Um verlässliche Zukunftsvorhersagen in der Automatisierung zu erhalten, haben die Entwickler der SSV Software Systems GmbH aus Hannover eine Predictive Maintenance-Erweiterung für ihren IoT-Technologie-Stack Thinglyfied programmiert, die umfangreiche Maschinen- und Umgebungsdaten vor Ort in Echtzeit erfassen kann. Einzelne Bausteine sollen mittels einer analytischen Bewertung aktueller Zustandsdaten die Vorhersage möglicher Maschinenausfälle und Produktionsunterbrechungen erlauben, mit einem Things Connector-Baustein können beispielsweise per Modbus, ISO-on-TCP oder PROFINET die erforderlichen Daten aus einer SPS ausgelesen und mit weiteren Messdaten aus externen Sensoren zusammengefasst werden.

Auf der HANNOVER MESSE 2016 erläutern die Hannoveraner, wie die auf diese Weise gewonnenen Daten mit Hilfe eines Cloud Connectors an den Predictive-Service einer Public Cloud im Internet weitergeleitet werden, wobei Thinglyfied hinsichtlich der genutzten Cloud und des jeweiligen Providers völlig flexibel ist, da praktisch alle gängigen Plattformen mit entsprechenden Services unterstützt werden sollen. Zudem lassen sich über die Device-2-Cloud- und Device-2-App-Bausteine des IoT-Technologie-Stacks Condition Monitoring-Daten für die gesamte Anlage vor Ort erzeugen und visualisieren, wofür ein OPC UA-Server und ein Bluetooth-basiertes Mikro-Gateway plus Smartphone App zur Verfügung steht.

Ein typisches Szenario, in dem Thinglyfied Predictive Maintenance zum Einsatz kommen könnte, ist die Modernisierung und Digitalisierung eines reaktiven Service-Geschäftsprozesses im Maschinen- und Anlagenbau. Beispielsweise lassen sich die erforderlichen Wartungstermine - in Abhängigkeit der jeweiligen Maschinen- beziehungsweise Anlagennutzung - durch die analytische Auswertung der Daten in der Service-Cloud automatisch koordinieren und in die Terminkalender der zuständigen Mitarbeiter einpflegen. Auf diese Weise sollen erforderliche Ersatzteile im Voraus beschafft werden können und rechtzeitig zum Wartungstermin vor Ort zur Verfügung stehen.

SSV Software Systems GmbH (D-30419 Hannover), Halle 17, Stand A18/2, Thema: Predictive Maintenance Gemeinschaftsstand, Partner bei Predictive Maintenance 4.0.