Prozessindustrie im digitalen Wandel

Verbesserte Wertschöpfung durch mehr Konnektivität

  • Digitales Samson-Produktportfolio © SamsonDigitales Samson-Produktportfolio © Samson
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  • Dr. Thomas Steckenreiter, Leiter Forschung und  Entwicklung, Samson

Der Ventilhersteller Samson hat auf den digitalen Wandel reagiert und sich vom reinen Hersteller hochwertiger Komponenten zum Anbieter von Prozessintelligenz weiterentwickelt.

Schnell vergessen wir, dass der Begriff „Indus­trie 4.0“ erst vor sieben Jahre aufkam. Er wurde 2011 auf der Hannover Messe geprägt und ist seitdem in aller Munde. Gleichgültig, ob wir die Digitalisierung als Evolution oder Revolution ansehen: Sie verändert unseren Alltag, unsere Arbeitsweise und unsere Erwartungshaltung an Produkte und Dienstleistungen in einer Art und Weise, die sich viele von uns vor sieben Jahren noch nicht vorstellen konnten. Heute haben wir verinnerlicht, dass sich Gesellschaft und Wirtschaft disruptiv verändern und, dass die digitale Transformation zur Überlebensgrundlage für Unternehmen aller Art geworden ist.

Intelligente Produktionsmittel
Unternehmen investieren viel Zeit und Geld in die Frage, wie sie ihre Wertschöpfung erhöhen können. Die Digitalisierung ermöglicht die dafür notwendigen, gewinnbringenden Veränderungs- und Optimierungsprozesse. Dies trifft für Unternehmen der Prozessindustrie in besonderem Maße zu. Zwar gehören hier IT-Lösungen schon lange zum Standard, aber durch den Einsatz von neuen und intelligenten IoT-Systemen sollen Prozesse effizienter, flexibler und zuverlässiger werden. Forderungen nach kürzeren Inbetriebnahme- und weniger Ausfallzeiten bei gleichzeitig reduziertem Einsatz von Betriebskapital und schnelleren Produktionswechseln rücken die Themen Vernetzung, Intelligenz und Autonomie besonders in den Fokus: Wenn die Produktionsmittel einer Anlage digital vernetzt werden und miteinander kommunizieren können ermöglicht dies den direkten Austausch von Daten und Informationen. Intelligente Produktionsmittel können darüber hinaus die Daten analysieren und an Ort und Stelle bestimmte Aufgaben übernehmen, die bislang vom übergeordneten Leitsystem erfüllt wurden.
Im Optimalfall werden die Produktionsmittel durch Feedbackschleifen und maschinelles Lernen in die Lage versetzt, perfekte Lösungen zu erlernen. Auf diese Weise entstehen cyber-physische Systeme, in denen Daten von intelligenten Sensoren gemessen, verarbeitet und kommuniziert werden und intelligente Aktoren die autonome Steuerung und Kontrolle der Prozesse übernehmen.

Damit solche vernetzten Produktions- und Entscheidungsprozesse entstehen können, müssen Sensoren und Aktoren durch gezielte Weiterentwicklung in die Lage versetzt werden, Daten zu übertragen und zu verwerten.

Bessere horizontale Vernetzung entlang der Lieferkette
Diese Anforderungen werden schon heute aus Teilen der Prozessindustrie an die Prozessautomatisierer herangetragen. Gleichzeitig haben sich diverse Komponentenhersteller schon längst mit den neuen Digitalisierungsmöglichkeiten beschäftigt und können bereits mit neuen, innovativen Produkten aufwarten. So entstehen für beide Seiten – Unternehmen der Prozessautomatisierung und Komponentenhersteller – Chancen zur Steigerung der Wertschöpfung durch eine bessere horizontale Vernetzung entlang der Lieferkette. Für Komponentenhersteller minimieren sich die Risiken bei der Markteinführung, wenn sie im Vorfeld der Produktentwicklung die Produktanforderungen ihrer potenziellen Kunden kennen. Für die Unternehmen der Prozessindustrie trägt die horizontale Vernetzung zu mehr Transparenz bei Auftrags- und Lieferstatus bei. Beide Seiten profitieren zudem langfristig vom Expertenwissen des jeweiligen Partners, das durch Verzahnung zu verbesserten Prozessen und innovativen Lösungen führen kann.
Die notwendigen Voraussetzungen für die Umsetzung der Optimierungs- und Veränderungsprozesse in der Prozessautomation sind inzwischen weitgehend erfüllt. Das Zukunftsprojekt „Industrie 4.0“ aus dem Jahr 2011 hat Gestalt angenommen. Daten sind in Echtzeit verfügbar und können über sichere Protokolle übertragen werden. Die Kompetenzen in der Datenkommunikation wurden gebündelt. Beispielsweise entstand mit OPC UA eine standardisierte Kommunikationsschnittstelle für die Automatisierungstechnik. Auf Feldebene verspricht FDI eine vereinfachte Integration durch erhöhte Kompatibilität und Interoperabilität und mit APL (Advanced Physical Layer) – einer Erweiterung des Industrial Ethernet – können eigensichere Feldgeräte weiterhin mit der bewährten Zweileitertechnik kommunizieren. Auch die Namur hat mit NOA (Namur Open Architecture) ein Konzept geschaffen, das auf Basis offener Schnittstellen und bestehender Standards die Integration von IT-Komponenten von der Feldebene bis zur Unternehmensleit­ebene sicherstellt, ohne die Verfügbarkeit und Sicherheit von bestehenden Anlagen zu gefährden. Auf Seiten der Prozessindustrie sind vorbeugende Wartung, flexiblere Skalierbarkeit von Anlagen und Produktionsstraßen sowie verbesserte Planungs-, Test- und Inbetriebnahmebedingungen die treibenden Kräfte für den Einsatz digitaler Systeme. Und die Prozessautomatisierer haben ihre Kernkompetenzen um Fähigkeiten in modularer Architektur, Datenanalyse, Datenarchitektur, Cybersicherheit und Deep Learning erweitert. Sie nutzen das neu gewonnene Know-how für Geräte- und System­innovationen im Industrie-4.0-Umfeld und integrieren den digitalen Zwilling, Simulationen und Cloud-Technologie in ihr Lösungsportfolio. So können sie idealerweise nicht mehr nur die Produktionsmittel, sondern auch die zugehörige Prozessintelligenz liefern.
Neuere Lösungen in der Prozessindus­trie setzen vermehrt Algorithmen ein, die auf künstlicher Intelligenz (KI) beruhen. Man hat erkannt, dass das menschliche Gehirn alleine nicht ausreicht, um die vorhandene Datenbasis optimal zu nutzen. Die KI-Systeme sollen im laufenden Betrieb lernen, Auslegungs- und Prozessdaten von Sensoren und Aktoren mit ihren historischen Prozess- und Produktionsplanungsdaten und den eingesetzten Produktionsmitteln in Beziehung zu setzen, um daraus Optimierungsszenarien zu entwickeln. Die Nutzung lernender intelligenter Systeme verspricht eine verbesserte Produktionsplanung sowie eine höhere Effizienz der Prozesse durch den nachhaltigen Einsatz von Edukten und Qualitätssteigerungen bei den Produkten. Unerwartete Ausfallzeiten werden durch Big-Data-Analysen, die die Gesamtprozessdaten auf Anomalien hin untersuchen, reduziert. Werden die gefundenen Anomalien durch den Betreiber mit Fehlzuständen in der Anlage in Beziehung gesetzt, so lernen die Systeme nach und nach frühzeitig vor Fehlzuständen zu warnen. Der Anlagenbetreiber kann somit drohenden Anlagenstillständen aktiv entgegenwirken, indem er notwendige Wartungs- und Instandhaltungsmaßnahmen rechtzeitig einplant.

Thesen
Zusammenfassend lassen sich die beschriebenen Entwicklungen für die Prozess­industrie in nachfolgenden Thesen wiedergeben:
1. Erst die Vernetzung der gesamten Produktionskette ermöglicht eine zusätzliche Wertschöpfung.
2. Die zusätzliche Wertschöpfung resultiert aus der besseren Planbarkeit und der höheren Verfügbarkeit der Produktionsmittel.
3. Miteinander kommunizierende intelligente Produktionsmittel werden durch Feed­backschleifen in die Lage versetzt, selbstständig optimale Lösungen zu finden.
4. Durch den richtigen Einsatz künstlicher Intelligenz werden früh Anomalien und Risiken erkannt, die zum Ausfall führen können.
5. Komplexe Produktionsnetze werden zukünftig vor allem durch bessere Vernetzung effizient optimiert.

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