Machen Sie mehr aus Ihren Daten Messdaten auf der Suche nach künstlicher Intelligenz

4.0 ist die Lösung – für alles. Diesen Eindruck bekommt, wer sich über die Möglichkeiten informiert, Prozessanlagen effizienter zu betreiben. Zweifel ist angebracht: Ist das lediglich ein Hype? Nur etwas für die Branchenriesen mit viel IT-Manpower? So ist es dann auch wieder nicht. Es gilt genau hinzuschauen, für welche Anwendung sich welche Lösung eignet. Die Umsetzung ist einfacher als mancher denken mag – selbst, wenn Big-Data-Analyse und künstliche Intelligenz ins Spiel kommen.

In neuen oder modernisierten Prozessanlagen sollte es Spaß machen zu arbeiten. Sie sind mit verlässlicher Instrumentierung ausgestattet. Aktuelle Steuerungs- und Leittechnik erleichtern die Bedienung. Und im Idealfall sind sogar Markierungs- und Funklösungen im Einsatz, die eine papierlose Dokumentation von Wartungs- und Kontrollrundgängen ermöglichen.

Wer aufhört, besser zu werden …

Nun wird es Zeit für den nächsten Schritt. Eine funktionierende, sichere Anlage ist die Pflicht. Als Kür erweist sich eine, die hochverfügbar ist, bei der das Equipment niemals ungeplant gewartet werden muss oder gar kurzfristig ausfällt. Noch kann das als Kür gelten. Doch im weltweiten Rennen um wettbewerbsfähige Produktpreise werden über kurz oder lang die effizientesten Prozesse das Rennen machen. Und die Prozesseigner können sich nicht erlauben, auf das zu verzichten, was neben der obengenannten Grundausstattung zuhauf vorhanden oder leicht erschließbar ist: Daten, Informationen, Wissen. Wissen, das – richtig genutzt – zu noch höherer Anlageneffizienz, noch mehr Sicherheit, noch mehr Zuverlässigkeit führt. Die Kür wird zur Pflicht – und das mittelfristig ebenfalls in Anlagen, in denen bislang hochqualifiziertes Personal mit viel Fingerspitzengefühl das Optimum an Effizienz und damit einen Wettbewerbsvorsprung herauskitzelt. Aufgrund Fachkräftemangel und Demografie wird dieser Vorsprung nicht von Dauer sein.

Eigentlich weiß das jeder Anlagenbetreiber. Er hat seit Jahren teure Feldbus- oder HART-fähige Messgeräte verbauen lassen, die ihm neben den Messwerten laufend weitere Daten liefern. Aber außer einigen Basis-Diagnosedaten werden diese zum Großteil nicht verwendet. Man könnte ja soviel mehr machen. Wo allerdings anfangen?

Dort, wo es sich lohnt!

Um eine sorgfältige Analyse etwaiger Schwächen kommt man nicht herum, wenn man etwas verbessern und dabei die zur Verfügung stehenden Ressourcen sinnvoll und effektiv einsetzen will. Die gute Nachricht: Schon mit relativ wenig Aufwand und Investition lässt sich Einiges bewegen. Die Betrachtung könnte bei den Notduschen beginnen und beim Rotating Equipment enden. Oder man fängt bei den stiefmütterlich behandelten Handventilen an, deren Position immer noch auf Papier festgehalten wird.

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Die Liste ließe sich beliebig fortführen. „Das Team“ weiß mit Sicherheit, an welcher Stelle es allzu oft hakt, wo eine zusätzliche Überwachung angebracht wäre oder welche ohnehin erfassten Variablen nur mal richtig ausgewertet werden müssen. Weiß es das? Tatsächlich haben wohl Anlagenbediener, Instandhalter, Automatisierer, Logistiker und Verfahrensexperten alle ihre ganz eigene Sicht auf die Dinge – und jeweils einen ganz eigenen Bedarf, was Zusatzinformationen angeht.

Künstliche Intelligenz und Massendaten: eine fruchtbare Liaison

Häufig hilft ein zusätzlicher Blick von außen. Stephan Sagebiel, Leiter Industriemanagement im Sektor Prozess- und Verfahrenstechnik bei Phoenix Contact, war bereits bei etlichen Projekten dabei, bei denen die unterschiedlichen Blickwinkel wesentlichen Input brachten. Er erinnert daran, dass Diagnoseinformationen verschiedenster Art auch gar nicht alle für dieselbe Benutzergruppe gedacht sind. Natürlich dienen zahlreiche Überwachungslösungen einfach dazu, dem Instandhaltungsteam eine Fehlfunktion zu melden.

Stephan Sagebiel, Leiter Industriemanagement im Sektor Prozess- und Verfahrenstechnik bei Phoenix Contact: „Die unendliche Rechenleistung des Internets über ausgelagerte Cloud-Dienste ermöglicht Predictive Maintenance, besser als das ein Leitsystem oder eine Applikation vor Ort können.“

„Doch es gibt ebenfalls Anwendungsgebiete, etwa das Überwachen von Motoren, bei denen die puren Daten von einer oder wenigen Maschinen einem Instandhalter nicht ausreichend Informationen liefern, um daraus einen Wartungsplan abzuleiten“, sagt Sagebiel. Gerade beim Betrieb von Pumpen oder Kompressoren fallen Massendaten an, die aufwändig analysiert werden müssen. Der größte Nutzen für die Betreiber entsteht, wenn die Daten nicht im Meldesystem vor Ort landen, sondern einer Cloud-Plattform zur Verfügung stehen, zusammen mit den Daten tausender weiterer Pumpen. So lassen sich Regelmäßigkeiten erkennen und untersuchen. Aus einem Wust von Vibrations-, Leistungs- und anderen Messdaten resultieren durch künstliche Intelligenz letztlich zuverlässige Vorhersagen: Wann wird welche Pumpe welchen Schaden haben. Wann ist eine Wartung, wann ein Austausch sinnvoll? Aus den Daten vieler leitet sich Wissen und Nutzen für alle ab. Erste Pumpenanbieter haben das erkannt, bieten entsprechende Webservices, oft gekoppelt mit Instandhaltungsdienstleistungen an.

Sagebiel ist begeistert: „Die unendliche Rechenleistung des Internets über ausgelagerte Cloud-Dienste ermöglicht Predictive Maintenance, besser als das ein Leitsystem oder eine Applikation vor Ort können.“ Er schränkt jedoch gleich wieder ein: Keineswegs sei es immer nötig, das Internet und künstliche Intelligenz zu bemühen, um den Betrieb von Prozessanlagen komfortabler und effizienter zu machen. „Bei anderen Anlagenbestandteilen, beispielsweise einer Begleitheizung, will man vielleicht einfach wissen: Funktioniert die noch? Dazu muss man keine Massendaten auswerten.“ Die Überwachung – etwa per Strommessung – wäre einfach, ein zu spät festgestellter Ausfall unter Umständen dagegen fatal.

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