau diese Herausforderungen greifen IIoT-Plattformen auf und erlauben es, bereits heute mit der Erfassung hochqualitativer, automatisch erfasster Maschinendaten zu beginnen und die Digitalisierung der Produktion bis hin zur Verwendung von KI im eigenen Unternehmen voranzutreiben.

Während Standard-Lösungen wie OPC-Server ihr Angebot pro Protokoll bepreisen, bieten IoT-Plattformen wie ENLYZE mit Ihrem Komplettservice eine Vielzahl von Industrieprotokollen an, die eine rasche Anbindung sämtlicher Anlagen ermöglichen. Durch eine automatisierte Datenaufnahme und Speicherung sowie zentralem Konfigurationsmanagement fließen Daten innerhalb von Stunden anstelle von Monaten und sind dank offener Schnittstellen in sämtlichen Systemen verfügbar. 

Die Komplexität, die bei dem herkömmlichen Vorgehen zu wiederkehrenden Integrationskosten führt, muss mit einer spezialisierten IIoT-Plattform nur einmal angegangen werden. Somit reduziert sich der Integrationsaufwand signifikant. Dank des zentralen Konfigurationsmanagement können neue Prozessvariablen schnell erkannt und integriert werden, ohne ein umfangreiches Projekt mit weiteren Dienstleister initiieren zu müssen. So bauen Unternehmen einen zentralen, qualitativ hochwertigen Datenschatz auf, der sie auf zukünftige Herausforderungen vorbereitet und vermeiden bereits heute einen Großteil der Integrationskosten.

Falls Sie sich mit diesen Themen auseinandersetzen, würden wir uns über eine Kontaktaufnahme per E-Mail sehr freuen. Gerne tauschen wir uns über Erfahrungen, Best Practices und Lessons Learned aus und unterstützen Sie bei der Umsetzung. Schreiben Sie uns doch gerne: hello@enlyze.com

Abschließend möchten wir uns für Ihre Aufmerksamkeit und Treue bedanken. Wir wünschen Ihnen weiterhin viel Erfolg bei Ihrer Digitalisierung!