AusgefeilteSoftware-Tools sorgen für geringere Stillstandzeiten in Maschinenparks
Oebisfelde, im Juli 2023 – Synostik, IT-Dienstleister aus Oebisfelde, stelltneue Entwicklungen seiner intelligenten Systemdiagnostik-Tools vor: Die fürmoderne IoT-Systeme entwickelten Fehleridentifikations-Algorithmen unterstützensämtliche Steuerungsprozesse in der Produktion und identifizieren unter anderemAnlagen-Störungen in Echtzeit. Durch die Analysemaßnahmen von Synostik könnendie Ursachen der Probleme schnell ermittelt und behoben werden. Allegesammelten Informationen fließen in einen kontinuierlichenVerbesserungsprozess ein, womit sich Stillstände und Verluste reduzieren und sozu einer besseren OEE (OverallEquipment Effectiveness = Gesamtanlageneffektivität) führen.
„Werdendiese Abläufe digital in einer App bereitgestellt, können Durchführung undErgebnis ebenfalls digital getrackt werden. Der Informationsfluss zwischenMaschinenführer und Instandhaltung wird dadurch signifikant verbessert“, soHeino Brose, Geschäftsführer der Synostik GmbH.
KontinuierlicheProduktion in Fabriken unerlässlich
WichtigsterGrundpfeiler für die heutige fertigende Industrie ist eine kontinuierlicheProduktion. Stillstände und Produktionsausfall verursachen häufig enormeKosten. Die eingesetzten Anlagen in Maschinenparks werden immer komplexer undmüssen jeweils individuell betrachten werden. Daher sind auch für Expertenmögliche auftretende Fehler kaum im Voraus zu erkennen. Eine kontinuierliche Überwachungist auch nur schwer zu verwirklichen. Oft werden dabei Sensoren zum Erkennenvon Grenzwertüberschreitungen eingesetzt. Dies ist jedoch nicht für alleStörungsarten möglich, oder die Kosten übersteigen den Nutzen. So oder so: Eswerden nicht alle Störungen vermieden werden können. An dieser Stelle setzendie Fehleridentifikations-Algorithmen von Synostik an und helfen sehr effektiv imFalle einer Störung, die Ursache zu erkennen. Nur so kann die Störung effizientbehoben und die Produktion fortgesetzt werden.
UmfassendeFehlersuche mittels Algorithmen
Hierzuwerden gemeinsam mit dem Anwender Strategien und entsprechende Konzeptefestgelegt, um eine effektive Fehlersuche für Maschinenanlagen zu definieren.Die Erstellung der dafür erforderlichen Algorithmen erfolgt mit demSynostik-Tool DiagnoseDesigner und kann individuell an Kundenanforderungenangepasst werden. Beispielsweise analysieren die Algorithmen für dieeingesetzten Maschinenanlagen Ergebnisspeichereinträge, Messwerte sowiemögliche Abweichungen und Unstimmigkeiten von Software- und Hardwareversionen. Auchvom Nutzer wahrnehmbare Indizien wie Gerüche, Geräusche oder Schadbilder wie Risse,Brüche, Rost oder andere Schäden fließen mit ein. Ferner werden Indizien fürmögliche Schäden analysiert, die sich aus Historiendaten, Kennlinien oderweiteren Datenformen ableiten lassen. Darüber hinaus können auchwiederauftretende Muster erkannt werden. „Das Auffinden und Identifizieren solcherMuster wird heute oft aufwendig mit KI oder Deep Learning erreicht. DieVorgehensweise ist aber auch mit unseren erweiterten Fehlersuch-Algorithmen aufBasis von eigenem Wissensmanagement möglich“, erklärt der Geschäftsführer. Sowird das explizite Wissen erfahrener Maschinenführer und Instandhalter teamübergreifendund langfristig nutzbar gemacht.
Meldungenin Echtzeit und Datenaufbereitung für zukünftige Ereignisse
AlleAnalysen führen zu einem Gesamtergebnis, mit dem der Anwender Ursachen vonStörungen identifizieren und somit Ausfälle häufig abwenden kann. Die Meldungenauf Basis der Fehleridentifikations-Algorithmen werden ihm per App in Echtzeit aufseine mobilen Endgeräte übermittelt. Stellt beispielsweise ein Maschinenführerin der Produktion eine Störung an seiner Maschine fest, meldet er dies an dieInstandhaltung. Diese geht entsprechende Maßnahmen zur Ursachenidentifikation aufBasis der zuvor erstellten Konzepte mit dem Maschinenführer durch. In vielenFällen kann so schon nach wenigen Minuten wieder mit voller Kapazitätproduziert werden. Sind komplexere Maßnahmen notwendig, wird die Anfrage wiegewohnt weitergeleitet, allerdings sind Fehlerbilder und bereits getroffeneMaßnahmen lückenlos dokumentiert, was die Arbeiten der nächsten Stufe deutlichvereinfacht.
AlleAlgorithmen liegen als XML-Datei vor und können zur Weiterverarbeitung sehreinfach konvertiert und in jedes kundenspezifische Format überführt werden.„Die Ergebnisse der einzelnen Projekte bzw. das dadurch hinterlegte Know-howwird digital in sogenannten Wissensdatenbanken gespeichert und steht fürFolgeprojekte zur Verfügung“, so Heino Brose.
