Der IFM-Vibrationssensor ist am Sockel des Cobots befestigt.

Der IFM-Vibrationssensor ist am Sockel des Cobots befestigt. - Bild: Capgemini

Industrie 4.0 im Allgemeinen und Anwendungsfälle wie Predictive Maintenance im Speziellen sind auch heute noch nicht im Produktionsalltag angekommen. Meistens gibt es einzelne komplexe Leuchtturminstallationen, die anschließend nicht oder nur begrenzt skaliert werden.

Um Industrie 4.0-Vorhaben aber jenseits dieser Inseln erfolgreich auszurollen, sollten Unternehmen zunächst Anwendungsfälle mit niedriger oder mittelhoher Komplexität angehen. Ein gutes Beispiel dafür ist Condition Monitoring. Wir wollten wissen, in welcher Zeit und mit welchem Aufwand sich eine Lösung vollständig bei einem Cobot umsetzen lässt.

Condition Monitoring beim Cobot: So lief der Praxistest

Im Capgemini-Innovationszentrum Applied Innovation Exchange (AIE) in München steht zu Demonstrationszwecken eine automatische Prüfzelle. Ein Cobot nimmt die zu prüfenden Teile auf, bewegt sie unter eine Kamera und legt die Teile dann gemäß identifizierter Teileart und Prüfergebnis in einem dafür konfigurierten Behälter ab. Die Orchestrierung dieses Prozesses, die Prüfung mittels KI und die Anbindung an die Azure Cloud laufen alle als Edge-Computing-Lösung containerisiert auf einem lokalen SE350 Edge Server von Lenovo.

In einem Blitz-Hackathon wollten wir gemeinsam mit Partnern testen, wie lange es dauert, unseren Cobot mit einer Condition-Monitoring-Lösung auszustatten. Kompetent unterstützt wurden wir vom IIoT-Experten CloudRail und dem Sensoranbieter IFM. Während der Vorbereitung wurden ein geeigneter IO-Link-Vibrationssensor ausgewählt und die Anforderungen für die Cloud-Anbindung abgestimmt. Alles zusammen dauerte keine fünf Minuten.

Die Umsetzung startete an einem Montagmorgen. Ein Teil meiner Kollegen war vor Ort im AIE in München, andere wurden von Berlin und Stuttgart zugeschaltet. Nach wenigen Minuten war der Sensor am Roboter angebracht und per Kabel an das Gateway anschlossen. Die spannende Frage war nun, wie schnell die charakteristischen Echtzeitindikatoren für Schläge, Ermüdung, Reibung und Temperatur in der Cloud-Lösung angezeigt würden.

Capgemini Dashboard zur Cobot Überwachung
Monitoring-Daten des Cobots in der Azure IoT Central Cloud (für eine größere Ansicht bitte auf das Bild klicken). - Bild: Capgemini

Warum Progammierkenntnisse nicht zwingend notwendig sind

Die Antwort bekamen wir keine 15 Minuten später, als die über das CloudRail-Gateway erfassten Sensordaten in einem Dashboard von Azure IoT Central angezeigt wurden. Zusätzlich generierte die CloudRail-Lösung mit einem so genannten Discovery Service semantische Modelle der Sensoren, so dass neben Daten auch deren Bedeutungen automatisch erfasst und übermittelt wurden. Die CloudRail-Technologie wurde ihrem Plug- & Play-Versprechen damit absolut gerecht.

Ein besonderes Highlight des Hackathons war, dass die Cloud-Anbindung nicht vor Ort, sondern von einem Kollegen an einem anderen Standort hergestellt wurde. Damit konnten wir zeigen, dass lediglich die Experten für die Hardwareintegration physisch am Cobot arbeiten müssen.

Der Hackathon hat außerdem bestätigt, dass sich der Cobot in weniger als 20 Minuten und recht einfach mit der Condition Monitoring-Lösung ausstatten ließ. Sie hat sich nach einer Testphase von wenigen Wochen bereits als Überwachungslösung für unseren Cobot etabliert. Einer ihrer Vorteile ist, dass IoT Central auch Personen ohne Programmierkenntnisse viele Gestaltungsmöglichkeiten wie die Erstellung von Dashboards oder auch die Konfiguration von Regeln bietet, die Benachrichtigungen und Aktionen unter Nutzung der ermittelten Kennwerte auslösen.

Eigene Praxiserfahrungen im AIE sammeln

Um im Vorfeld einer Implementierung selbst solche Praxiserfahrungen sammeln zu können, steht Unternehmen das AIE für Praxis-Workshops zur Verfügung. Dabei können sie sich auch ein Bild davon machen, welches Know-how und welche Erfahrungen ihre Mitarbeiter mitbringen und welche Anforderungen an die technische Infrastruktur gestellt werden.

Ausgerüstet mit diesen Erkenntnissen können sie später deutlich komplexere Anwendungsfälle schnell und effizient umsetzen und beispielsweise Millionen global verteilter Anlagenteile überwachen. Dabei unterstützen wir sie weltweit, und zwar nicht nur bei der Skalierung, sondern auch bei der Erfüllung spezifischer Anforderungen wie beispielsweise des chinesischen Marktes oder der Einbindung verschiedener Gerätegenerationen.

Wenn Sie erfahren möchten, welche Anwendungsfälle bei Ihnen in Frage kommen und wie die Implementierung aussehen könnte, kommen Sie ins AIE nach München und lassen Sie Ihren Ideen freien Lauf! Dieses Video zeigt Ihnen weitere Details der Prüfzelle und die vielfältigen Integrationsmöglichkeiten:

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