Eigentlich hat der Einsatz von Big-Data-Analysen im Produktionsumfeld nur Vorteile: der permanente Überblick über die Produktionskette, die Möglichkeit, kurzfristig auf Veränderungen zu reagieren, die Minimierung von Risikofaktoren – letztendlich die Optimierung der gesamten Fertigung. Doch bei manchen Dingen scheint der Produktionsstandort Deutschland im internationalen Vergleich ins Hintertreffen zu kommen.
Verläuft alles nach Plan oder gibt es Verzögerungen? Wie wahrscheinlich ist ein Maschinenausfall? Sensoren, RFID-Chips oder Barcodes, angebracht an allen produktionskritischen Stellen der Maschinen, liefern den permanenten Überblick über den Zustand der Fertigungskette. Alle Abweichungen vom Idealprozess können erkannt oder in einer fortgeschrittenen Umgebung sogar vorhergesagt und Korrekturen zeitnah umgesetzt werden. Im Idealfall. Nur: Einen vielstufigen Auswertungsprozess für Daten zu orchestrieren, braucht ganz unterschiedliche Kompetenzen – und es braucht den Mut, eingespielte Prozesse aufzubrechen und neu zu denken. Viele Unternehmen sind schon etliche Schritte auf diesem Weg gegangen, aber viele sind auch dankbar, wenn sie dabei erfahrene Begleiter und Partner haben. Diese Partner können und sollen – neben den klassischen IT-Beratungshäusern – auch die Hersteller der Produktionsmaschinen sein. Aber sind sie das auch?
Maschinen, die nicht reden wollen. Tatsächlich sind die Maschinen selbst oft eines der Hindernisse auf dem Weg zu Industrie 4.0. Auch wenn diese in der Produktion perfekt getunt sind, hakt es zuweilen am unterbrochenen Datenfluss durch vollständige Vernetzung mit anderen Maschinen, dem SCM- oder ERP-System – einige Vorreiter wie aus der Automobilindustrie mal ausgenommen. Es scheint gerade so, als zieren sich die Maschinenbauer, ihre Schnittstellen für Industrie 4.0 nutzbar zu machen – die Grundlage und eine der kritischsten Komponenten in der Industrie 4.0. Einen einheitlichen Industrie-4.0-Standard wird es jedoch nicht geben. Was es aber gibt, sind Referenzarchitekturen (RAMI 4.0), die einzelne Standards und Normen empfehlen und den Rahmen bilden, in den Einzelstandards eingebettet werden. Jedes Gerät bekommt dann eine Beschreibung, die von anderen Maschinen gelesen werden kann.
Doch vielleicht muss man so weit gar nicht gehen. Die Anbindung von Maschinen an das LAN wird zur Fernwartung bereits genutzt. Nur Standards wie OPC UA – das scheint noch eine fremde Welt zu sein. Schade, denn eigentlich gäbe es zertifizierte OPC-UA-Server, also Kommunikationsschnittstellen, die eine Anbindung ungemein erleichtern. Mit ihrem Zögern aber bremsen die Maschinenbauer ihre Kunden aus – Produktionsunternehmen, für die Industrie 4.0 voller Versprechen ist. Gelingt es nicht, sie von den Vorteilen von standardisierten Schnittstellen an der Maschine zu überzeugen, greifen viele Unternehmen zu einem Workaround. Sie nutzen beispielsweise ASCII-Dateien die über TCP übertragen werden, um die nächsten Aufträge an die Maschine zu übermitteln, müssen dann aber die bittere Pille der fehlenden Eventsteuerung und der fehlenden Sensordaten in Kauf nehmen.
Zaubermittel gegen Datenflut – Hadoop mit In-Memory-Datenbank. Ein weiteres Hindernis: die Datenflut. Man stelle sich vor, jede Komponente eines Produkts ist mit einem Sensor versehen, die Maschine selbst sendet auch noch Daten zu jedem Arbeitsschritt – gerade bei einem mehrstufigen Fertigungsprozess ist das eine riesige Datenmenge.
MES-Systeme haben sich als Steuerungssystem für den Shopfloor bewährt – vorausgesetzt der Datenaustausch mit ERP-Systemen etwa für die Übermittlung von Fertigungsaufträgen oder von kurzfristigen Änderungen funktioniert. Doch MES-Systeme schaffen eines nicht: Die beschriebene Datenflut zu bewältigen.
Hier kommt eines der wohl beliebtesten und ökonomischsten Hilfsmittel zur Integration aller Daten und Systeme ins Spiel: Hadoop – eine auf Java basierende Open-Source-Plattform zum Verarbeiten großer Datenmengen unterschiedlichster Quellen. Bekannt geworden ist die Plattform durch ihren wohl größten Anwender: Google. Doch ihren Wert kann sie auch in Industrie-4.0-Szenarien beweisen.
Die Datenverarbeitung in Hadoop erfolgt »verteilt« über zahlreiche Clusterknoten, was bedeutet, dass mehrere Rechner in einem Netzwerk gleichzeitig an den Daten arbeiten können, und ist dadurch besonders skalierbar. Die Verarbeitungsgrenze nach oben ist quasi endlos und Hadoop damit das ideale Werkzeug für die Datenflut in der vernetzten Industrie. Mit der Open-Source-Lösung haben Unternehmen eine nahezu kostenneutrale Möglichkeit zur Verarbeitung ihrer Daten: sie können so aus großen Datenmengen die eigentlich interessanten Informationen gewinnen und diese in anderen Systemen weiterbearbeiten – es macht ja auch Sinn, nur die wichtigsten und am häufigsten genutzten Daten in einer teureren In-Memory-Datenbank zu verarbeiten und die übrigen Daten in Hadoop zu belassen.
Wie das aussehen kann wird am Beispiel der Kombination von Hadoop mit NoSQL-Datenbanken deutlich. Alle Sensordaten landen in NoSQL-Datenbanken wie MongoDB oder Apache Cassandra. Diese riesige Datenflut wird dann über Hadoop ausgewertet. Der Vorteil dabei: es gehen keine Daten verloren, die später einmal wichtig werden könnten, aber die Anwender haben dank der extremen Geschwindigkeit und Performance von Hadoop dennoch schnellen Zugriff auf die relevanten Informationen.
Die Transformation beginnt in den Köpfen. Industrie 4.0 muss als Prozess betrachtet werden. Bis alle Maschinen und alle Bestandteile der Produktion selbstlernend miteinander kommunizieren können, haben wir noch ein gutes Stück Arbeit vor uns. Schnittstellen und Standardformate sind dafür absolute Grundlage und Notwendigkeit. Unternehmen verlangen mehr und mehr nach realistischen Konzepten und Lösungen für die smarte Fabrik. Und dafür brauchen sie Partner, die diese Konzepte mit ihnen gemeinsam umsetzen, und erfahrene Berater, die ihnen dabei helfen. Denn es ist keine Frage der Machbarkeit: Das Wissen, wie man die Maschine zum Sprechen bringen kann, lässt sich am Markt zukaufen. Auch Lösungen, um die Datenübertragung abzusichern, gibt es bereits und man kann sogar von den Erfahrungen anderer Unternehmen profitieren. Man muss nur wissen, wie man das umsetzt.
Matthias Müller,
Softwarearchitekt,
cellent AG
www.cellent.de
Titelbild: © charles taylor /shutterstock.com
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