Datenerfassung aus industriellen Maschinen: Methoden und Werkzeuge

Einleitung

Die effektive Verwaltung von Daten aus industriellen Maschinen ist entscheidend für die Vorhersage von Ausfällen und die Optimierung von Prozessen. In diesem Artikel werden zwei Ansätze vorgestellt:

1. Fehlende Maschinendaten, bei denen prädiktive Wartungsmodelle von Grund auf erstellt werden müssen.
2. Nutzung bestehender Datensätze von Plattformen wie Statista und Kaggle, die reale Industriedaten bereitstellen.

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1. Keine Maschinendaten: Wie beginnt man mit der Datenerfassung?

OMNIMES von Multiprojekt

Wenn in einer Fabrik kein Datenerfassungssystem vorhanden ist, bietet die Implementierung eines MES-Systems (Manufacturing Execution System) wie OMNIMES von Multiprojekt eine gute Lösung.

Was ist OMNIMES?

• OMNIMES ist ein fortschrittliches MES-System, das die Datenerfassung, Analyse und Visualisierung von industriellen Maschinen erleichtert.
• Es ermöglicht die Überwachung von Produktionsparametern wie Zykluszeiten, produzierten Einheiten und Maschinenfehlerstatus.
• Die OMNIMES-Daten können für den Aufbau prädiktiver Modelle verwendet werden, wie z. B.:
  • Vorhersage von Maschinenfehlern.
  • Optimierung von Wartungsplänen.

Hauptfunktionen von OMNIMES:

1. Echtzeit-Datenerfassung: Das System sammelt Daten direkt von Maschinen mit geeigneten SPS.
2. Leistungsanalyse: OMNIMES berechnet KPIs wie die Gesamteffizienz der Anlage (Overall Equipment Effectiveness, OEE).
3. Integration mit bestehenden Systemen: Unterstützung der Integration mit ERP und SCADA.

Weitere Informationen finden Sie unter: OMNIMES – Multiprojekt.

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2. Nutzung öffentlicher Datenquellen

Wenn ein Werk keine eigenen Daten hat, können öffentlich verfügbare Datensätze eine praktikable Option sein. Hier sind zwei beliebte Quellen:

a) Statista

Statista ist eine globale Datenplattform, die Einblicke in verschiedene Industriesektoren bietet. Für die prädiktive Wartung finden Sie:

• Berichte über Maschinenfehlerraten.
• Analysen zur Produktionseffizienz in verschiedenen Branchen.
• Statistische Daten zu Maschinenwartung und Ausfallzeiten.

Anwendungsbeispiel: Berichte von Statista können verwendet werden, um grundlegende prädiktive Modelle basierend auf Branchenstatistiken zu erstellen.

b) Kaggle

Kaggle bietet kostenlose Datensätze und Tools für Datenanalyse und maschinelles Lernen. Sie finden:

• Daten aus realen Industrieanlagen.
• Datensätze zu Vibrationen, Temperaturen oder Energieverbrauch.
• Fertige Modelle und Skripte für prädiktive Analysen.

Anwendungsbeispiel: Kaggle bietet Zeitreihendaten von realen Maschinen, die für den Aufbau von Ausfallvorhersagemodellen mit Algorithmen wie LSTM, XGBoost oder TensorFlow verwendet werden können.

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Vergleich der beiden Ansätze

Kriterium	Systemimplementierung (OMNIMES)	Öffentliche Daten (Statista/Kaggle)
Kosten	Mittel (Systemimplementierung)	Gering (Daten oft kostenlos)
Anpassung an die Anlage	Ideal, Daten aus eigenen Maschinen	Eingeschränkt, allgemeine Daten
Modellpräzision	Sehr hoch	Hängt von der Datenqualität ab
Implementierungszeit	Moderat (bis zu einem Monat für MES-Setup)	Kurz (fertige Daten verfügbar)
Historische Daten	Sofort verfügbar nach OMNIMES-Setup	In der Regel sofort verfügbar

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Fazit

1. Keine Daten: Wenn kein Datenerfassungssystem existiert, sollten Sie die Implementierung einer Lösung wie OMNIMES von Multiprojekt in Betracht ziehen. Es ermöglicht die Echtzeit-Datenerfassung und -analyse, was die Erstellung genauer prädiktiver Modelle vereinfacht.

2. Öffentliche Daten: Für schnelles Prototyping bieten Plattformen wie Statista und Kaggle fertige Industriedatensätze.

Der optimale Ansatz hängt von Ihrem Budget, verfügbaren Ressourcen und Zeitplan ab. Langfristig stellt die Implementierung eines MES wie OMNIMES präzise Daten und größere Vorteile für Ihre Produktionsanlage sicher.

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