Showcase: IoT für die Industrie

Die Industrie und die IT sind in vielen Punkten unterschiedlich. Doch das Verbinden beider Geschäftsfelder, generiert interessante neue Lösungsansätze für zuvor unlösbare Probleme.

Das Wichtigste in Kürze

Dieser Showcase wurde erstellt, um ein Anwendungsbeispiel von IoT in der Industrie zu schaffen.
Eine OPC-UA-Testplattform mit einer SPS und Industriekomponenten liefert spezifische Maschinendaten, welche aufgezeichnet und ausgewertet werden.

Das Ziel war es, die industrielle Welt mit der Informatik zu verbinden, um daraus einen Mehrwert für Hersteller und Betreiber zu schaffen.

Bestimmte Maschinendaten werden über die Industrieschnittstelle OPC-UA ausgelesen und in der Cloud gespeichert und ausgewertet.
Auf einem Dashboard sind alle gesammelten Maschinendaten einsehbar.

Diese Messdaten bilden die Grundlage für „predicitve maintenance“, bei der Ausfälle und Standzeiten von Anlagen reduziert werden können.

Ausgangslage

Im Moment wird in der Industrie sehr häufig die „reaktive Wartung“ eingesetzt. Das heisst Bauteile werden erst ausgetauscht, wenn es zu einem Fehler oder einem Ausfall gekommen ist.
Das Problem dabei ist, dass es bei einer Produktionsmaschine ggf. zu einem Ausfall der gesamten Produktion kommt. So entstehen weitere Kosten für die Standzeit.
Im Gegensatz zur reaktiven Wartung werden kritische Elemente häufig auch proaktiv ausgewechselt, obwohl deren  Lebensdauer noch nicht ausgeschöpft ist.

Idee

Ein condition-monitoring könnte kritische Maschinenelemente mit Sensoren überwachen und die Daten aufzeichnen.
Basierend auf den Daten kann eine Fehlererkennung durchgeführt und bereits bei Anzeichen eines Fehlerfalls reagiert werden. So können beispielsweise bereits Ersatzteile bestellt und ein Servicetechniker aufgeboten werden.
Damit kann wertvolle Zeit eingespart werden. Es gibt keine Maschinenausfälle und Bauteile müssen erst am Ende ihrer Lebensdauer ausgetauscht werden.

Mit der zusätzlichen Integration von API’s ist Drittanbieter-Software, wie ERP-Systeme sowie Ticketing- oder Benachrichtigungsdienste, einfach zu integrieren und der Flexibilität sind kaum Grenzen gesetzt.

Unser Showcase

Es wurde eine Hardware-Plattform aufgebaut, um Messdaten auf der Maschinenseite generieren zu können. Diese Messdaten werden über OPC-UA ausgelesen und in der Cloud persistiert.

Als Beispiel wurde eine Motorsteuerung gebaut, bei welcher der Motorstrom, die Motortemperatur und die Vibration aufgezeichnet werden kann. Neben Motor und Sensorik wurden für die Steuerung Bauteile eingesetzt, welche in jedem Industrie-Schaltschrank zu finden sind. Dazu gehört ein Motorschutzschalter und ein Leistungsschütz mit Zusatzkontakten. Das Herzstück bildet die SPS, welche in diesem Fall aus einem Raspberry Pi mit installierter SoftSPS (CODESYS) besteht.

Die Verbindung zur Cloud ist mit verschlüsseltem MQTT realisiert. Auf der Maschinenseite wird das verschlüsselte OPC-UA-Protokoll eingesetzt.

In der Cloud werden die gesammelten Messdaten in einer Zeitserien-Datenbank persistiert.
Die Daten und die Alarmzustände werden über ein Grafana-Dashboard angezeigt.

Dem Dashboard können folgende Informationen entnommen werden:

  • Verlauf der Motortemperatur
  • Verlauf des Motorstroms
  • Verlauf der Motorvibration
  • Protokollierung der Auslösungen des Motorschutzschalters
  • Protokollierung der Schaltzyklen des Leistungsschützes
  • Protokollierung der Betriebszeiten der einzelnen Bauteile
  • Fehlerspeicher der SPS

Weiterführend

Basierend auf den gesammelten Daten, könnten verschiedene Berechnungen zur Ermittlung der verbleibenden Lebensdauer dieser Bauteile durchgeführt werden.
Anhand dieser Informationen kann sichergestellt werden, dass der Austausch von Bauteilen nicht zu früh oder zu spät stattfindet.
Des Weiteren können mit Datenanalysen die Standzeiten von Maschinen reduziert und die Fertigungsprozesse optimiert werden.
Für diese Szenarien wäre der Einsatz von Machine-Learning denkbar.

Technology Stack

Für eine Übersicht ausklappen

  • OPC-UA
  • CodeSys
  • Docker
  • Azure
  • Ubuntu
  • C#
  • Visual Studio
  • git
  • Mosquitto MQTT
  • Grafana
  • InfluxDB
  • Graphite
  • Traefik

Hardware-Stack:

  • SPS: Raspberry Pi 3 mit Raspbian Stretch
  • Industrie HW: Leistungsschütz mit Hilfsschaltblock, Motorschutzschalter, Netzteil 24V & 5V
  • Sensoren&Bauteile: MCP3008 (ADC), DS18B20 (Temperatursensor), Optokoppler, Vibrationssensor

Azure

Ubuntu

C#

Visual Studio

git

Traefik

Hardware

SPS: Raspberry Pi 3 mit Raspbian Stretch
Industrie HW: Leistungsschütz mit Hilfsschaltblock, Motorschutzschalter, Netzteil 24V & 5V
Sensoren&Bauteile: MCP3008 (ADC), DS18B20 (Temperatursensor), Optokoppler, Vibrationssensor

«Das Anbinden von industriellen Anlagen an das Internet generiert neue Geschäftsfelder und bietet einen Mehrwert für die Betreiber von Maschinen und deren Hersteller.»

Adrian Hayoz, Entwickler it-processing AG

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