OT und IT in der Fertigung

Andrea Gillhuber,

Die Digitalisierung der Produktion

Die Grenzen von IT und Operational Technology, kurz: OT, verwischen im Zuge der Digitalisierung immer mehr. Das Ziel ist auch eine flexiblere Produktion, welche aber auch eine flexiblere Infrastruktur erfordert. In diesem Artikel werden vier Grundlagen für eine nachhaltig erfolgreiche Digitalisierung von Fertigungs- und Geschäftsprozessen beschrieben.

Die Grenzen von IT und OT verwischen im Zuge der Digitalisierung immer mehr. Das Ziel ist auch eine flexiblere Produktion. © Shutterstock / Suwin

Die Informationstechnologie (IT) durchdringt immer mehr Bereiche unseres Lebens und so auch schon längst die Produktion samt all ihren Prozessen und Systemen. Vieles hat sie bereits ermöglicht, darunter etwa individuellere Produkte oder Ersatzteile aus dem 3D-Drucker, verbunden mit immer kürzeren Produktlebenszyklen. Außerdem sind neue Geschäftsmodelle auf Basis von datengetriebenen Diensten entstanden, etwa die Steuerung von Wartungstechniken. Mithilfe von Daten lassen sich Wartungsintervalle nach dem tatsächlichen Bedarf takten und nicht nach Ablauf einer bestimmten Zeitspanne. Das spart Ressourcen und Kosten.

Damit Fertigungsunternehmen in diesem inzwischen globalen Markt bestehen können, ist eine umfassende Digitalisierung von Geschäftsprozessen für viele notwendig. Eine flexiblere Produktion erfordert jedoch auch eine deutlich flexiblere Infrastruktur. Ermöglicht wird dies vor allem durch leistungsfähigere Hard- und Software-Komponenten sowie eine umfassende Integration der Unternehmens-IT, der Produktions-IT beziehungsweise Operations Technology (OT) und dem Internet der Dinge (IoT).

Anzeige

Historisch bedingt haben sich diese drei Bereiche weitgehend unabhängig voneinander entwickelt, und ihre Integration stellt viele Unternehmen heute vor zahlreiche Herausforderungen. Während in der IT neue Konzepte wie Microservices und Open Source Einzug gehalten haben, erfolgt der Wandel bei der OT wegen der erheblichen Investitionen in Fertigungsanlagen und der großen Vielfalt an Herstellern und Standards deutlich langsamer.

Die im Folgenden betrachteten Themen bilden das Fundament für eine nachhaltig erfolgreiche Digitalisierung von Fertigungs- und Geschäftsprozessen.

Allumfassende Konnektivität

Durchgehende Infrastruktur © IBM

Der wichtigste Aspekt ist dabei wohl die allumfassende Integration innerhalb des Unternehmens, zwischen den Unternehmen untereinander beziehungsweise mit Partnern und zunehmend auch mit Kunden. Dank dieser flexiblen Infrastruktur werden sich ändernde Geschäftsprozesse erst ermöglicht. In einer digitalisierten Fabrik werden immer mehr Maschinen miteinander und mit dem Internet verbunden sein. Zudem müssen viele IT- und OT-Systeme (ERP-, PLM-Systeme, SCADA, Steuerungen und Sensoren) über viele Protokolle angebunden werden, auch wenn eine Standardisierung (OPC-UA, MQTT) angestrebt wird. Beispiele sind die Auswertung von Sensordaten in Echtzeit, der direkte Zugriff von MES-Systemen auf Bestandsinformation in SAP oder die Nutzung von Qualitätsdaten bei der Entwicklung neuer Produkte. Umso größer ist die Bedeutung einer effizienten, flexiblen und kontrollierbaren OT-IT-Integration auf Basis einer Serviceorientierung für Wandlungsfähigkeit, Herstellerunabhängigkeit sowie Ausübung der Datenhoheit für Internetverbindungen. Das gelingt mithilfe des Plant Service Bus (PSB).

Der PSB unterstützt eine Reihe von Standard-Protokollen aus dem IT- und OT-Umfeld – von OPC-UA, MQTT und REST über Datenbanken und Adapter zu Datenbanken sowie Standardanwendungen, ERP, MES bis hin zu EDIFACT und Mainframes. Bei bislang noch nicht unterstützten speicherprogrammierbaren Steuerungen (SPS) besteht die Möglichkeit, einen Adapter neu zu entwickeln oder ein Gateway einzusetzen, das dieses Protokoll, in der Regel Feldbus, in ein Standard-Protokoll umsetzt. Für den Transport großer Datenströme kann bei Bedarf IBM Streams eingesetzt werden, eine Stream-Computing-Plattform mit eingeschränkten Service-Bus-Funktionen. Dank der Verwendung moderner Virtualisierungsmethoden (Container) und umfassender Automatisierung ist es zudem möglich, diese Lösung in mehreren Werken mit begrenztem Aufwand und einheitlichem Erscheinungsbild umzusetzen.

Insbesondere die zunehmende Kommunikation mit externen Systemen in der Cloud oder mit Geschäftspartnern ist nicht nur eine technische Herausforderung, sondern auch ein Risiko, das jedoch durch die Verwendung des Plant Service Bus verringert werden kann.

Die richtigen Entscheidungen zur richtigen Zeit

Für eine erfolgreiche Digitalisierung ist eine strukturierte Herangehensweise nötig. © IBM

Die Menge an Sensordaten und ihre Heterogenität (strukturiert sowie unstrukturiert) verursachen einen beträchtlichen Aufwand beim Finden der Ursachen von Fehlermustern, Anomalien oder Ausfällen. Immer häufiger ersetzen Advanced-Analytics- und KI-Techniken die traditionelle Business Intelligence (BI) – nicht zuletzt wegen der schieren Datenmenge, wobei unterschiedlichste Daten aus bisher separierten Quellen ausgewertet werden müssen.

Diese Daten sollten vorher idealerweise in eine für die Analysen geeignete Form transformiert und gegebenenfalls vorverarbeitet sowie bereinigt werden. Je nach Umfang der Daten oder der benötigten Antwortzeit werden die Daten nicht nur in der zentralen Unternehmens-IT ausgewertet, sondern bereits in einem Edge Device beziehungsweise Gateway an der Maschine. Neben der Steigerung der Anlagenverfügbarkeit, der Qualität oder des Durchsatzes ist die unternehmensübergreifende Zusammenarbeit ein weiterer Trend, mit dessen Hilfe Hersteller erfahren, wie ihre Produkte eingesetzt und optimiert werden können. Aufgrund der Datenauswertung können Kosten gesenkt und Ressourcen besser eingesetzt werden.

Für eine erfolgreiche Umsetzung von Analyseprojekten ist eine agile und iterative Herangehensweise empfehlenswert, der kontinuierliche Austausch zwischen Fachbereich und Analysten sowie eine sukzessive Erhöhung der analytischen Komplexität. Dank vergleichsweise einfacher Visualisierungen – insbesondere auch auf mobilen Endgeräten – werden auf Basis integrierter Daten Produktions- und Anlagenzustände abrufbar. Aufbauend auf diesen Erfahrungen des Projektteams lassen sich in weiteren Phasen komplexe Zusammenhänge, Vorhersagen, Optimierungen und Handlungsempfehlungen entwickeln. Mit vortrainierten KI-Lösungen können gängige IoT-Fragestellungen abgedeckt und Projekte im eigenen Unternehmen beschleunigt werden. Dazu zählen zum Beispiel die vorausschauende Wartung oder die Produktionsoptimierung. Ein Werkzeug, um Data Scientists bei der Analyse vielfältiger Daten zu unterstützen, ist Watson Studio. Basierend auf Open-Source-Standards wie Jupyter Notebooks und Spark können damit vielfältige Auswertungen großer Datenmengen in Teams lokal oder in der Cloud durchgeführt werden.

Erkenntnisse anwenden und vermarkten

Die gewonnenen Erkenntnisse können dann in Anwendungen wie IoT- und Smart Data-Apps genutzt werden, die häufig in den Fachbereichen zügig in einem Pilotprojekt erstellt werden. Mit den Daten werden neue Geschäftsmodelle und eine kommerzielle Verwertung möglich. Die Entwicklung für industrielle Anwendungen erfolgt dabei häufig schrittweise auf Basis der Anwenderanforderungen. Nicht zuletzt, weil andere Unternehmensbereiche ähnlich vorgehen. Später stellt sich natürlich die Frage der Integration untereinander und mit der Unternehmens-IT. Die Herausforderung ist dann, dynamisch zu bleiben und die Lösungen ökonomisch zu betreiben, unabhängig von Anbietern. In vielen Fällen wollen die Unternehmen die Anwendungen etwa aus Sicherheitsgründen im eigenen Haus betreiben und trotzdem die Vorzüge der Cloud nutzen.

Plattformen wie IBM SpliceX helfen, Produktionen nachhaltig zu digitalisieren. © IBM

Plattformen wie IBM SpliceX adressieren genau diese Anforderung, indem sie häufig benötigte Infrastruktur-Funktionen bereits beinhalten. Dank der leichtgewichtigen Plattform können sich Unternehmen auf die eigentliche Anwendung fokussieren und die Implementierung von Anwendungen signifikant beschleunigen. Wichtig ist dabei, dass das Projekt aus Geschäftssicht getrieben wird, um mit minimalem Aufwand frühzeitig Ergebnisse zu bekommen und die Entwicklung flexibel steuern zu können. Anwender haben damit die Möglichkeit, die für sie wichtigen Microservices sehr granular und unabhängig von Plattform-Anbietern auszuwählen.

Eine robuste Architektur ist wichtig

Durchgängige IT-Infrastrukturen und standardisierte Schnittstellen sind Schlüsselelemente für den Erfolg von Industrie-4.0-Projekten. Dank der Vernetzung heterogener Systeme von verschiedenen Anbietern durch gemeinsame Industrie-Standards kann eine robuste und offene Architektur für mehrere Anwendungsfälle, darunter den Digitalen Zwilling, entwickelt werden, die sich in die vorhandene Umgebung integriert und die sich an häufig ändernde Anforderungen anpassen kann. SmartFactoryKL, die erste Multi-Vendor Smart Factory der Welt, demonstriert diese Konzepte anschaulich in der mittlerweile sechsten Auflage auf der Hannover Messe 2019.

Peter Schleinitz, Executive Architect / The Open Group Distinguished IT Architect bei IBM / ag

Wenn Sie mehr über die Verbindung von Operation Technology mit der IT in der modernen Produktion erfahren möchten, melden Sie für unseren Kongress "OT meets IT" an.

Anzeige

Das könnte Sie auch interessieren

Anzeige

Cloud Computing

Edge Computing goes Machine Learning

Neue „Ready to Go“-Cloud-Box-Lösungen ermöglichen es den Unternehmen, die Macht über ihre Daten wieder zurückzubekommen, indem sie unter anderem mithilfe von Machine-Learning-Algorithmen direkt an der Produktionsstraße, sprich: im Edge Device,...

mehr...
Anzeige
Anzeige
Anzeige

Spannmittel

Spanntechnik für Schwerzerspanung

Ein Hersteller von warmgewalzten Spezialprofilen suchte für die Schwerzerspanung ein Spannmittel, mit dem sich unter anderem die Vibrationen beim Zerspanprozess minimieren lassen. Zudem waren hohe Flexibilität sowie Zuverlässigkeit gefragt.

mehr...
Anzeige
Anzeige
Anzeige