Virtueller Produktionsassistent wird zum Maschinen-Versteher

15.04.2021

Gemeinsam mit ENGEL Austria GmbH und FILL Gesellschaft m.b.H entwickelte die RISC Software GmbH im Forschungsprojekt „VPA 4.0“ einen virtuellen Produktionsassistenten. Mit den daraus generierbaren Analysen ist es möglich, Anomalien und Datenmuster der Maschinendaten zu erkennen, um frühzeitig Maschinenstillstände zu identifizieren.

Basierend auf Data und Visual Analytics erkennt ein virtueller Produktionsassistent Anomalien und Datenmuster in Maschinendaten, um frühzeitig Fehler an einer Maschine zu identifizieren.

Instandhalter*innen von Produktionsmaschinen müssen täglich eine hohe Verfügbarkeit der Maschinen garantieren und gleichzeitig die Kosten für Wartungsarbeiten und das Einlagern von Ersatzteilen reduzieren. Mit der zunehmenden Vernetzung von Produktionssystemen und der systematischen Nutzung von Maschinendaten eröffnen die Möglichkeiten der Digitalisierung im Rahmen von Industrie 4.0 neue Chancen. Der Zustand der prozess- und qualitätskritischen Maschinenkomponenten ist den Maschinenbediener*innen in ihrer Granularität bisher kaum bis gar nicht bekannt. Das geförderte Projekt „VPA 4.0“ liefert nun Lösungsansätze. Die Forscher*innen der RISC Software GmbH haben sich gemeinsam mit den Unternehmenspartner*innen das Konzept einer gemeinsamen Wissensbasis zunutze gemacht, um Ursache-Wirkung-Zusammenhänge aufgrund von Anomalien, Korrelationen und Mustern aus den gesammelten Daten erkennen.

„Der große Vorteil für den breiten Einsatz des virtuellen Produktionsassistenten ist seine absolute Generizität,“ sagt Stefanie Kritzinger, Projektleiterin und Leiterin der Unit Logistics Informatics der RISC Software GmbH. AnnaLyze, so wird das RISC-Analyseframework liebevoll genannt, kann für beinahe jeden Anwendungsbereich eingesetzt und rein durch Konfiguration, genau auf diesen abgestimmt werden. Dadurch ergeben sich viele Anwendungsfelder in der Industrie, beispielsweise für Maschinenherstellungsunternehmen und Produktionsbetriebe.

Für Maschinenbauer*innen und -anwender*innen stehen das frühzeitige Identifizieren von möglichen Fehlern an der Maschine sowie das Erkennen von Abweichungen vom Normalverhalten im Vordergrund. Durch das zusätzlich generierte Wissen über die Maschinen ergeben sich folgende positive Auswirkungen:

Condition Monitoring: Besseres Verständnis für die Maschine und dessen Zustand (Maschinen- und Betriebsverhalten)
Bessere Vernetzung der Maschinen unter Einbindung u. a. von OPC UA
Kostenreduktion (Garantie und Kulanz, Service, Personal, etc.)
Höheres Kund*innenvertrauen durch geringe bis keine Stillstandzeiten
Entwicklung datengetriebener Geschäftsmodelle im Service und Support
Identifizierung von Optimierungspotentialen im Engineeringprozess für eine langfristige Reduzierung der Entwicklungszeiten von Maschinen

RISC Software GmbH hat sich mit dem Projektpartner FILL Gesellschaft m.b.H. der Frage gewidmet, wie die Prozessstabilität sichergestellt werden kann. Aus der Vielfalt an aufgezeichneten Maschinendaten wurden diejenigen zur Analyse ausgewählt, die zur Berechnung der Prozessstabilität beitragen. Alois Wiesinger, CTO der FILL Gesellschaft m.B.H., erklärt: „Das gesamte Projekt hat die Wichtigkeit unseres wachsenden Digitalisierungsprozesses verdeutlicht und dazu beigetragen diesen weiterhin auszubauen um die Qualität unserer Maschinen laufend zu verbessern.“

Gemeinsam mit dem Unternehmen ENGEL Austria GmbH wurde untersucht, wie Wartungstätigkeiten und Maschinenstillstände aufgrund der tatsächlichen Belastung von Anlagen optimiert werden können. Dazu wurde u.a. Event-Logs der Maschinen mit Hilfe von Data und Visual Analytics detailliert untersucht. „Zur Anomalieerkennung wurde ein erster Prototyp für die Evaluierung des Zusammenhangs von häufig gemeinsam auftretenden Statusnachrichten entwickelt,“ erklärt Christoph Schönegger, Leiter Digitale Lösungen bei ENGEL Austria GmbH. Damit gelingt es, Maschinenzustandsinformationen zu generieren, die die Basis für die Maschinendiagnose der nächsten Generation liefert.

Das Projekt VPA 4.0, „Virtueller Produktionsassistent 4.0“, wurde im Rahmen des Forschungsförderungsprogramms „Innovatives Oberösterreich 2020, Ausschreibung Digitalisierung“ durch das Bundesland Oberösterreich über die Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft FFG gefördert und 2020 erfolgreich abgeschlossen.

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