Smart Data

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Besser Daten statt viele

Auch vor der Prozessindustrie machen Industrie 4.0-Szenarien nicht halt. Fast reflexartig fällt dann das Stichwort Big-Data-Analyse oder der Ruf nach Data-Scientisten, etwa um ein Predictive Maintenance voran zu treiben und die Verfügbarkeit in den Anlagen zu erhöhen. Schaut man ins Feld, also dorthin, wo im Augenblick produziert wird, zeigt sich eine andere Wirklichkeit. Hier müssen neue Wege gegangen werden.

 

von Sabine Mühlenkamp

Größtes Hindernis für eine Big Data-Analyse sind die heterogenen Datenquellen in der Prozessindustrie. Eine durchschnittliche Anlage in der Chemieindustrie besitzt mitunter 100 verschiedene IT-Systeme. Es leuchtet ein, dass die Verarbeitung der daraus entstehenden Daten eine große Herausforderung darstellt. Und darin sind noch nicht einmal unspezifische Freitext-Einträge in Wartungsbüchern, wie ‚Ventil klemmt‘ oder ‚Ventil fährt nicht auf‘, gemeint. Information, die für eine bessere Instandhaltung entscheidend sind.

Es gibt zwar viele Daten, aber die sind nicht immer die richtigen. „Die Datenqualität ist per se nicht schlecht, sie ist oft nur für einen anderen Zweck gedacht“, so Dr. Torsten Pötter, Bayer AG, Ende September auf dem Automation Symposium 2018 der TU München. Schließlich werden Messgeräte in der Regel dazu eingebaut, dass sie den Prozess optimal im Gang halten, und nicht dafür, eine Instandhaltungsmaßnahme zu optimieren. Um tiefer in die Anlagenkomponenten hinein zu blicken, wäre eine zusätzliche Sensorik vonnöten. Diese aber nachträglich zu integrieren, ist angesichts der (noch) starren Automatisierungslandschaft in der Chemieindustrie ausgesprochen aufwändig. Mit einem zweiten Datenkanal, wie er in der Namur (Verband der Anwender von Automatisierungstechnik der Prozessindustrie) diskutiert wird, eröffnen sich zwar neue Möglichkeiten. Dies entspricht aber im Augenblick einfach nicht der Realität

Welche weiteren Herausforderungen es gibt, zeigte das SIDAP-Projekt (Skalierbares Integrationskonzept zur Datenaggregation, -analyse, -aufbereitung von großen Datenmengen in der Prozessindustrie). Hier arbeiteten Betreiber (Bayer, Covestro, Evonik), Armaturenhersteller (Samson), Feldgerätehersteller (Krohne, Sick), IT-Unternehmen (Gefasoft, IBM) und die Technische Universität München zusammen, um die Verfügbarkeit in der Prozessindustrie mit Hilfe von Smart Data-Ansätzen zu optimieren. Im Mittelpunkt stand dabei die Entwicklung eines prädiktiven Wartungskonzeptes für Regelarmaturen. Diese Komponenten sind, weil sie für die Sicherheit des Prozesses lebensnotwendig sind, besonders im Fokus von Instandhaltungsabteilungen und benötigen sehr viel Wartungsaufwand.

Innerhalb des Projektes zeigte sich durchaus, dass Algorithmen schneller einen Fehler am Ventil erkennen können als der Mensch. Bis jedoch die Daten entsprechend aufgearbeitet wurden, ist viel Arbeit nötig. Überhaupt fließen bei einer automatisierten Fehlersuche rund 80 Prozent des Aufwandes in die Vorverarbeitung der Daten, also bis überhaupt mit einer Analyse begonnen werden kann. „Es geht bei smarten Ansätzen der Datenanalyse also nicht darum, möglichst viele Daten zu analysieren, sondern die vorhandenen Daten klug auszuwählen, zielgerichtet zu analysieren und nachvollziehbar darzustellen“, brachte es Prof. Birgit Vogel-Heuser, Ordinaria am Lehrstuhl für Automatisierung und Informationssysteme an der TU München, auf den Punkt. „Ein Data-Scientist kennt sicher die Methoden, aber am Ende zählt das Prozess-Know-how der Mitarbeiter.“

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