Schunk Markus Klaiber, Kuka Heinrich Munz, SAP Rolf Schumann, Axoom Florian Weigmann

‚Produktion‘-Redakteurin Susanne Nördinger diskutierte mit (v.l.) Dr. Markus Klaiber, CTO Schunk, Rolf Schuman, General Manager Platform & Innovation bei SAP, Heinrich Munz, Lead Architect Industry 4.0 bei Kuka Roboter, und Florian Weigmann, Geschäftsführer Axoom, das Thema Digitalisierung und den richtigen Umgang mit Daten. - Bild: Schunk

Richtig kombiniert, lassen sich aus Daten viele neue Erkenntnisse generieren. Produktivitätssteigerungen, sinkende Kosten oder eine höhere Produktqualität können die Folge sein. Daten gelten daher als Öl des 21. Jahrhunderts. Das ist jedem Anlagenbetreiber heutzutage klar. Doch welche Daten sind überhaupt notwendig, müssen erfasst und analysiert werden, um eine digitalisierte Fabrik betreiben zu können?

„Grundsätzlich erst mal alle Daten“, sagt Florian Weigmann, Geschäftsführer des Softwarehaus Axoom. Das Start-up gehört zum Maschinenbauer Trumpf und kann daher auf viel Domänenwissen zurückgreifen. Gerade für die Fertigung mit älteren Maschinen ist es laut Weigmann sehr wichtig, die Grunddaten zu kennen, sprich: ist die Maschine an oder aus oder gegebenenfalls im Stillstand. Um diese Daten zu erhalten, reiche es aus, Strom und Vibrationen zu messen. „Das ist die Basis, um eine digitale Produktion zu ermöglichen“, erklärt der CEO.

Handarbeitsplätze lassen sich ebenso digital abbilden wie neueste Maschinen. Der Unterschied sei nur, dass man mit neuen Maschinen viel mehr machen kann wie zum Beispiel Condition Monitoring, vorausschauende Analysen oder Machine Learning. Der Erfahrung von Weigmann nach ist es aber auch immer eine Frage der Wirtschaftlichkeit: „Deshalb hängt es individuell vom Kunden ab, welche Lösungen man für seine Fabrik realisieren möchte.“

Unterschiedliche Daten gefragt

Heinrich Munz, Lead Architect Industry 4.0 bei der Kuka AG sieht das ebenfalls differenziert: „Es hängt ganz von den jeweiligen Automatisierungsgeräten – wir nennen sie Assets – ab.“ So braucht man bei einem Industrieroboter zum Beispiel andere Daten als bei einem Endeffektor. Die Daten, die relevant sind, kennt laut Munz der Gerätehersteller am besten. Also in diesem Fall der Roboter- oder Greiferhersteller.

„Maschinenbauer und Gerätehersteller sollten in Zukunft zusätzlich zu ihren Geräten eine semantische Beschreibung in Form von OPC-UA-Informationsmodellen mit abliefern“, schlägt Munz vor. Dadurch könne der Anlagenbetreiber direkt aus den Automatisierungsgeräten herauslesen, welche Daten für ihn interessant sind. „Er kann die Daten dann auch aus den Geräten auslesen und anschließend nach Bedarf zusammenstellen“, erläutert Munz, „denn das ist sehr individuell vom jeweiligen Use-Case abhängig.“

Für Rolf Schumann, General Manager Plattform & Innovation bei SAP, stellt sich zunächst die Frage, welchen Erkenntnisgewinn man mit den Daten erreichen möchte. Daten sind aus seiner Sicht genügend vorhanden: So gibt es die Daten aus der Fertigung etwa über Maschinen, Greifer, Roboter oder Werkzeugmaschinen. Andererseits gibt es schon lange Daten aus digitalisiert ablaufenden Prozessen wie Bestellungen oder Lieferantenmanagement. Und dann gibt es für Schumann noch einen dritten Bereich: das Wissen in den Köpfen der Mitarbeiter, wie sich beispielsweise Maschinen verhalten.

„Fasst man nun diese drei Datenquellen zusammen, ergeben sich komplett neue Erkenntnisse“, weiß Schumann aus Erfahrung und erklärt: „Man produziert beispielsweise ein Werkstück und greift es im Prozess per Roboter. Über den Druck in den Sensoren am Roboterarm wird erkannt, dass das Werkstück eine bestimmte Güte nicht erreicht. Mit diesen Daten kann man nun unmittelbar in Echtzeit den Lieferanten oder Kunden informieren.“

5 Phasen innerhalb einer digitalisierten Fabrik

Dr. Markus Klaiber, CTO des Herstellers von Greifsystemen und Spanntechnik Schunk, wiederum sieht es vom Produktlebenszyklus abhängig, welche Daten für eine digitalisierte Produktion notwendig sind: Innerhalb einer digitalisierten Fabrik unterscheidet er fünf Phasen – von der Auslegung einer Fabrik, der Bestellung der Komponenten, der Inbetriebnahme über den Betrieb bis zum Instandhaltungsprozess.

„Zu allen diesen fünf Phasen werden entsprechend Daten benötigt“, erläutert Klaiber. Im Rahmen der Auslegung beschäftigt sich Schunk zum Beispiel intensiv mit der Erstellung sogenannter digitaler Zwillinge, auf deren Basis man in der Lage ist, eine virtuelle Fabrik zu simulieren. „Den Bestellprozess unterstützen wir mit unserem Produkt eGrip – einem Web-Tool zur Konstruktion individueller Greiferfinger“, erzählt Klaiber. Die Inbetriebnahme vereinfache man mit Web-basierten Inbetriebnahme-Tools. Beim eigentlichen Betrieb muss man laut Klaiber unterscheiden zwischen Greifern für kollaborierende Roboter und Standardgreifern. „Und parallel dazu beschäftigen wir uns intensiv mit intelligentem Greifen, deren Daten wir dann an die Cloud senden“, sagt der CTO.

Sind die Daten schließlich gesammelt, gilt es, daraus brauchbare Informationen, sogenannte Smart Data, zu generieren. Wie das funktionieren kann und wie man grundsätzlich vorgehen sollte, wenn man seine Fertigung digitalisieren möchte, lesen Sie in der Übersicht auf der rechten Seite.