Wie kann die Datenerfassung in komplexen Produktionsumgebungen standardisiert werden?

Eine Standardisierung erfordert die Vereinheitlichung von Datenerfassung, Strukturierung und Auswertung über alle Anlagen hinweg. Mit ibaPDA lassen sich heterogene SPS- und Prozessdaten zentral erfassen und in ein konsistentes Datenmodell überführen. Ergänzend ermöglicht ibaHD-Server die langfristige Speicherung und einheitliche Nutzung der Daten. Dadurch entsteht eine durchgängige Basis für Analysen und Optimierungen über verschiedene Produktionsbereiche hinweg.

Wie lässt sich eine eindeutige Traceability für parallellaufende Produktionsprozesse sicherstellen?

Die Zuordnung von Prozessdaten zu einzelnen Produkten erfordert eine strukturierte Segmentierung kontinuierlicher Datenströme. Mit der Time-Periods-Funktion in ibaHD-Server können Daten anhand definierter Trigger in produktspezifische Zeitabschnitte unterteilt werden. Diese Segmente lassen sich mit IDs und Zusatzinformationen anreichern und gezielt auswerten. In Kombination mit ibaAnalyzer wird eine detaillierte Rückverfolgbarkeit bis auf Einzelproduktebene ermöglicht.

Wie können große Mengen an SPS-Daten effizient strukturiert und für Analysen nutzbar gemacht werden?

Die Herausforderung liegt in der Auswahl relevanter Signale und deren systematischer Organisation. Mit ibaPDA können umfangreiche Signalbestände gefiltert und in strukturierte Analysevorschriften überführt werden. ibaDatCoordinator ermöglicht anschließend die automatisierte Weiterverarbeitung und Extraktion relevanter Kennwerte. Dies reduziert die Komplexität und erhöht die Effizienz der Datenauswertung.

Wie lassen sich Prozessdaten mit Energie- und Betriebsdaten integrieren und gemeinsam analysieren?

Eine ganzheitliche Prozessanalyse erfordert die Zusammenführung unterschiedlicher Datenquellen wie Energie-, Gas- oder Stromverbrauch. Dank der Konnektivität von ibaPDA können diese Daten parallel zu den Produktionsparametern erfasst werden. Die gemeinsame Speicherung in ibaHD-Server ermöglicht eine konsistente Analyse im Kontext einzelner Produkte oder Prozesse. Dadurch lassen sich Effizienzpotenziale und Zusammenhänge zwischen Energieeinsatz und Produktqualität identifizieren.

Wie können skalierbare Datenarchitekturen für wachsende Produktionsanforderungen umgesetzt werden?

Eine modulare Systemarchitektur ist entscheidend, um sowohl kleine Anlagen als auch komplexe Produktionslinien abzubilden. ibaPDA kann flexibel von wenigen bis zu mehreren zehntausend Signalen skaliert werden. Ergänzend ermöglicht ibaHD-Server die Erweiterung der Speicherkapazität für Langzeitdatenanalysen. Dadurch lassen sich einmal entwickelte Datenmodelle und Analysestrategien einfach auf weitere Anlagen übertragen.

Novelis setzt auf das iba-System

Mit einheitlichem Blick auf alle Prozessdaten

Die Inbetriebnahme eines neuen Stoßofens am Standort in der Schweiz nahm das Unternehmen Novelis zum Anlass, die Erfassung und Analyse von Prozessdaten zu vereinheitlichen. Aufgrund bestehender Erfahrungen, guter Skalierbarkeit und umfassender Konnektivität fiel die Wahl dabei auf das iba-System, das dem Aluminiumproduzenten nun aufschlussreiche Prozesseinblicke gewährt.

Über das Projekt Skalierbarkeit Time-Periods-Funktion Standardisierung Verwendete Funktionen Weitere Success Stories

Das iba-System bei Novelis: „Wir wollten unsere Datenauswertung vereinfachen.“

Novelis ist der weltweit führende Hersteller von flachgewalzten Aluminiumerzeugnissen. Mit seinen hochwertigen Blechen beliefert das Unternehmen unter anderem die Automobilbranche und die Luft- und Raumfahrtindustrie.

Novelis betreibt technisch hochentwickelte Walz- und Recyclinganlagen in Nordamerika, Südamerika, Asien und Europa. Auch im Werk in Sierre, Schweiz, deckt Novelis den gesamten Prozess der Aluminiumproduktion ab – vom Gießen bis hin zur Endbearbeitung. Die Inbetriebnahme eines neuen Stoßofens nahm das Unternehmen zum Anlass, die Datenerfassung und -analyse einer Anlage zu standardisieren.

„Wir haben in unseren Prozessen eine Vielzahl von Daten erfasst, hierfür in der Vergangenheit aber noch kein einheitliches System verwendet. Dies wollten wir angehen, um auch die Datenauswertung zu vereinfachen. Außerdem wollten wir für jedes einzelne Produkt einen individuellen Datensatz erstellen und bei teilweise 30 Produkten gleichzeitig im Ofen war dies eine große Herausforderung“, erklärt Bernard Cavin, der als Prozessingenieur bei Novelis für diesen Bereich zuständig ist.

Cavin, der selbst viele Jahre lang für die Produktion des Warm- und Kaltwalzsektors verantwortlich war, ließ seine Erfahrungen einfließen – sein Unternehmen entschied sich auch auf sein Anraten hin für die Lösung der Firma iba AG: „Ich bin ein langjähriger Benutzer des iba-Systems, weil mich hier schon immer die Kundenorientierung begeistert hat. Wir haben schon in der Vergangenheit erfolgreiche Projekte mit dem iba-System umgesetzt, daher wollten wir dieses als Standard einführen“, sagt Cavin.

Eine massive Metallplatte mit Zahlen liegt auf Rollen in einer industriellen Produktionslinie.

Ein breites Blech wird von einer schweren Industriemaschine namens INNOCENTI BLAW-KNOX bearbeitet.

Das iba-System im Einsatz: Gute Skalierbarkeit durch modulare Bauweise

Mit dem iba-System lassen sich mit perfekt aufeinander abgestimmten Soft- und Hardwarekomponenten hochaufgelöste Prozess- und Maschinendaten sowie beschreibende Setup-Daten erfassen, aufzeichnen, auswerten und weiterberarbeiten. Da sich das System aufgrund der modularen Zusammenstellung zudem einfach skalieren lässt, eignet es sich sowohl für die Fehlersuche einer SPS mit 64 als auch für die Überwachung einer Großanlage mit mehreren 10.000 Signalen. „Im ersten Schritt haben wir gemeinsam mit iba ein Beispielprojekt auf unsere Umgebung angepasst. Das ging sehr schnell. Die größte Arbeit war es dann, die unzähligen SPS-Daten zu ordnen und zu strukturieren, da hier einige Signale für unsere Zwecke irrelevant waren“, sagt Cavin. Hierfür hätten die Projektverantwortlichen schließlich etwa 500 Signale definiert, die anschließend in PDO-Analysevorschriften zusammengefasst werden. Neben der Erfassungssoftware ibaPDA dem Langzeitspeicher ibaHD-Server nutzt Novelis auch ibaDatCoordinator, mit dem die generierten Messdateien automatisch weiterverarbeitet und mithilfe der einmal erstellten Analysevorschriften relevante Kennwerte in Datenbanken extrahiert werden. „Wir haben bald den kompletten Prozess im iba-System abgebildet und können die Ergebnisse dann für weitere Anlagen, beispielsweise für unseren nächsten Ofen, den wir 2025 bekommen, einfach übernehmen“, blickt Cavin voraus.

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Aufschlussreiche Einblicke dank Time-Periods-Funktion

Einen großen Mehrwert für Novelis stellt die Time-Periods-Funktion des iba-Systems dar: Diese erlaubt es, die im ibaHD-Server aufgezeichneten Daten durch freidefinierbare Trigger-Bedingungen zu strukturieren und die Daten den entsprechenden Produkten zuzuordnen. Die Time-Periods können anschließend mit zusätzlichen Infofeldern oder Kennwerten versehen und offline ausgewertet werden. „Mit den Time-Periods indexieren wir sämtliche entsprechende Prozesswerte, etwa die Daten aus dem Ofen, auf eine individuelle Barren-ID. Nur mithilfe dieser Funktion konnten wir dies erreichen – obwohl teilweise 30 Produkte gleichzeitig bearbeitet werden. So konnten wir im Post-Processing für die einzelnen Barren dann Berechnungen in ibaAnalyzer durchführen und auch die Produktqualität sicherstellen, da wir beweisen können, dass alles prozesskonform gelaufen ist“, sagt Cavin. Da ein Großteil der Novelis-Erzeugnisse in der Automobilindustrie für den Karosseriebau eingesetzt werden, sei der Nachweis der eindeutigen Rückverfolgbarkeit von hoher Bedeutung. Hinzu komme die Langzeit-Prozesskontrolle der Anlagen: „Es ist auch ein wichtiger Job für uns, die Analysen auf langfristiger Basis zu machen und hieraus Statistiken zu erheben. Dann sehen wir schnell, ob alles stabil gelaufen ist. Außerdem bemerken wir, zum Beispiel anhand der Aufheizzeit, rechtzeitig, wenn sich eine undichte Stelle im Ofen auftut, was sich sonst auf das Material auswirken kann“, so Cavin.

Unser Plan ist uns in Zukunft noch weiter auf das iba-System zu standardisieren.

Bernard Cavin
Prozessingenieur, Novelis

Standardisierung liefert gemeinsame Diskussionsgrundlage

Einen aufschlussreichen Einblick biete auch die Berücksichtigung der Energiewerte: Cavin berichtet: „Dank der unterschiedlichen SPS-Konnektoren des iba-Systems können wir auch Daten aus Energie-, Gas- oder Stromzählern problemlos gemeinsam mit den Prozessdaten erfassen und diese mit dem Produkt verbinden.“ Relevant sind die mit iba gewonnenen Erkenntnisse für unterschiedliche Anwendergruppen: Während etwa Verfahrensingenieure die Daten auswerten, um Prozessabweichungen zu erkennen und Optimierungen vornehmen zu können, nutzen Qualitätsmanager für Einblicke in die Produktgüte vor allem Statistikdaten. Besonders wertvoll hierbei sei, dass zur genaueren Analyse jederzeit per Drill-Down auf die Rohwerte zugegriffen werden kann. Auch an dieser Stelle zahlt sich die Standardisierung der Analyse aus: „Wir können jetzt alle mit einem System arbeiten. Wenn sich jemand die Daten anschauen will, kann er das mit ibaAnalyzer bis hin zum Operator-Level machen. Daher ist unser Plan, uns in Zukunft noch weiter auf das iba-System zu standardisieren“, sagt Cavin.

Mithilfe der Time-Periods-Funktion konnte Novelis für jeden Barren eine individuelle Messdatei erstellen – trotz teilweise 30 gleichzeitig bearbeiteter Produkte

Verwendete Funktionen

Die folgenden Funktionen des iba-Systems werden in dieser Success Story verwendet.

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Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Wie kann die Datenerfassung in komplexen Produktionsumgebungen standardisiert werden?: Eine Standardisierung erfordert die Vereinheitlichung von Datenerfassung, Strukturierung und Auswertung über alle Anlagen hinweg. Mit ibaPDA lassen sich heterogene SPS- und Prozessdaten zentral erfassen und in ein konsistentes Datenmodell überführen. Ergänzend ermöglicht ibaHD-Server die langfristige Speicherung und einheitliche Nutzung der Daten. Dadurch entsteht eine durchgängige Basis für Analysen und Optimierungen über verschiedene Produktionsbereiche hinweg.
Wie lässt sich eine eindeutige Traceability für parallellaufende Produktionsprozesse sicherstellen?: Die Zuordnung von Prozessdaten zu einzelnen Produkten erfordert eine strukturierte Segmentierung kontinuierlicher Datenströme. Mit der Time-Periods-Funktion in ibaHD-Server können Daten anhand definierter Trigger in produktspezifische Zeitabschnitte unterteilt werden. Diese Segmente lassen sich mit IDs und Zusatzinformationen anreichern und gezielt auswerten. In Kombination mit ibaAnalyzer wird eine detaillierte Rückverfolgbarkeit bis auf Einzelproduktebene ermöglicht.
Wie können große Mengen an SPS-Daten effizient strukturiert und für Analysen nutzbar gemacht werden?: Die Herausforderung liegt in der Auswahl relevanter Signale und deren systematischer Organisation. Mit ibaPDA können umfangreiche Signalbestände gefiltert und in strukturierte Analysevorschriften überführt werden. ibaDatCoordinator ermöglicht anschließend die automatisierte Weiterverarbeitung und Extraktion relevanter Kennwerte. Dies reduziert die Komplexität und erhöht die Effizienz der Datenauswertung.
Wie lassen sich Prozessdaten mit Energie- und Betriebsdaten integrieren und gemeinsam analysieren?: Eine ganzheitliche Prozessanalyse erfordert die Zusammenführung unterschiedlicher Datenquellen wie Energie-, Gas- oder Stromverbrauch. Dank der Konnektivität von ibaPDA können diese Daten parallel zu den Produktionsparametern erfasst werden. Die gemeinsame Speicherung in ibaHD-Server ermöglicht eine konsistente Analyse im Kontext einzelner Produkte oder Prozesse. Dadurch lassen sich Effizienzpotenziale und Zusammenhänge zwischen Energieeinsatz und Produktqualität identifizieren.
Wie können skalierbare Datenarchitekturen für wachsende Produktionsanforderungen umgesetzt werden?: Eine modulare Systemarchitektur ist entscheidend, um sowohl kleine Anlagen als auch komplexe Produktionslinien abzubilden. ibaPDA kann flexibel von wenigen bis zu mehreren zehntausend Signalen skaliert werden. Ergänzend ermöglicht ibaHD-Server die Erweiterung der Speicherkapazität für Langzeitdatenanalysen. Dadurch lassen sich einmal entwickelte Datenmodelle und Analysestrategien einfach auf weitere Anlagen übertragen.