Daten sammeln und optimal nutzen

Daten nahtlos von der Feldebene bis in die Cloud oder ein Edge-Device verfügbar zu machen, ist daher ein erster wichtiger Schritt. Neue Ethernet- und Wireless-basierte Feldbus technologien ebnen hier den Weg. Damit gibt es Technologien, die einen zweiten Kanal öffnen für eine schnelle und sichere Übertragung von Felddaten bis hinauf in die Unternehmensebene, ohne die Prozesssteuerung zu beeinflussen.

Gleichzeitig arbeitet die Industrie daran, eine gemeinsame Datensprache zu finden, sodass Komponenten von verschiedenen Herstellern reibungslos miteinander kommunizieren können. In der Open Industry 4.0 Alliance haben sich bereits knapp 100 Anbieter von IT, Software, Fabrik- und Prozessautomatisierung zusammengeschlossen, um eine Referenzarchitektur zu erarbeiten, die die Interoperabilität der Geräte verschiedener Hersteller sicherstellt. Auch jenseits dieser Allianz rücken Player enger zusammen, um ihre Daten und Services in andere IT-Ökosysteme zu integrieren oder für Multivendor-Anlagen gemeinsame Standards zu schaffen.

Entsprechend liefert das Cloud-basierte IIoT-Ökosystem Netilion von Endress+Hauser Felddaten von verschiedenen Assets, unabhängig von Gerätetyp oder Hersteller. „Netilion Services wurde entwickelt, um alle Arten von Daten aus dem Feld nachzuverfolgen und zu nutzen“, sagt M. Colucci. Ausgehend von solchen Datensammlungen können Messtechnikexperten mit Data Scientists digitale Lösungen für konkrete Anwendungsfälle entwickeln.

ML unterstützt bei Anomalieerkennung

Hohes Potenzial bietet dabei die Verknüpfung mit weiteren externen Kontextdaten und der Einsatz von maschinellen Lernverfahren. Die Endress+Hauser-Anwendung Netilion Water Network Insights ermöglicht beispielsweise die Überwachung und Visualisierung von komplexen Wassernetzen. Sie führt dabei nicht nur verschiedene Messwerte, wie Durchfluss, Druck, Temperatur, Füllstand, Wasserqualität, zentral zusammen. Die Algorithmen binden zudem Prognosemodelle, wie Starkregenwarnungen oder Verbrauchsvorhersagen, mit ein.

Algorithmen kommen auch in Messgeräten mit Heartbeat Technology zum Einsatz, die ständig Daten über ihren eigenen Zustand senden. Wo man herkömmlicherweise immer dann eingriff, wenn ein Asset beschädigt war oder eine Anlage aus unbekannten Gründen stillstand, liefern smarte Sensoren heute schon vorab so viele Hinweise, dass es gar nicht mehr zum ungeplanten Stillstand kommen muss. „Wir erfüllen hiermit einen langjährigen Wunsch der Anwender nach einer Aussage zum Abnutzungsvorrat, vor allem für Geräte in kritischen Anwendungen mit Korrosion oder Ablagerung“, erklärt M. Colucci. Gerade bei Ablagerungen kann es mit der Zeit zu einer Vollverstopfung kommen, die letztlich einen Anlagenstillstand zur Folge hat. Luftblasen in der Rohrleitung sind ein weiteres Ereignis, das zu einer Verschlechterung der Produktqualität führen kann. Nicht zuletzt können durch Kavitation Pumpen beschädigt werden. „Das sind Anomalien, die wir mit IIoT-Technologie prognostizieren können“, so M. Colucci.

Softsensoren zur prädiktiven Qualitätskontrolle

Solch eine Predictive Maintainance zeigt, wie sehr smarte Datennutzung zum Gamechanger wird. Entsprechende prognostische Lösungen werden bei Endress+Hauser stark nachgefragt. Hinzu kommt das recht junge Innovationsfeld der prädiktiven Qualitätskontrolle mithilfe von Softsensoren: Verschiedene Messgrößen sowie Prozess- und Kontextinformationen werden in einer Anwendung mit künstlicher Intelligenz zusammengeführt, um eine neue Mess- oder Zielgröße zu berechnen, die physikalisch anhand eines Sensors nicht ermittelt werden kann. „Das ist etwa für die Lebensmittelindustrie interessant, die bislang den Herstellungsprozess unterbrechen muss, damit ein menschlicher Tester Frischkäse oder Joghurt auf Geschmack und Konsistenz überprüfen kann“, sagt M.Colucci. „Ein Softsensor könnte diese menschlichen Sinne nachahmen und das gleiche Ergebnis liefern – und zwar parallel zum Prozess.“

Entwickelt werden solche KI-getriebenen Lösungen in engem Schulterschluss mit Kunden und weiteren Wertschöpfungspartnern: „Digitalisierung geht nur gemeinsam“, resümiert M. Colucci. Deshalb werden die Innovationsverwandtschaften mit Kunden und weiteren Wertschöpfungspartnern zunehmend wichtiger. Die eigentlich intelligenten digitalen Lösungen entstehen an der Schnittstelle von Data Science, Branchenkenntnis und Anwendungswissen. Denn es geht nicht um „die Sammlung möglichst vieler Daten“, so M. Colucci, sondern um die richtigen. „An solchen Lösungen arbeiten wir gemeinsam mit unseren Kunden und an der Seite von Partnern.“