Datenmanagement, Bild: Fotolia - Coloures-Pic

Datenmanagement sinnvoll betreiben und den Maschinenzustand optimieren. Bild: Fotolia - Coloures-Pic

Die Ermittlung spezieller Kennwerte, sogenannter Key Performance Indicators (KPI), ist ein probates Mittel zur Beurteilung des Anlagenzustands und bietet, richtig angewendet, das Potenzial zur Prozessoptimierung. Die Idee, Kennwerte zu berechnen, mit denen sich der Zustand einer Produktionsanlage beschreiben lässt, ist nicht ganz neu. So sind allein in der Norm ISO 22400 mindestens 34 KPIs für das Produktionsmanagement definiert. Dabei handelt es sich um Größen wie Effizienz, Materialdurchsatz, Verfügbarkeit, Ausschussanteil, mittlere störungsfreie Zeit und so weiter.

Obwohl die grundlegende Definition in der Norm festgelegt ist, müssen die konkreten Berechnungsformeln für jeden Prozess- oder Anlagentyp individuell erstellt und an die technologischen und betrieblichen Gegebenheiten angepasst werden. Darüber hinaus ergibt sich aus der Praxis oft der Bedarf an weiteren Kennwerten, die in der Norm nicht definiert sind. Bei alldem gilt: Ihr volles Potenzial können Kennwerte aber erst entfalten, wenn ihre Berechnung nachvollziehbar und transparent ist und der Rückgriff auf die ihnen zugrundeliegenden Messwerte („Drill-down“) jederzeit möglich ist.

Vorteilhaft: ein autarkes System

Vor diesem Hintergrund hat es sich als vorteilhaft erwiesen, ein autarkes und vom Prozess unabhängiges Messwerterfassungssystem einzusetzen, das in der Lage ist, die für die Prozessanalyse erforderlichen Informationen aus verschiedensten Quellen zu erfassen, aufzuzeichnen und auszuwerten. Das bringt in der Praxis folgende Vorteile: Erstens die konsistente Datenbasis für unterschiedliche Anwendergruppen. Zweitens: Prozessinformation und Kennwerte können anwenderspezifisch erzeugt werden. Drittens: Der Drill-down auf hochaufgelöste Daten zur signalorientierten Tiefenanalyse.

Bei der Datenerfassung geht es im Wesentlichen um die Erfassung des dynamischen Prozessverhaltens durch geeignete Messverfahren und Sensorik an signifikanten Stellen im Prozess. Neben den für jeden Prozess typischen physikalischen Messgrößen sind außerdem viele andere Informationen zu erfassen, wie zum Beispiel Betriebsdaten, Produktionsdaten, Sollwerte, technologische Vorgaben oder sogar Energie- und Schwingungsdaten. Ebenso von Interesse sind sowohl der Datenaustausch der Systeme untereinander über Feldbusse und andere Schnittstellen als auch interne Daten aus den einzelnen Steuerungen. Hinzu kommt, dass die Automatisierungskomponenten und -systeme in einer Anlage oft von verschiedenen Herstellern und mitunter aus verschiedenen Generationen stammen.

Flexible Kennwertberechnung

Grafik zu Steuerungsdaten, Bild: Iba
Berechnung von Kennwerten – basierend auf physikalischen Signalen und Steuerungsdaten. Bild: Iba

Für die Analyse der Daten stehen im System von Iba Applikationen zur Verfügung, mit denen das dynamische Prozessverhalten sowohl interaktiv als auch automatisch ausgewertet werden kann. In der Analysesoftware werden zunächst interaktiv mithilfe eines mathematischen Formeleditors und logischer Verknüpfungen neue, virtuelle Signale oder Werte direkt aus den aufgezeichneten Messdaten berechnet. Es stehen umfangreiche mathematische, statistische und technologische Funktionen zur Verfügung, die eine anwenderspezifische Auswertung der Daten erlauben. Spezielle Funktionen zur Qualifizierung von Messwerten stellen sicher, dass nur gültige Messwerte in die Berechnung einfließen. Die einmal erstellten Berechnungen lassen sich in Standardanalysen, sogenannten Analysevorschriften, speichern und können fortan für eine automatische Auswertung und Kennwertgewinnung genutzt werden. Im Gegensatz zur Kennwertberechnung in Echtzeit während des laufenden Prozesses, können auf Basis der aufgezeichneten Daten produkt- und chargenbezogene oder auch übergreifende Kennwerte berechnet werden.

Die ermittelten Kennwerte lassen sich in Datenbanken oder Cloud-Systemen speichern und stehen somit für statistische Auswertungen oder Machine-Learning-Anwendungen zur Verfügung. Mit geeigneten Applikationen lassen sich die Kennwerte technologisch oder chronologisch filtern. Verschiedene Anzeigefunktionen unterstützen eine übersichtliche Visualisierung der Werte. aru