Wie lassen sich Messdaten in industriellen Anlagen abteilungsübergreifend nutzbar machen?

Die abteilungsübergreifende Nutzung von Messdaten erfordert eine zentrale, hochauflösende Datenerfassung sowie eine konsistente Datenhaltung ohne Silos. Mit ibaPDA werden Prozess-, Steuerungs- und Sensordaten verschiedener Quellen synchron erfasst und langfristig in ibaHD-Server, einem zentralen Daten-Historian gespeichert. Über ibaAnalyzer können diese Daten flexibel ausgewertet und für unterschiedliche Fachabteilungen aufbereitet werden, inklusive nachträglicher KPI-Berechnung. Ergänzend ermöglicht ibaDatCoordinator die strukturierte Weitergabe der Daten in IT- und OT-Systeme.

Wie kann man Datensilos in der industriellen Prozessanalyse aufbrechen?

Datensilos entstehen häufig durch getrennte Systeme für Produktion, Instandhaltung und Engineering, die jeweils eigene Datenkopien nutzen. Durch eine zentrale Messdatenarchitektur mit ibaPDA als Erfassungsschicht und ibaHD-Server als Langzeitspeicher werden alle relevanten Datenquellen konsolidiert. Dadurch können Schwingungs-, Prozess- und Qualitätsdaten gemeinsam ausgewertet werden, ohne Informationsverlust. ibaAnalyzer ermöglicht dabei einen direkten Drilldown von aggregierten Kennwerten bis auf Rohsignalebene.

Wie wird KPI-Drilldown bis auf Rohdatenebene in industriellen Systemen umgesetzt?

Ein effektiver KPI-Drilldown setzt voraus, dass alle Rohdaten hochauflösend und zeitsynchron gespeichert werden. Mit ibaPDA werden diese Daten kontinuierlich erfasst und in ibaHD-Server archiviert, sodass jeder KPI jederzeit auf die zugrunde liegenden Messwerte zurückgeführt werden kann. ibaAnalyzer ermöglicht die interaktive Rückverfolgung von aggregierten Kennwerten bis auf einzelne Signale und Zeitpunkte. Dadurch wird eine transparente Ursachenanalyse ohne Datenverlust möglich.

Welche Rolle spielt zentrale Datenspeicherung für die industrielle Datenanalyse?

Zentrale Datenspeicherung ist entscheidend, um Daten aus unterschiedlichen Quellen wie Steuerungen, Sensoren und Bussystemen zu vereinheitlichen. ibaHD-Server fungiert dabei als zentrale Historian-Plattform, in der alle Prozessdaten langfristig und synchron abgelegt werden. Dies ermöglicht die Kombination unterschiedlicher Datensätze, etwa zur gemeinsamen Analyse von Prozess- und Qualitätsdaten. ibaPDA stellt dabei die kontinuierliche, hochauflösende Datenerfassung sicher.

Wie können industrielle KPI-Analysen flexibel und ohne Programmieraufwand erstellt werden?

Für flexible KPI-Analysen ist eine Toollandschaft erforderlich, die sowohl Echtzeit- als auch Offline-Auswertung ohne Programmierung ermöglicht. Mit ibaAnalyzer können Anwender individuelle Berechnungen, Visualisierungen und Reports direkt auf Basis der Rohdaten konfigurieren. ibaPDA liefert die zugrunde liegenden hochauflösenden Messdaten, die später beliebig weiterverarbeitet werden können. Dadurch lassen sich neue Analyseanforderungen jederzeit ohne Anpassung der Datenerfassung umsetzen.

Messdaten demokratisieren – Ein Ansatz zur abteilungsübergreifenden Wertschöpfungssteigerung

Applikation

In digitalisierten Industrieanlagen ist die Aufzeichnung von Maschinen- und Sensordaten inzwischen gängige Praxis. Anwender und Bediener können mit Hilfe dieser Daten Anomalien erkennen, Abläufe besser verstehen und vieles mehr. Da aber verschiedene Nutzergruppen unterschiedlichste Zielstellungen verfolgen, erfolgt die Aufzeichnung und Auswertung der Daten in der Regel abteilungsspezifisch. Um das Potenzial der Messdaten jedoch vollumfänglich nutzen zu können, müssen diese demokratisiert, also von allen Anwendergruppen ganzheitlich genutzt werden können.

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Erschließen Sie das volle Potenzial von Messdaten

Längst sind Daten zum wichtigsten Rohstoff des 21. Jahrhunderts geworden; auch in modernen Industrieanlagen sind diese von unschätzbarem Wert.

So können durch Verfahren der Datenanalyse ablaufende Prozesse sichtbar und begreifbar gemacht werden. Die Möglichkeiten sind immens: Mit Analysen und Kennwertberechnungen lassen sich z.B. ungeplante Stillstandzeiten reduzieren, die Anlageneffizienz erhöhen und auch die Produktqualität sicherstellen.

In vielen Unternehmen erfolgt das Datenhandling aber abteilungs- und anwendungsspezifisch, dies resultiert in abgetrennten Datensilos. Da auf diese Weise das volle Potenzial der Daten nicht ausgenutzt wird, gilt es, diese Datensilos aufzubrechen. Dieser Vorgang geschieht unter dem Stichwort der Datendemokratisierung. Hierbei sollen die Daten nur einmal erfasst und den Mitarbeitern mit entsprechender Berechtigung zugänglich gemacht werden. Für datengetriebene Organisationen ist dieser Schritt unerlässlich und führt dazu, dass abteilungsübergreifend faktenbasiert kommuniziert und der Prozess als Ganzes betrachtet wird.

All dies kann jedoch nur funktionieren, wenn die relevanten Daten in den passenden Formaten und Kanälen geteilt werden – für das Messsystem sind folgende Designparadigmen notwendig: Um Daten unterschiedlicher Quellen, wie etwa aus Steuerungen verschiedener Hersteller, Bussystemen, Kameras oder von HMI-Bildschirmen gemeinsam zu erfassen, ist eine umfassende Konnektivität zum Prozess erforderlich.

Zudem müssen die Daten hochaufgelöst erfasst und langfristig im Messsystem persistiert werden: Da unterschiedliche Abteilungen in der Regel unterschiedliche Kennwerte benötigen, wird durch diesen Schritt eine flexible Auswertung basierend auf den Rohdaten ermöglicht. Zum Zeitpunkt der Datenerfassung muss somit noch nicht feststehen, für welche Auswertungen die Messdaten verwendet werden sollen.

Die erfassten Daten müssen in einer zentralen Datenablage, einem sogenannten historical data server, gespeichert werden. Dies ermöglicht die Verknüpfung verschiedener Datensätze, zum Beispiel kann die gemeinsame Analyse von Schwingungsdaten mit Produktionsdaten zu tieferen Erkenntnissen führen. Insbesondere können Auswertungen und Kennwert-Berechnungen auch nachträglich ergänzt werden. Dabei reicht es jedoch nicht aus, nur die Kennwerte zur Verfügung zu stellen. Stattdessen ist es notwendig, die KPIs im Zuge eines „drilldown“ wieder zurück auf die Rohwerte herunterzubrechen. So lassen sich umfassende Ursachenanalysen ohne Informationsverlust durchführen.

Um die Hindernisse für die unterschiedlichen Anwendergruppen hierbei so gering wie möglich zu gestalten, muss für die Datenanalyse eine einfach zu bedienende Toollandschaft verfügbar sein. Anwender müssen ohne Programmieraufwand in der Lage sein, Berechnungen und Visualisierungen in Dashboards selbst zu konfigurieren.

Grundlegende Design-Paradigmen für ein Messsystem

Umfassende Prozesskonnektivität für hochauflösende Datenerfassung: Sorgen Sie für eine nahtlose Integration mit verschiedenen Datenquellen, um hochauflösende Sensordaten über den gesamten Prozess hinweg zu erfassen.
Hochaufgelöste Messdaten langzeit-verfügbar persistieren: Speichern Sie Messdaten zuverlässig über längere Zeiträume, um flexible, rückwirkende Analysen zu ermöglichen.
Einheitliche Datengrundlage für funktionsübergreifende Nutzung: Erstellen Sie ein einziges Daten-Repository, um den gemeinsamen Zugriff und die Zusammenarbeit über alle Abteilungen hinweg zu erleichtern.
KPI-Drilldown auf Rohdaten für die Ursachenanalyse: Ermöglichen Sie eine detaillierte Ursachenforschung, indem Sie aggregierte KPIs mit den ursprünglichen Rohdaten zurückverknüpfen.

Fazit

Insgesamt bietet die Demokratisierung von Messdaten eine Vielzahl von Vorteilen: Unterschiedliche Daten lassen sich schnell miteinander in Beziehung setzen, anhand der hochaufgelösten Rohwerte können individuelle Auswertungen flexibel erstellt werden. Dies ermöglicht wiederum eine faktenbasierte Kommunikation zwischen verschiedenen Anwendergruppen, sodass beispielsweise Störungen und Ausfälle vermieden werden können. Die Datendemokratisierung führt damit zu einer Steigerung der Wertschöpfung in der gesamten Organisation.

Messdaten dürfen nicht einer einzelnen Abteilung gehören oder in Datensilos versteckt sein - sie müssen vielmehr den gesamten Prozess repräsentieren und offen zugänglich gespeichert werden.

Dr. Andreas Quick
Leiter Produktmanagement, iba AG

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Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Wie lassen sich Messdaten in industriellen Anlagen abteilungsübergreifend nutzbar machen?: Die abteilungsübergreifende Nutzung von Messdaten erfordert eine zentrale, hochauflösende Datenerfassung sowie eine konsistente Datenhaltung ohne Silos. Mit ibaPDA werden Prozess-, Steuerungs- und Sensordaten verschiedener Quellen synchron erfasst und langfristig in ibaHD-Server, einem zentralen Daten-Historian gespeichert. Über ibaAnalyzer können diese Daten flexibel ausgewertet und für unterschiedliche Fachabteilungen aufbereitet werden, inklusive nachträglicher KPI-Berechnung. Ergänzend ermöglicht ibaDatCoordinator die strukturierte Weitergabe der Daten in IT- und OT-Systeme.
Wie kann man Datensilos in der industriellen Prozessanalyse aufbrechen?: Datensilos entstehen häufig durch getrennte Systeme für Produktion, Instandhaltung und Engineering, die jeweils eigene Datenkopien nutzen. Durch eine zentrale Messdatenarchitektur mit ibaPDA als Erfassungsschicht und ibaHD-Server als Langzeitspeicher werden alle relevanten Datenquellen konsolidiert. Dadurch können Schwingungs-, Prozess- und Qualitätsdaten gemeinsam ausgewertet werden, ohne Informationsverlust. ibaAnalyzer ermöglicht dabei einen direkten Drilldown von aggregierten Kennwerten bis auf Rohsignalebene.
Wie wird KPI-Drilldown bis auf Rohdatenebene in industriellen Systemen umgesetzt?: Ein effektiver KPI-Drilldown setzt voraus, dass alle Rohdaten hochauflösend und zeitsynchron gespeichert werden. Mit ibaPDA werden diese Daten kontinuierlich erfasst und in ibaHD-Server archiviert, sodass jeder KPI jederzeit auf die zugrunde liegenden Messwerte zurückgeführt werden kann. ibaAnalyzer ermöglicht die interaktive Rückverfolgung von aggregierten Kennwerten bis auf einzelne Signale und Zeitpunkte. Dadurch wird eine transparente Ursachenanalyse ohne Datenverlust möglich.
Welche Rolle spielt zentrale Datenspeicherung für die industrielle Datenanalyse?: Zentrale Datenspeicherung ist entscheidend, um Daten aus unterschiedlichen Quellen wie Steuerungen, Sensoren und Bussystemen zu vereinheitlichen. ibaHD-Server fungiert dabei als zentrale Historian-Plattform, in der alle Prozessdaten langfristig und synchron abgelegt werden. Dies ermöglicht die Kombination unterschiedlicher Datensätze, etwa zur gemeinsamen Analyse von Prozess- und Qualitätsdaten. ibaPDA stellt dabei die kontinuierliche, hochauflösende Datenerfassung sicher.
Wie können industrielle KPI-Analysen flexibel und ohne Programmieraufwand erstellt werden?: Für flexible KPI-Analysen ist eine Toollandschaft erforderlich, die sowohl Echtzeit- als auch Offline-Auswertung ohne Programmierung ermöglicht. Mit ibaAnalyzer können Anwender individuelle Berechnungen, Visualisierungen und Reports direkt auf Basis der Rohdaten konfigurieren. ibaPDA liefert die zugrunde liegenden hochauflösenden Messdaten, die später beliebig weiterverarbeitet werden können. Dadurch lassen sich neue Analyseanforderungen jederzeit ohne Anpassung der Datenerfassung umsetzen.