Whitepaper: Innovative Komplettlösung für Industrie 4.0

Headergrafik Whitepaper: Innovative Komplettlösung für Industrie 4.0

Arrow Electronics kommt mit einer neuen Cloud-Analytics-Lösung für Industrial Internet of Things (IIoT)-Anwendungen auf den Markt, die auf der Cloud-basierten, offenen IoT-Betriebssystem-Plattform MindSphere von Siemens aufbaut.

Das Vernetzen und Überwachen von Anlagen und Einrichtungen gehört zu den wichtigsten Trends in der industriellen Digitalisierung. Mit der weiteren Einführung und Etablierung von IoT und Industrie 4.0 bzw. Industrial Internet gewinnt die zustandsorientierte Überwachung (Condition Based Monitoring - CBM) enorm an Bedeutung.

Indem Geräte, Maschinen und Anlagen lückenlos automatisch überwacht werden, lassen sich Ausfallzeiten und Wartungsintervalle minimieren. Wartungskosten sowie Energieverbrauch werden erheblich reduziert und die Lebensdauer deutlich verlängert. Diese Aspekte haben erhebliche, positive Auswirkungen auf die Gesamtbetriebskosten (TCO – Total Cost of Ownership) und die Gesamtanlageneffektivität (OEE – Overall Equipment Effectiveness oder auch OAE – Overall Asset Effectiveness genannt).

Die neue, komplette Ende-zu-Ende-Lösung umfasst alles, was Unternehmen benötigen, die Industrie 4.0 implementieren wollen: angefangen bei Sensoren, über Konnektivitäts-Hardware bis hin zu Analyse- und Reporting-Software.

Arrow arbeitete für das umfassende, innovative IIoT-Angebot eng mit codestryke, Shiratech und Siemens zusammen. Im Ergebnis steht eine auf die spezifischen Anforderungen der Anwender zugeschnittene Komplettlösung bereit, die Zugang zu erstklassiger Hardware, Tools und Beratungsdienstleistungen bietet.

Die Daten werden dabei von Sensoren gesammelt und je nach Technologie über ein Edge-Gateway oder direkt an die Cloud übertragen. Anschließend können sie über ein kundenspezifisches Dashboard visualisiert und analysiert werden. Durch die kontinuierliche Überwachung und Erfassung aller relevanten Betriebsdaten lassen sich Trends erkennen und auftauchende Fehler identifizieren. Auf Basis dieser gewonnenen Daten können Wartungsintervalle optimiert-, sowie Kostensteigerungen durch ungeplante Ausfallzeiten verhindert werden.