Datengestützte proaktive Fabriksteuerung dank Echtzeitvisualisierung
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Die Anforderungen im industriellen Umfeld steigen zusehends. Vor diesem Hintergrund erzeugt die Echtzeitvisualisierung aus Rohdaten klare, verwertbare Kennzahlen und bietet dem Personal einen vollumfänglichen Überblick über den Betrieb.
Schon seit langem werden in Fabriken Daten gesammelt und dann meist in statischen Berichten zusammengefasst. Dieser Prozess braucht allerdings mehrere Stunden oder sogar Tage – Probleme werden oft zu spät erkannt. Der technische Fortschritt erlaubt jedoch seit kurzem die Reduzierung oder gar Eliminierung dieser Zeitverzögerung dank Echtzeitvisualisierung.
Worum handelt es sich dabei? Daten von Maschinen, Sensoren, Steuerungen und IT-Systemen (SCADA, MES usw.) werden zentral zusammengefasst und unmittelbar in Form von dynamischen Dashboards mit Grafiken, Diagrammen und Heatmaps angezeigt. „So können Probleme sofort erkannt, ungeplante Stillstände reduziert oder sogar vermieden, die OEE (Gesamteffizienz der Anlage) verbessert, eine konstante Produktqualität gesichert und der Energieverbrauch optimiert werden“, erläutert Josiah Rodriguez, Data Science Engineer bei Actemium Avanceon, eine BU von VINCI Energies im US-amerikanischen Bundesstaat Pennsylvania, die auf diesen Bereich spezialisiert ist.
Diese Umstellung von einer unvollständigen, zurückblickenden Perspektive auf einen vollumfänglichen Überblick in Echtzeit, der geteilt und allen zugänglich gemacht werden kann, stellt einen echten Paradigmenwechsel in der Produktionssteuerung dar. Der laufende Betrieb wird transparenter, Prozesse können optimiert und die Zusammenarbeit kann verbessert werden – sowohl im Werk selbst als auch aus der Ferne.
Die Echtzeit-Visualisierung ebnet außerdem den Weg für die präventive und prädiktive Instandhaltung. „Es können Modelle für Maschinelles Lernen integriert werden, die Pannen erkennen, bevor sie auftreten – etwa durch die Überwachung von Vibrationen, Temperatur und weiteren Parametern bei Antrieben, Pumpen oder Generatoren“, erläutert Rodriguez. Die Unternehmen können dann ihre Wartungseinsätze auf Grundlage des tatsächlichen Anlagenzustands planen statt nach einem mehr oder weniger willkürlich festgelegten Inspektionsraster. Das führt zu erheblichen Einsparungen.
Vielseitige Kompetenzen
Actemium Avanceon begleitet ihre Kund:innen mit einem pragmatischen, maßgeschneiderten Ansatz bei der Implementierung dieser Lösungen. „Jede Industriefirma implementiert die digitale Transformation in ihrem eigenen Tempo. Manche setzen noch stark auf Papier; andere verfügen bereits über digitale Datenrekorder, die große Mengen an Prozessdaten einschließlich Zeitstempel erfassen und speichern, über SQL-Datenbanken oder noch ausgefeiltere Systeme“, erläutert Rodriguez.
Die Teams von Actemium Avanceon beginnen mit einer Diagnose vor Ort einschließlich der Analyse der bestehenden Prozesse und Datenströme, bevor sie die am besten geeigneten Technologien empfehlen: Partnerplattformen (wie AVEVA, Ignition oder TwinThread) oder individuelle, mit Plotly Dash erstellte Dashboards. Dann begleiten sie die Kund:innen bei der Vernetzung von IT und Fertigungstechnik sowie der Datenauswertung.
„Die Echtzeitvisualisierung führt in der Industrie zur Umstellung von einem reaktiven auf einen datengestützten proaktiven Ansatz.”
„Unser Mehrwert liegt in unserer Fähigkeit, komplexe, ungeordnete Daten so zu ordnen, dass sie einen Sinn ergeben“, fügt der Data Science Engineer hinzu. „Die gesammelten Informationen entsprechen nicht immer dem, was das Personal vor Ort beobachtet. Indem wir unsere Kompetenzen in den Bereichen Engineering und Data Science kombinieren, helfen wir unseren Kund:innen, ihre Daten zu verstehen, ihnen zu vertrauen und sie effizient zu nutzen. Dieser hybride Ansatz führt häufig zur Erkennung zuvor unsichtbarer Probleme – beispielsweise fehlerhafte Output-Berechnungen oder defekte Sensoren, die verfälschte Werte liefern.”
Sobald die Vorteile erst einmal erkannt sind – weniger Stillstände, mehr Effizienz, Qualität und Sicherheit – wird die zuvor nur für eine Pilotlinie installierte Technik im Allgemeinen schnell auf das gesamte Werk ausgeweitet. Josiah Rodriguez nennt das Beispiel von TwinThread, eine industrielle Cloud-Plattform. „Dank unserer Zusammenarbeit wurde der Energieverbrauch der Kältemaschinen und die Ausschussquote gesenkt, weil die zugrundeliegenden Ursachen für Materialverluste zutage traten.”
Proaktive Produktionssteuerung
Die Fortschritte bei Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen sowie die zahlreichen neuen Erfassungs-, Speicher- und Visualisierungslösungen speziell für Industriedaten eröffnen ungeahnte Innovations- und Parametrierungsmöglichkeiten.
„Letztlich“, fasst Rodriguez zusammen, „führt die Echtzeitvisualisierung in der Industrie zur Umstellung von einem reaktiven Ansatz auf Grundlage von statischen Berichten zu einem proaktiven, insights- und datengestützten Ansatz.“ Die Technologie macht Daten sofort sichtbar, begreifbar und nutzbar und wird so zu einem Grundpfeiler von operativer Exzellenz und Wettbewerbsfähigkeit – ganz Industrie 4.0.
16/03/2026
