Die verarbeitende Industrie ist kein Neuling in der Anwendung von Technologielösungen zur Innovation, Verbesserung der Planung und Produktivität in den Betrieben. In den 60er Jahren ritt die Branche auf der Welle des technologischen Fortschritts und führte Zeiterfassungs- und Produktionsverfolgungssysteme ein, um Konzepte der schlanken Fertigung umzusetzen. In den 80er Jahren gelang es den Herstellern, durch den Einsatz von computergestütztem Design und computergestützten Fertigungsanwendungen die industrielle Konstruktion zu revolutionieren.
Der Trend zur Übernahme von Technologien setzte sich in der Dot-Com-Ära fort, als die Hersteller Enterprise-Relationship-Plattformen (ERP) einführten und Bestandsverwaltungsprozesse entwickelten, um die Kundenzufriedenheit zu verbessern. Heute stehen relativ neue technologische Lösungen zur Verfügung, die die Hersteller bei der Navigation durch ein komplexes Fertigungsökosystem unterstützen, das durch die steigende Nachfrage, staatliche Vorschriften und die Notwendigkeit von Strategien zur Gewährleistung eines nachhaltigen Umsatzwachstums bestimmt wird. Cloud Computing oder die industrielle Cloud ist eine solche Lösung, und in diesem Beitrag werden 5 kritische Bereiche erörtert, in denen sie eingesetzt werden kann.
Die Punkte miteinander verbinden
Die Akzeptanz von datenproduzierenden Technologien in der Fertigungsindustrie ist so hoch wie nie zuvor. Der Einsatz von IoT, intelligenten Geräten und anderen Ausrüstungen in einer durchschnittlichen Fertigungshalle führt zur Produktion großer Datensätze aus der Nutzung dieser Anlagen. In früheren Zeiten wurden die Daten aus diesen Quellen weitgehend ignoriert, solange der Durchsatz der Produktionszyklen gemessen werden konnte.
Die Einführung vernetzter Systeme im Rahmen von Industrie 4.0 bedeutete, dass die erzeugten Daten erfasst und analysiert werden mussten, um intelligente Fertigungsanlagen zu entwickeln, die effizienter und sicherer für die Mitarbeiter in den Werkstätten sind. Die großen Datenmengen, die ein durchschnittlicher Fertigungsbetrieb produziert, erfordern eine skalierbare, zentralisierte Plattform zur Erfassung und Normalisierung der Daten. Im Allgemeinen wurden Technologien zur Datenspeicherung vor Ort unter dem Vorwand eingesetzt, die Informationssicherheit zu gewährleisten, aber aufgrund der Gesamtkosten ist dies nicht mehr praktikabel.
Die Gesamtkosten für die Einrichtung eines On-Premise-Datenspeichers mit 1024 GB Speicherplatz belaufen sich über einen Zeitraum von sieben Jahren auf etwa 235 000 US-Dollar. Im Gegensatz dazu belaufen sich die Kosten für ein Abonnement eines Cloud Computing-Dienstes über einen Zeitraum von sieben Jahren auf 119.000 $. Dies verdeutlicht, wie kosteneffizient Cloud Computing ist, wenn es dazu verwendet wird, Fertigungsdaten unter einem Dach zu vereinen. Zu den weiteren Kosten, die zu berücksichtigen sind, gehört der Umgang mit Ausfallzeiten, der bei lokalen Computerressourcen eine persönliche Aufgabe ist, während die Wartung vom Anbieter des Cloud Computing-Dienstes übernommen wird.
Unterstützung von Fertigungsanwendungen
Die Industrial Cloud ist eine virtuelle Umgebung, die eine unterstützende Umgebung für branchenspezifische Anwendungen bietet. Eine perfekte Analogie für die industrielle Cloud ist, dass sie als Fundament eines Gebäudes dient, das Strukturen wie Türen, Fenster und andere Böden unterstützt. Die Industrie-Cloud bietet Herstellern die Tools zur Entwicklung von Anwendungen wie OEE-Apps oder IoT-Überwachungs-Apps, die für die Web- und Mobilnutzung angepasst werden können.
In diesem Szenario dient die Cloud als Software-as-a-Service (SaaS)-Plattform, und die Abonnenten erhalten eine Fülle von Entwicklungstools, mit denen sie arbeiten können. Die Hersteller können Daten erfassen und Anwendungen entwickeln, um daraus datengesteuerte Erkenntnisse zu gewinnen. Die Cloud unterstützt auch die Verwendung von APIs, die die Sammlung und Normalisierung von Daten aus verschiedenen Datenquellen automatisieren.
So können APIs beispielsweise die Erfassung von Daten aus installierten Geräten, Edge Devices und IoT-Frameworks unterstützen. Die gesammelten Daten werden dann automatisch in bestimmte Abschnitte oder Kategorien normalisiert, je nachdem, wie sie verwendet werden sollen. Die Automatisierung, die Cloud Computing unterstützt, erspart Datenanalysten die sich wiederholende und zeitaufwändige Aufgabe der Dateneingabe in eine App oder Tabellenkalkulation.
Verbesserung von Edge-Computing-Anwendungen
Die Notwendigkeit einer dezentralisierten Datenanalyse wurde als eine der wichtigsten Voraussetzungen für die Verwirklichung der intelligenten Fabrik identifiziert. In diesem Zusammenhang bezieht sich die Dezentralisierung auf die Fähigkeit einzelner Produktionsanlagen, Daten zu analysieren und Maßnahmen zu ergreifen, ohne mit einer zentralen Plattform kommunizieren zu müssen oder Anweisungen von ihr zu erhalten. Edge-Geräte können zwar Datenanalysen durchführen, verfügen aber nur über begrenzte Rechenressourcen, um kleinere Analysen durchzuführen.
Für anlagenweite Analysen oder die Verwaltung groß angelegter IoT-Lösungen werden mehr Computerressourcen benötigt. Cloud Computing bietet eine skalierbare Infrastruktur zur Unterstützung der Daten, die von Edge-Geräten erzeugt oder verworfen werden. Edge-IoT-Plattformen werden ebenfalls von einer Cloud-Infrastruktur unterstützt. Diese Plattformen werden zur Überwachung und Verwaltung von Edge-Geräten wie autonomen Robotern und den verschiedenen Sensoren in der Fertigung eingesetzt.
Ermöglichung von Anwendungen für die digitale Transformation
Die digitale Transformation des Fertigungsbereichs wird Herstellern, die sich der Digitalisierung verschreiben, große Vorteile bringen. Die Vorteile ergeben sich aus dem Einsatz von Lösungen wie risikobasierter Planungssoftware, dem digitalen Zwilling, Bedarfsprognosen und Kapazitätsplanungstools, um datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und automatisierte Aktivitäten zu implementieren.
Die Cloud bietet eine unterstützende Plattform, die den Einsatz der oben genannten Technologien bei der Transformation von Prozessen ermöglicht. So können beispielsweise optimierte Analysen aus Cloud-basierten Planungs- und Simulationsplattformen über mobile Geräte von verschiedenen Mitgliedern eines Produktionszyklus unabhängig von ihrem Standort abgerufen werden. Auf diese Weise steht den Beteiligten bei der Umsetzung neuer Fertigungsrichtlinien oder der Bewältigung komplexer betrieblicher Herausforderungen eine einzige Quelle der Wahrheit zur Verfügung.
Der digitale Zwilling nutzt auch das Cloud Computing, um die großen Datensätze zu verwalten, die über IoT-Geräte in der Fertigung an eine digitale Zwillingsplattform weitergeleitet werden. Die Skalierbarkeit, die die industrielle Cloud bietet, stellt sicher, dass die zunehmende Produktion von Echtzeitdaten die Rechenressourcen der Digital-Twin-Anwendungen nicht überfordert.
Senkung der Betriebskosten
Wie bereits erwähnt, lassen sich durch den Einsatz der Industrial Cloud die Kosten für die Vorhaltung von Speicher- und Rechenressourcen vor Ort um die Hälfte reduzieren. Cloud Computing unterstützt den Übergang zu Industrie 4.0 und die verschiedenen Hardware- und Softwareanwendungen, die für die intelligente Fabrik benötigt werden. Bei einem Abonnement bei einem Cloud-Service-Anbieter liegt die Verantwortung für die Konfiguration, Aktualisierung und Wartung der Infrastruktur beim Service-Anbieter.
Im Durchschnitt verfügen Cloud-Service-Anbieter über mehr Erfahrung im Bereich der Informationstechnologie als die Betreiber von Produktionsanlagen, die sich mit Betriebstechnologien eher auskennen. Die Inanspruchnahme des Supports von Dienstleistern gibt dem Hersteller die Freiheit, sich auf die wichtige Aufgabe zu konzentrieren, in einer optimierten Umgebung einen hohen Durchsatz zu erzielen.
Fazit
Die industrielle Cloud bietet die erforderlichen Rechenressourcen, um die groß angelegte digitale Transformation in der Fertigungsindustrie voranzutreiben. Diese 5 Anwendungsfälle zeigen die Möglichkeiten der Nutzung von Cloud Computing zur Förderung der Nachhaltigkeit auf, überlassen aber dem Hersteller die Verantwortung für die Entscheidung über individuelle Implementierungsstrategien.