O+P Fluidtechnik 10/2016

110. O+P-GESPRÄCHE
WIE WEIT IST DIE FLUIDTECHNIK IN
SACHEN PREDICTIVE MAINTENANCE?
Wo und auf welchem Rechner sollen
die CM-Daten gespeichert und
analysiert werden? Die Analyse von
CM-Daten muss nicht in Echtzeit
erfolgen. Viele fluidtechnische
Geräte, wie Regelventile und
Ventilinseln, haben eine Onboard-
Elektronik, die sich nutzen ließe. Die
Maschinensteuerung, die SPS oder
die CNC, oder ein separater Rechner
vor Ort in der Maschine, bieten
Möglichkeiten zur Datenspeicherung
und Datenverarbeitung. Eine
dritte Möglichkeit sind externe
Rechner mit cloud-basierten
Lösungen.
R. C. Krähling: Parallele Systeme zu installieren bedeutet immer ein zusätzliches
Investment. Die Steuerungstechnik ist mittlerweile so leistungsfähig, dass sie in der
Lage ist, zusätzliche Informationen zu verarbeiten. Ein Investment für ein paralleles
System lohnt sich nur für wirklich große Anlagen, wie Herr Dr. Richter sie beschrieben
hat, oder für Systeme, die nachträglich installiert werden. Zuvor sollte man das
Potenzial eines vorhandenen Bussystems nutzen und damit den Aufwand reduzieren.
D. Michalkowski: Wenn SPS-Programmierer willens wären, CM oder PdM durchzuführen,
dann könnten sie das schon seit 20 Jahren. Sie könnten alle vorhandene Sensoren
und Daten nutzen und Zusatzinformationen generieren. Aber niemand hat das bisher
gemacht; es gab niemals Zeit und Ressourcen für Programmentwicklungen, die nicht
unmittelbar für die Maschinenfunktion notwendig sind. Ich erachte die Lösung mit
dem zweiten Rechner nicht nur für große Anlagen als richtig. Das führt aus der Problematik
heraus: Man stellt einen kleinen PC neben die Anlage oder nutzt bei einer
modernen Steuerung mit Multicore-Architektur den 2., 3. oder 4. Kern für PdM. Die
Fluidtechniker stellen die Informationen in einer standardisierten Schnittstelle, zum
Beispiel OPC-UA, zur Verfügung und der Endkunde kann die Informationen nutzen.
Wenn wir uns als Komponentenhersteller, als die Spezialisten für Fluidtechnik, nicht in
dieses Thema einbringen, dann treten wir die Datenverwertung an IT-Unternehmen ab,
an Unternehmen wie SAP oder Google. Sie werden dem Nutzer der Maschine die
Datenerfassung und -auswertung als Produktivität steigernden Mehrwert anbieten.
F. Fritz: Es bedarf keines kompletten zweiten Busnetzes. Eine unserer Lösungen setzt
direkt auf dem vorhandenen Bus auf und bildet dort eine Art Gateway, also einen
Koppler, der die Datentrennung vornimmt. Mit IO-Link gibt es beispielsweise bereits
eine Kommunikationsschnittstelle, welche die notwendigen Funktionalitäten mitbringt
und die Datentrennung vornimmt. Bereits 2008 hat Schmalz den ersten
Vakuum-Ejektor mit IO-Link auf den Markt gebracht. Damit stellen wir dem Anwender
die CM-Daten frei zur Verfügung. Er kann die Daten abholen und die Auswertungen
selbst durchführen.
Dr. T. Torikka: Die parallele Architektur mit separater Steuerung bietet noch einen
weiteren Vorteil: die Datensicherheit. Insbesondere bei Cloud-Systemen ist es von
Vorteil, wenn man einen separaten Rechenknoten hat.
Dr. J. Bredau: Es wird nicht nur eine Lösung geben, dafür gibt es einfach zu viele
verschiedene Philosophien. Die Rechentechnik ist mittlerweile sehr leistungsfähig
geworden. Was heute auf Feldebene an dezentraler Intelligenz in Ventilinseln eingebaut
ist oder in Kleinsteuerungen vorhanden ist, reicht aus, um gerätespezifische
CM-Daten zu speichern und Analysen durchzuführen. Das Domainwissen sollte beim
Gerätehersteller bleiben, und das ist gewährleistet, wenn die Daten und ihre Auswertung
im Gerät bleiben. Doch an irgendeiner Stelle endet das Geschäftsinteresse des
Geräteherstellers, dann beginnt der Maschinenhersteller mit der Datenspeicherung
und Auswertung – hier sind möglicherweise Cloud-Lösungen vorteilhaft.
Vielleicht denken die Fluidtechniker, allgemein die Hersteller von Technologiekomponenten,
noch zu stark in Hardware. Ein Algorithmus mit Domainwissen erscheint
sicherer, wenn er im eigenen Gerät läuft. Aber der kann, als Produkt, auch in einem
parallelen Rechner oder in einer Cloud sicher laufen. Es wird in den nächsten Jahren
sicher mehr und mehr derartige innovative Lösungen für die Hardware-Strukturen
geben. Die großen IT-Firmen und einige große Forschungsinstitute arbeiten derzeit an
den bereits erwähnten intelligenten Analytics-Methoden aus dem Bereich der künstli-
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