Digitale Infrastruktur für die Maschinendatenanalyse großer Produktionsanlagen

In Zusammenarbeit mit dem Unternehmen BHS Corrugated Maschinen- und Anlagenbau GmbH wurde das Ziel formuliert, eine digitale Infrastruktur für die Analyse von Maschinendaten großer Produktionsanlagen zu entwickeln. Im Unterschied zur Analyse von Daten einzelner Maschinen oder kleinerer Gruppen von Maschinen zum Beispiel in Produktionszellen fallen hier eine große Menge heterogener Daten unterschiedlicher Maschinen an, die besondere Anforderungen an die digitale Infrastruktur zur ihrer Auswertung und Analyse stellen.

Die anfallenden Daten sind zum einen Prozessdaten (Aufträge, Stückzahlen, etc.) und zum anderen die Sensordaten der Anlagen (Temperaturen, Geschwindigkeiten, etc.). Die Nutzung der Daten geschieht beispielsweise im Bereich der „Predictive Maintenance“, also der vorausschauenden Wartung von Maschinen. Ziel dabei ist es, mögliche Fehlerzustände aus Anomalien in den Daten vorauszusehen und damit eine Möglichkeit zu schaffen, schon vor ihrem Auftreten korrigierend eingreifen zu können.

Um den Betreibern der Anlagen einen definierten Einblick in eingesetzte Maschinen zu geben, ihnen aber ebenfalls die Freiheit bieten zu können, sich eigene Analysen bzw. Auswertungen in einem gewissen Rahmen selbst zusammenzustellen, ist ein performanter Zugriff auf die Daten essentiell. Hier wird angeknüpft, um eine Architektur aufzubauen, mit der dieser Zugriff bewerkstelligt werden kann. Dies wird mit der Methode des Online Analytical Processing (OLAP) umgesetzt. Dazu wird ein OLAP-System konzipiert und umgesetzt, mit dem die unterschiedlichen Fragestellungen hinsichtlich der Produktionsanlagen effizient bearbeitet werden können. Aufbauend auf diesem Grundgerüst wird eine Benutzeroberfläche entwickelt, mit der die Anwender interaktiv Auswertungen entwickeln bzw. zusammenstellen können.
Erste Aktivitäten im Rahmen dieses Themenbereichs haben sich mit dem aktuellen Stand der Technik auf dem Gebiet des OLAP auseinandergesetzt. Dazu wurden verschiedene OLAP-Frameworks hinsichtlich ihrer Eignung für das vorliegende Einsatzszenario evaluiert. Hierbei zeigte das noch recht junge „Apache Kylin“ sehr gut, dass relativ schnell und einfach ein Grundgerüst für ein OLAP-System geschaffen werden kann. Die nächsten Schritte sind nun, die anfallenden Daten bei BHS Corrugated so aufzubereiten, dass diese in das System eingespielt werden können. Darauf aufbauend werden dann die OLAP-Cubes und Basis-Anfragen an das System entwickelt.

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