(openPR) Um bei automatisierten Produktionsanlagen die OEE (Overall Equipment Efficiency) zu steigern, gilt es, die Verfügbarkeit, Performance und Qualität zu erhöhen. Mit Hilfe von Industrial Analytics sollen Produktionsprobleme vorhergesehen und verhindert werden. PIA Automation hat das Software-Tool piaAI (Artificial Intelligence) in seine Montagelinien integriert, das in drei Schritten eine Anlagenprophylaxe etabliert und die OEE deutlich verbessert.
Die digitale Strategie für automatisierte Montageanlagen von Kunden besteht bei PIA Automation aus drei Stufen, wie Claude Eisenmann, Chief Digital Officer der PIA Gruppe, erläutert: „Zunächst ist eine globale Produktionssichtbarkeit vonnöten. Alle Anlagenteile weltweit werden an eine Plattform zur Analyse und Auswertung von Daten angebunden, entweder als Fog-Konstellation, also innerhalb des lokalen Intranets des Kunden, oder als Cloud-Lösung. Beides sind für PIA mögliche Varianten.“ Der entscheidende Aspekt ist hier, eine weltweite Datenkonnektivität herzustellen und Zugriff auf alle erhobenen Daten zu gewährleisten.
Der zweite Schritt ist die globale Produktionstransparenz, bei der per Root Cause Analysis geprüft wird, welche Kombination an Faktoren oder Ereignissen in der Vergangenheit zur aktuellen Verschlechterung der OEE geführt hat. Diese Analyse kann sehr feingranular sein und macht eine Software mit hochkomplexen Algorithmen notwendig, die diese Informationen generieren kann.
Im dritten Schritt folgt die vorausschauende Analyse, die Anlagenprophylaxe. Hier wird deutlich, was künftig in der Anlage passieren wird und wie dies zu verhindern ist. Stufe vier, die vorerst noch Theorie ist, beinhaltet Maschinen, die voneinander lernen und sich selbst optimieren. „Diese Industrialisierung 5.0 ist zwar noch Zukunftsmusik“, so Claude Eisenmann, „wird aber von PIA bereits mitgedacht.“
Digitaler Produktionszwilling mit piaAI
Ein neues Software-Tool, das diese dreiteilige digitale Strategie umsetzt, ist piaAI, das PIA gemeinsam mit einem Partner, Spezialist im Bereich prozessbasierter industrieller künstlicher Intelligenz, entwickelt hat. piaAI beruht auf einem digitalen Produktionszwilling, an dem sämtliche Stationen und Module sichtbar werden. Für die drei Schritte Sichtbarkeit, Transparenz und Vorhersage finden sich in der Software-Anzeige die drei Reiter „Overview“, „Loss Analysis“ und „Alerts“ (vgl. Abbildung).
Software-Engineering trifft Sondermaschinenbau
Für Claude Eisenmann ist piaAI „die erfolgreiche Kombination von Software-Engineering und der Expertise im Sondermaschinenbau von PIA.“ Die bisherigen Testläufe an einer großen PIA-Anlage zeigen das Analyse-Potenzial des Tools. Wichtig ist es, eine kritische Masse an Daten zu sammeln, damit die Algorithmen hinter der Software genügend Input für präzise Informationen und Vorhersagen haben, insbesondere im Reiter „Alerts“. Je mehr Daten gespeichert werden, desto genauer sind die Vorhersagen.
Mit piaAI können sowohl neue Anlagen von PIA ausgestattet, aber auch bereits ausgelieferte nachgerüstet werden. Ebenso ist es möglich, bestehende Anlagen anderer Hersteller auszustatten. Die Möglichkeiten von piaAI sind hier in punkto Datenkonnektivität sehr flexibel.
