Use Case eines As-planned-as-built-Abgleichs

Ist die OT-IT-Integration umgesetzt, lassen sich zahlreiche Industrie-4.0-Applikationen realisieren. Als unmittelbar nutzbringend betrachten viele Anwender heute Use Cases, wie Predictive Maintenance sowie das vertiefte Monitoring von Prozessanlagen. Gerade das Verknüpfen von Daten unterschiedlicher Feldgeräte kann wegen der Standardisierung mittels PA-DIM zu neuen Erkenntnissen sowie einem Gewinn für den Instandhaltungsprozess und die Anlagenverfügbarkeit führen. Doch wer Daten in großem Maße aus dem Feld auf eine IoT-Plattform ausleitet, hat außerdem zahlreiche weitere Möglichkeiten. Nicht zuletzt die Start-up-Szene liefert immer neue Apps, mit deren Unterstützung Prozessingenieure Optimierungspotenziale identifizieren können.

Ein einfach durchzuführender Use Case besteht darin, jederzeit eindeutig festzustellen, welche Geräte und Maschinen aktuell in der Anlage verbaut sind, also automatisch einen As-planned-as-built-Abgleich vorzunehmen. Besonders in lange laufenden Großanlagen der Prozessindustrie sind häufig Diskrepanzen festzustellen. So wurden hier einzelne Sensoren oder Aktoren in der Vergangenheit durch andere Modelle ausgetauscht, dies jedoch nicht korrekt dokumentiert. Aufgrund der OT-IT-Integration kann man die derzeitige Bestandsliste der Hart-Geräte auf Knopfdruck erstellen. Wichtige Herstellerinformationen, wie Geräteabkündigungen, lassen sich anschließend zuordnen, und der Bestand von Ersatzgeräten kann zuverlässiger organisiert werden. Die so erlangte, ständig aktuelle Anlagentransparenz ist ferner zur Generierung eines digitalen Zwillings erforderlich. Auch in der Öl- und Gasindustrie zahlt sich die unter Umständen nachträgliche Digitalisierung aus.

Überwachung, Analyse und Vorhersage über einfach bedienbare Softwaretools

Zu den wohl weitverbreitetsten Tools zur Analyse von Big Data in Chemiekonzernen gehört TrendMiner, das die Software AG anbietet. In vielen Betrieben hat es bereits Microsoft Excel als Instrument zur Datenauswertung abgelöst. Prozessingenieuren gelingt mit TrendMiner auf professionelle Weise, was sie mit Excel provisorisch darzustellen versuchen: Überwachung der Produktionsprozesse, Analyse von Diagnosedaten und Prozesswerten oder eine einfache Vorhersage von Ereignissen. Datenspezialisten müssen nicht hinzugezogen werden. Vielmehr ist TrendMiner für Anwender mit einem tiefen Prozess-Know-how optimiert. Lediglich die Leichtigkeit der Bedienung erinnert an Microsoft Excel. Bestandteile, wie die Recommendation Engine, eröffnen Zusatznutzen im Tagesgeschäft. Sie schlägt automatisiert Sensor Tags vor, die relevant für eine aktuelle Analyse oder für bestimmte, wiederkehrende Anlagenprobleme sein könnten. So lassen sich beispielsweise auffällige Messwerte und deren Auswirkung auf die Produktqualität untersuchen. Gerade angesichts hoher Arbeitsauslastung können Prozessingenieure dadurch bei der Suche nach Fehlerursachen und der Vermeidung von Ausschuss effizient und nachhaltig unterstützt werden.

Ähnlich einfach funktioniert Cumulocity IoT von der Software AG. Mit diesem Werkzeug können sich Anwender unter anderem Informationen, zum Beispiel kritische Werte, auf einem übersichtlichen Dashboard anzeigen lassen. Auch dies geht (ganz im Sinne von NOA) parallel zu existierenden klassischen Leitsystem- und Scada-Strukturen. So wird beispielsweise Condition Monitoring oder Energie-Monitoring unterstützt. Die Königsdisziplin der Industrie-4.0-Use-Cases auf Basis umfassender, einfach zu realisierender OT-IT-Integration ist der digitale Zwilling in seiner großen Ausprägung: das umfassende digitale Abbild einer kompletten Produktionsanlage mit all ihren Aspekten. Es ist zu erwarten, dass dabei die DEXPI-Initiative (Data Exchange in the Process Industry) eine große Rolle spielen wird. Auf der Grundlage eines neutralen Standards erleichtert sie künftig den Datenaustausch zwischen Softwaretools verschiedener Hersteller.