Digital Twins und Machine-Learning in der Produktion

ISI Automation stellt vom 13. bis 15. März 2018 auf der Logimat Industrie-4.0-Lösungen für die Produktion und Intralogistik vor. Neue Kernfunktionalitäten des Manufacturing and Logistics Execution Systems (MES/LES) ISIPlus sollen mittels Digital-Twin-Ansatz unter anderem zur verkürzten und risikominimierten Anlageninbetriebnahme beitragen. Auch neue Predictive Maintenance und Machine-Learning-Konzepte hat das Unternehmen am Start.

ISI Automation bietet durchgängige smarte Systemlösungen zwischen der ERP- und Shopfloor-Ebene. Für die Shopfloor-Ebene kommen Automatisierungslösungen (Fördertechniksteuerungen, Kransteuerungen oder Schaltschrankbau) aus dem Geschäftsbereich ISIPro zum Einsatz. Mit ISIPlus steht ein MES/LES bereit, das weit über gängige Funktionalitäten eines Manufacturing Execution Systems hinausgehen und den Bereich Intralogisitik mitabdeckt. Beispielsweise bietet die Lösung Module, die Unternehmen dabei unterstützen, die aktuellen Industrie 4.0-Anforderungen umzusetzen. Eine von ISI Automation komplett automatisierte und nach realem Vorbild simulierte Produktionsanlage veranschaulicht den Messebesuchern diese Möglichkeiten.

Digital Twin (DT) und virtuelle Inbetriebnahme (VIBN)

ISI Automation setzt seit 2017 Digital Twins ein, damit anspruchsvolle Anlagenautomatisierung in reduzierter Zeit, mit geringerem Risiko und zusätzlicher Kosteneinsparung durchgeführt werden kann. „Normalerweise beanspruchen Anlageninbetriebnahmen vier bis sechs Monate. Mit dem Einsatz unserer Digital Twin-Technologie und virtuellen Anlageninbetriebnahme können Anlagenbauer und -betreiber dies auf sechs Wochen oder ähnliche Zeiten signifikant reduzieren“, erklärt Frank Marek, Geschäftsführer der ISI Automation GmbH & Co. KG. „Anlagenbetreiber können somit vor dem Go-Live die Umgebungen testen und Schulungen durchführen. Zusätzlich entsteht ein über den gesamten Lifecycle nutzbares Modell der Anlagen, das jeden Schritt von Erweiterungen und/oder Modernisierung mitgehen kann“, fährt Frank Marek fort.

Die Vorteile im Überblick:

•             Modelle aus Vertriebs- & Simulationsphase können wiederverwendet werden

•             Standardelemente und kundenspezifische Elemente möglich

•             Virtuelle Inbetriebnahme in Low Level und High Level von SPS, MFR, LVS  und MES-Systemen

•             Mechanik, Aktorik und Sensorik werden emuliert

•             Test-Szenarien: Funktionstest, Massentests, Sondersituationen, Integrationstests bis zu Factory-Acceptance-Tests

•             Kosten und Zeitaufwand der IBN auf der Baustelle werden minimiert

•             Geeignet für Retrofit und Neuanlagen

•             Trainingsumgebungen/Test-Szenarien für Personalschulungen

•             Virtual Reality (VR-Brillen zur Einarbeitung)

•             Herstellerunabhängige Konnektivität zu Automatisierungssystemen (Siemens, PxC, Allen Bradley, Beckhoff…)

Predictive Maintenance und Machine-Learning

ISIPlus RTA macht aus Big Data nutzbringende Smart Data. Die Realtime Analytics-Lösung ermöglicht die intelligente Erfassung und Verarbeitung immenser Datenmengen (Big Data). „Unser System sammelt nicht einfach nur Daten, sondern es stellt Antworten bereit. Dabei werden alle Daten – z.B. von Kunden und Betreiber – einbezogen. Dies dient der Predictive Maintenance und der Anomalieerkennung, z.B. um Gerätefehler/Maschinenausfälle vorhersagen zu können. Diese Informationen ermöglichen es, eine vorbeugende Wartung vorzunehmen und dadurch Ausfallzeiten zu minimieren. Gleichzeitig forcieren wir Prescriptive Maintenance-Szenarien und maschinelles Lernen, damit die Maschine irgendwann weitestgehend eigenständig in der Lage ist, Fehler zu korrigieren“, erklärt Frank Marek.

Die Vorteile im Überblick:

•             Datenvisualisierung (Histogramme, Graphen, Kreisdiagramme, Ringdiagramme etc.)

•             Visualisierung von Geo-Daten

•             Komplexe Zeitreihenanalysen

•             Reports, Dashboards

•             Auswertungen können per Link mit anderen Personen geteilt werden

•             Durchführung von Echtzeit- und historischen Analysen

•             Simultane Verarbeitung von Datenströmen aus unterschiedlichen Quellen

•             Diverse Filter einsetzbar/konfigurierbar/speicherbar

•             Vereinfachte und schnellere Fehleranalysen

•             Im Service-Fall direkter Zugriff auf betroffene Daten durch den ISIPlus® Support möglich

•             Einfache Visualisierung von komplexen Relationen

•             Machine Learning (modelliert automatisch das Verhalten der Daten – Trends, Regelmäßigkeit)

•             Anomalieerkennung mit Alerting-Funktionalität

•             Realtime KPIs

•             Predictive Support möglich, bevor ein Fehler eintreten wird (0-Fehler-Produktion)

  • ISIPlus Realtime Analytics bringt Predictive Maintenance und Machine-Learning in die Werkshalle. Bild: ISI
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