Industrieanzeiger 10.2020

hannover messe
Komplexe Datenströme aus Sinamics-Antriebssystemen
von Siemens können künftig direkt an der Anlage, also
on the edge, analysiert werden. Bild: Siemens
Siemens hat sein Digital-Enterprise-Portfolio erweitert
Digital und doch
nicht abgehoben
Digitalisierung | Siemens treibt sein Angebot für das
Digital Enterprise in diesem Jahr auf die nächste
Stufe: Die Verknüpfung von realer und virtueller Welt
ermöglicht eine flexible und smarte Fertigung.
Unter dem Motto „Taking the next step“
hat Siemens sein Digital-Enterprise-Portfolio
weiterentwickelt. Durch die Integration
von Zukunftstechnologien wie Edge- und
Cloud-Computing, künstlicher Intelligenz
(KI) oder Additive Manufacturing bietet der
Technikkonzern Anwendern neue Möglichkeiten
einer flexibleren und intelligenteren
Fertigung, so das Statement von COO Dr.
Jan Mrosik. Auf der Hannover Messe wären
in diesem Jahr zahlreiche Anwendungsszenarien
in den Bereichen der Fertigungsund
Prozessindustrie sowie der Energie- und
Gebäudeinfrastruktur zu sehen gewesen.
Eine der Produktneuheiten ist der Sitrans
MS Multisensor, der mittels KI-gestützter
Analyse von Sensordaten, wie Vibrationen
und Temperaturen, wichtige Informationen
zur vorausschauenden Wartung generiert.
Der Anwender kann damit Maschinen-KPIs
und Zustands-Benachrichtigungen über
mobile Endgeräte oder Cloudapplikationen
abrufen. Der Sensor eigne sich besonders für
die Zustandsüberwachung maschineller
Anlagenkomponenten, wie Pumpen, Kompressoren,
Getriebe und Ventile.
Außerdem hat das Unternehmen vier
Applikationen für den sogenannten Closed
Loop Digital Twin entwickelt. Durch diese
lassen sich Daten in beide Richtungen zwischen
den Siemens-Systemen Teamcenter,
Tecnomatix Plant Simulation, Amesim und
dem hauseigenen Betriebssystem Mindsphere
austauschen, um die Qualität von physikalischen
Modellen und Simulationen kontinuierlich
zu verbessern.
Analysen des Antriebstrangs an der Anlage
Im Bereich der Antriebstechnik ermöglicht
die Anbindung von Sinamics Frequenzumrichtern
an ein Edge-Gerät künftig auch,
dass hochfrequente Daten maschinennah
verarbeitet werden können. Machine-Learning-Algorithmen
identifizieren Muster und
erkennen Anomalien und deren Ursachen
und geben rechtzeitig Hinweise auf eine
eventuell anstehende Wartung, was Stillstandzeiten
minimiert. So können beispielsweise
in der Intralogistik bei einem
Regalbediengerät Aussagen über die aktuelle
Gurtspannung getroffen werden. Die
Gurte, die von Motor und Frequenzumrichter
angetrieben werden, benötigen eine spezifische
Spannung, damit die Applikation
reibungslos läuft. Zeigen sich in der Visualisierung
der Datenanalysen Unregelmäßigkeiten
im Antriebssystem, kann zeitnah
etwa eine Wartung des Gurtes angestoßen
werden.
Im Bereich KI-basierter Services bietet
Siemens die Funktion „Predictive Services
for Foundry“, mit der Anwender die Gesamtanlageneffektivität
in der Automobilbranche
erhöhen können. •
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