Quality Engineering 04.18

Die Daten aus den Produktionsprozessen
und
anderen relevanten Firmensystemen
zusammenzubringen,
ist nicht
trivial und kann viel Zeit
kosten
Bild: Mimi Potter/Fotolia
Analyse von Maschinendaten
Auffälligkeiten in Echtzeit
Daten sind das neue Öl – und die Grundlage, um die Qualität in den Fertigungsprozessen zu
überwachen. IT-Anbieter Splunk stellt Software bereit, mit deren Hilfe sich die Daten aus vielen
verschiedenen Quellen in Echtzeit auswerten lassen sollen. Unternehmen analysieren damit ihre
Testprotokolle oder setzen eine vorausschauende Wartung um.
Der Autor
Markus Strehlitz
Redaktion
Quality Engineering
Die Taktzeiten in den Fertigungsunternehmen sind
hoch. Probleme, die nicht schnell genug erkannt werden,
können zu Qualitätsmängeln und somit großen
Verlusten führen. Gleichzeitig sind zunehmend mehr
Daten verfügbar, um solche Probleme zu identifizieren.
Der amerikanische IT-Anbieter Splunk will genau
dort ansetzen. Er verspricht, die Daten aus den Produktionsprozessen
und aus anderen relevanten Unternehmenssystemen
auf einfache Weise zusammenzubringen,
sie zu analysieren und darin Auffälligkeiten zu entdecken,
die auf Fehler in der Fertigung hindeuten – und
dies in Echtzeit. „Statt herauszufinden, dass vor zwei
Stunden etwas falsch lief, das zu Qualitätsproblemen
geführt hat, können wir mithilfe von Splunk auf Daten
in Echtzeit zurückgreifen und sehen, wie unsere Maschinen
zu jeder Zeit laufen“, berichtet Gabriel Gerges, Department
Manager beim Bodenbelaghersteller Shaw.
Das Unternehmen arbeitet in seinen Fabriken mit
den Lösungen von Splunk, um die dortigen Abläufe
transparenter zu machen. Shaw startete dabei mit dem
Einsatz der Software im Fertigungsumfeld – was eher
ungewöhnlich ist. Denn die Kernkompetenz von Splunk
liegt darin, Log-Dateien und Metriken von IT-Geräten
wie etwa Servern und Netzwerkkomponenten zu erfassen
und auszuwerten. So nutzen Unternehmen die
Technologie zum Beispiel für das Monitoring ihrer SAP-
Systeme.
Mittlerweile hat Splunk sein Betätigungsfeld jedoch
ausgeweitet. Denn einmal installiert, nutzen Firmen die
Analyse-Lösungen, um eine ganze Reihe weitere Daten
auszuwerten. Und dazu zählen eben auch Daten, die
von Maschinen und Anlagen kommen. „Aus meiner
Sicht gibt es keinen großen Unterschied zwischen einem
Server, der bestimmte Metriken sendet, und einem
Motor, der auch eine Log-Datei schreibt“, sagt Andreas
Zientek, Systems Engineer beim Technikkonzern Zeppelin,
der Splunk unter anderem für Predictive Maintenance
einsetzt.
Splunk hat daher das Internet der Dinge (IoT) als
neues Anwendungsfeld für sich entdeckt. Anlässlich der
weltweiten Nutzerkonferenz, die vor wenigen Wochen
stattfand, gab der Datenanalysespezialist bekannt, dass
nun ein speziell für Industrie 4.0 entwickeltes Angebot
auf dem Markt sei. Mit der Lösung Industrial IoT erhielten
Unternehmen aus den Branchen Fertigung, Transport
sowie Energie und Versorgung die Möglichkeit, Industrieanwendungen,
-daten und -anlagen leicht zu
überwachen, zu optimieren und zu sichern.
Die Lösung verarbeitet Daten aus industriellen
Steuerungseinheiten, Maschinensensoren sowie Scada-
Systemen. Bestandteil des Angebots ist auch ein Machine-Learning-Toolkit,
um Algorithmen für Prognosen,
Anomalieerkennung und Clustering zu nutzen. Die Verantwortlichen
bei Splunk sehen den Umgang mit vielen
verschiedenen Datenquellen als großen ihrer Technologie.
„Maschinendaten sind quasi super messy“, sagt
Matthias Maier, Technologie-Experte bei Splunk. Heißt:
Sie sind unstrukturiert und liegen in unterschiedlichen
Formaten vor. Mit Splunk ließen sich alle Informationen
verarbeiten – egal in welcher Form sie vorhanden sind.
Bodenbelaghersteller Shaw lässt unter anderem Daten
von Maschinensteuerungseinheiten und Scada-Sys-
10 Quality Engineering 04.2018