Edge Computing und maschinelles Lernen

Hintergrund

In den vergangenen Jahren ist der Fachkräftemangel an Produktionsstätten zu einem akuten Problem geworden. Yokogawa wurde wiederholt von Kunden zugetragen, dass ein solcher Personalrückgang erhebliche Auswirkungen auf ihren Anlagenbetrieb und insbesondere auf den Bereich der Anlageninstandsetzung hat. Eine erfahrene Wartungsfachkraft ist in der Lage, Unregelmäßigkeiten wie ungewöhnliche Geräusche, Schwingungen und einen Materialverzug allein mit seinen fünf Sinnen festzustellen. Auf diese Weise konnte zuvor rasch reagiert und eine nahezu unterbrechungsfreie Verfügbarkeit der Anlagen sichergestellt werden.

Um Produktionsstätten zu unterstützen, die solch einem Problem gegenüberstehen, befasst Yokogawa sich mit der Entwicklung einer Technologie zur Erfassung von Anlagenstörungen, die einem erfahrenen Ingenieur in nichts nachsteht. Die ihr zugrunde liegenden Technologien sind das Edge Computing und das maschinelle Lernen.

Ein erfahrener Ingenieur beruft sich bei der Suche nach Unregelmäßigkeiten auf Anlagendaten wie Geräusche, Schwingungen, visuelle Rückmeldungen und Stromstärke. Verglichen mit den prozessseitigen physikalischen Daten (Temperatur, Durchfluss, Druck) sind Anlagendaten deutlich facettenreicher. Angesichts der großen Menge an verfügbaren Informationen gestalten sich der Abruf aus vorhandenen Netzwerken und die anschließende Speicherung in einer Datenbank recht schwierig.

Das neue System von Yokogawa nutzt den hauseigenen eRT3-Plus-Controller, der selbst unter rauen Produktionsbedingungen eine flexible Steuerung und Regelung ermöglicht, als Plattform für das Edge Computing. Zusätzlich weist es eine integrierte und jederzeit abrufbereite Modellierungsfunktion auf, die zur Gewährleistung der Störungserkennung auf die Mechanismen des maschinellen Lernens zurückgreift.

Ergebnisse

Im Geschäftsjahr 2016 führte Yokogawa einen Machbarkeitsnachweis für die zugrunde liegenden Technologien durch. Im Rahmen von Versuchen mit einigen Kunden konnte Yokogawa belegen, dass es möglich ist, eine Störungsauswertung zu konstruieren, die unter Einbeziehung der von jeder Anlage gesammelten Zustandsdaten auf ein zunehmend wahrscheinlicheres Auftreten einer Anlagenstörung verweist.

Infolge dieses Ergebnisses hat die Yokogawa Solution Service Corporation am 17. Oktober 2016 eine neue Mitteilung herausgegeben, in der die Einführung einer „Lösung zur Störungserkennung für Produktionsanlagen“ bekannt gegeben wurde.

Ausblick in die Zukunft: Umgestaltung des Arbeitsablaufs bei der Anlageninstandsetzung

Mit einem System, das ausgehend von mehreren Sensorwerten eine Störungswertung errechnet, ist es möglich, den Zustand der Anlage quantitativ begreifbar zu machen. Werden solche Indikatoren zusätzlich mit Wartungsaufzeichnungen und Fehlerprotokollen verknüpft, lässt der Zustand der Anlage sich sogar noch präziser bestimmen. Eine Technologie wie diese kann als Startschuss für einen innovativen Umbruch verstanden werden, der den Ablauf der Anlageninstandsetzung von Grund auf verändert. Yokogawa wird sich auch künftig der Weiterentwicklung von Technologien widmen und damit die Schaffung eines Mehrwerts für Produktionsstätten fördern.


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