Predictive Maintenance hält so Einzug in einer
Traditionsbrauerei und schafft Effizienz für
Mensch, Maschine und Prozesse.
Die Datensammlung und -speicherung für MEC
Optimize geschieht lokal über einen im Schaltschrank
für die Datenübermittlung und -visualisierung
zwei verschiedene Systeme: über standardisierte
Schnittstellen zur Prozessleittechnik oder über
PC/Tablet via WLAN. In der Brauerei in Pirmasens
die zentrale Leitwarte die Werte und Analysen
abrufen, daraus alle wichtigen Informationen
hinsichtlich Energieverbrauch, Lastprofil und
Betriebsverhalten gewinnen und gleichzeitig die
Werte aus den Kesselprüfungen digital eintragen.
Durch die Vernetzung mit dem sicheren Fernzugriff
auch außerhalb der Brauerei von jedem beliebigen
Standort aus angezeigt werden. Zudem hat die
Fernanbindung den Vorteil, dass auf Wunsch des
Betreibers die Bosch-Experten kosteneffizient bei
Fehlersuche, Parametrierungen oder Programmierungen
unterbrechungsfreie und wirtschaftliche Prozesswärme
230 integrierten Industrie-PC. Bosch bietet
können nun beispielsweise Berechtigte über
MEC Remote von Bosch können die Daten
aus der Ferne unterstützen können. „Eine
ist für unseren Brauereibetrieb absolut
INDUSTRIE-GUIDE 2018/19
Dank Big-Data-Modellen und
maschinellen Lernens
können wichtige Zukunftsentscheidungen
rechtzeitig
getroffen werden.
wichtig“, betont Ködel. Die vernetzten Lösungen
von Bosch tragen dazu bei, Reaktionszeiten zu
beschleunigen und insgesamt produktiver zu
arbeiten.
Die Südtiroler Endian bietet ein Proof-of-Concept
Kit an, um Maschinendaten zu extrahieren
und zu visualisieren. Damit könnten Unternehmen
auf Basis ihrer eigenen Daten entscheiden,
wie sie Big-Data-Modelle zukünftig für sich nutzen
wollen. „Mit dem PoC-Kit bekommen Unternehmen
ein Gefühl dafür, ob ihre Maschinen für
die Digitalisierung bereit sind“, sagt Raphael
Vallazza, CEO von Endian. „Damit entfällt die
typischerweise aufwendige und kostenintensive
Startphase von Industrie-4.0-Projekten.“
Ziel sei es, Unternehmen auf ihrem Weg in die
digitale Transformation zu unterstützen. Mit dem
PoC-Kit haben Unternehmen die Möglichkeit,
ihre Daten für unterschiedliche Einsatzzwecke zu
testen, wie beispielsweise für Predictive Maintenance,
Machine-Learning, Supportunterstützung
mit Alarmen und zukünftige Services.
www.zew.de
www.genua.de
www.bosch-industrial.com
www.endian.com