Gutes Wetter für Maschinen

Dass bei gutem Wetter die Leistungskurve des menschlichen Organismus positiv beeinflusst wird, ist allgemein bekannt. Aufnahmefähigkeit und Konzentration steigen, das Risiko von Erkrankungen sinkt und gute Laune motiviert zu Höchstleistungen. Selbst kleine Betriebsstörungen wie minimale Verletzungen werden bei guten Wetterbedingungen leichter hingenommen. Für den menschlichen Körper trifft dies jedenfalls zu, aber wie verhält es sich bei Maschinen? Welches Wetter benötigt eine Maschine, um mit Höchstleistung zu produzieren? Maschinen haben keine Sinnesorgane. Sie stehen in der Produktion und arbeiten gemäß ihrer Programmierung. Verändern sich die Parameter, macht die Anlage einfach weiter.

Maschinen in vernetzten Systemen kommen dem menschlichen Organismus schon ein Stück näher. Mit vernetzter Sensorik und künstlicher Intelligenz „erfahren“ Maschinen ihre Umwelt und verschaffen sich ein Bild über ihren eigenen Zustand. Durch die Vernetzung können sie sich bemerkbar machen und beispielsweise Hilfe anfordern. Mensch, Maschine und Ressourcen kommunizieren miteinander in vernetzten Strukturen. So kann zum Beispiel ein „frierendes“ Gebäude bei Schlechtwetter die Fertigungsanlagen hochfahren, um mit der Abwärme der Produktion zu heizen. Leidet eine Maschine an Verschleiß und erkennt mittels Predictive Maintenance, dass eine Wartung erforderlich ist, kann sie Hilfe anfordern und gleichzeitig der Prozessteuerung den eigenen Zustand melden. Die Produktion stellt sich auf die neue Situation ein und verringert die Durchlaufgeschwindigkeit.

Maschinen und Anlagen, die bei der Produktion mitdenken, verringern Fehler und optimieren den Prozess. Durch eine intelligente Verknüpfung von ERP-Systemen mit der Produktionsebene reagiert die Fertigungssteuerung direkt auf Wetterumschwünge am Absatzmarkt. Bei reduziertem Personalstand passt die Maschine die Output-Leistung automatisch an. Anhand von verknüpften Fitnessdaten des Bedienpersonals reagiert eine Anlage schon im Vorfeld wie ein Autopilot, bevor eine gefährliche Situation entsteht.

Damit Maschinen, Anlagen und Strukturen intelligent reagieren können, müssen diese miteinander kommunizieren. Die  Technologie machine to machine (M2M) realisiert solche Konzepte. Die generierten Daten von Maschinen, Anlagen und Strukturen werden gesammelt, verdichtet und aufbereitet. Dazu verbinden sich die Sensoren und Aktoren über deren Steuerung mit einer Cloud, wie beispielsweise control. Die Daten werden zunächst gespeichert und historisch aufgezeichnet. Dadurch entstehen große Datensilos mit viel Information. Big-Data-Lösungen bearbeiten diese Daten mittels Data-Mining und generieren so brauchbare Informationen für Handlungsanweisungen. Die Cloud stellt die gewonnenen Informationen wieder dort bereit, wo diese benötigt werden. Durch das Zusammenspiel von Daten, Cloud und Big-Data entstehen neuronale Netzwerke, die auf Umwelteinflüsse reagieren und mit anderen Netzteilnehmern agieren können. Bei gutem Maschinenwetter fährt die gesamte Fertigung auf Höchstleistung. Bei schlechten Prognosen generiert die intelligente Produktion eine der Situation angepasste Strategie.