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SPS Whitepaper - Datenmanagement in der Automatisierungstechnik mit AUVESY

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Datenmanagement für die nachhaltige Produktion Die Wichtigkeit der Daten und der verantwortliche Umgang mit ihnen im Produktionsumfeld Bild: Fotolia / Auvesy GmbH & Co KG Doch wie kann sich ein Datenmanagementsystem in der Automation zur nachhaltigen Produktion positionieren? Oder anders: Welche Bedeutung kann die Versionierung und Archivierung von Produktionsdaten (SPS-, HMI-, Roboterprogrammen und Konfigurationsparameter der prozessbeteiligten Feldgeräte) im Fokus der Nachhaltigkeit übernehmen? Um diese Frage zu beantworten, sollen zuerst die Voraussetzungen ermittelt werden, um anschließend Optimierungspotenziale zu identifizieren, die durch ein einheitliches und durchgängiges Datenmanagement ermöglicht werden. Voraussetzungen Bild 1: Der Maschinen- und Anlagenbau ist davon geprägt, dass langjährige Verfügbarkeit und Nachhaltigkeit einen hohen Stellenwert haben. Das Verantwortungsbewusstsein zur nachhaltigen Produktion ist kein neues Thema im Automationsumfeld: Es gilt, die Herausforderungen der aktuellen Produktionsanforderungen und Marktbedürfnisse gleichberechtigt mit Umweltgesichtspunkten und sozialen Aspekten zu betrachten. Gerade in diesem Zusammenhang steht die Effizienz nicht nur als Kenngröße für die wirtschaftliche Positionierung auf dem Weltmarkt, sondern sie stellt sich auch als beachtenswerter Produktionsparameter heraus, eben wenn es um das Thema der Nachhaltigkeit geht. Gleich vorneweg: Ein durchgängiges Datenmanagement in der Automation ist nicht der Schlüssel zur Nachhaltigkeit und kann weder Verantwortungsbewusstsein noch Optimierungsmotivation oder innovative Produktionstechnologien ersetzen. Dennoch: Ein einheitliches und durchgängig integriertes Datenmanagement für die Produktionsprozesse in der Automation ergibt nahezu von selbst neue Optimierungspotenziale 12

Bild: Auvesy GmbH & Co KG Bild 2: Nachhaltiges Datenmanagement heißt auch, sich den Anforderungen heterogener Endgeräte im Netzwerk zu stellen. hinsichtlich Nachhaltigkeit. Und das Interessante daran ist, dass es gleichzeitig Optimierungsmöglichkeiten auch im Sinne der Wirtschaftlichkeit sind. Wie das? Effizienz macht es möglich. Doch vorab: Für eine transparente Diskussion der Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung werden folgende Systemeigenschaften für das Datenmanagement im Umfeld der automatisierten Produktion vorausgesetzt: • Das System verfolgt eine einheitliche und durchgängige Strategie zur Datensicherung und Versionsverwaltung, unabhängig von Gerätetyp oder Hersteller. • Die Verwaltung und Archivierung der Produktionsdaten erfolgt über klare standardisierte Schnittstellen und Vorgänge ohne manuelle Eingriffe. • Das System koordiniert die allzeitige Bereitstellung der letzten gültigen Version für jedes prozess- und produktionsbeteiligte Automatisierungsgerät (SPS, HMI, Feldgeräte, PCs etc.). • Sowohl die letzte gültige Version sowie die gesamte Versionshistorie für alle Automatisierungsgeräte werden zentral auf einem Server archiviert. • Die verwalteten Projektversionen sind jederzeit in ihrem ursprünglichen Datenformat auf dem Server verfügbar, selbst wenn das Datenmanagementsystem temporär ausfallen sollte). • Das System gewährleistet eine lückenlose und transparente Nachvollziehbarkeit, was von wem wann weshalb geändert wurde. • Das System übernimmt die zyklische Überprüfung, ob der aktive Projektstand in der Steuerung der letzten gültigen und freigegebenen Projektversion entspricht. Ausgehend von diesem Aufgaben- und Funktionsspektrum des Datenmanagements eröffnen sich folgende Optimierungspotenziale für eine nachhaltige Produktion: Rohstoffeffizienz durch Datenmanagement Steigende Rohstoffpreise und mögliche Verfügbarkeitsengpässe fordern schon heute einen verantwortungsvollen und nachhaltigen Umgang mit natürlichen Ressourcen. Ein durchgängiges Datenmanagement kann einen Anteil an der Optimierung von Rohstoffeffizienz wie folgt übernehmen: • Zielorientierte Inbetriebnahme von Produktionsanlagen: Durch die zentrale Ablage und Verwaltungsstrategie ist jederzeit der letzte gültige Versionsstand eines Automatisierungsprojektes unmissverständlich verfügbar. Durch die Verfügbarkeit älterer Projektversionen kann jederzeit auf definierte Meilensteine zugegriffen werden. • Reduzierung der Ausschussteile nach einem Geräteausfall: Aufgrund der durchgängigen Bereitstellung einer aktuellen Datensicherung kann nach einem Geräteausfall der zuletzt gültige Projektstand zeitnah und nahezu verlustfrei wiederhergestellt werden. Somit kann die Anzahl der erforderlichen Probewerkstücke zur Rüstung und Wiederinbetriebnahme des Automatisierungsprozesses optimiert werden. • Produktionsdatentransparenz zur Vermeidung möglicher Fehlproduktionen: Die Versionshistorie der freigegebenen Projektstände sowie die zyklische Überwachung der produktiven Online-Programme in der Steuerung sowie die anwendergerechte Visualisierung und Alarmsysteme von Programmänderungen ermöglichen eine frühzeitige Erkennung von möglichen Produktionsfehlern. • Papierloses Reporting und Dokumentation: Der Ausdruck auf Papier erfolgt nur bei Bedarf und je nach Anforderung. Energieeffizienz durch Datenmanagement Jede Effizienzsteigerung hinsichtlich optimaler Rohstoffnutzung geht zusammenhängend einher mit einer Optimierung der Energieeffizienz, da letztlich die geleistete Produktionsenergie pro gefertigtes Gutteil im Verhältnis optimiert wird. Darüber hinaus kann ein durchgängiges Datenmanagement zur Energieeffizienz im Sinne von Nachhaltigkeitsaspekten wie folgt beitragen: • Reduktion der Stillstandszeiten: Eine Anlage, die aufgrund einer Störung (z.B. durch einen Geräteausfall) nicht produziert, verbraucht dennoch Energie. Durch die systematische Verfügbarkeit und Bereitstellung einer aktuellen Datensicherung ist ein nahezu sofortiges Disaster Recovery aus datentechnischer Sicht gewährleistet. • Identifikation von neuen Optimierungsmöglichkeiten: Durch die Analyse der Versionshistorien und unter Berücksichtigung neu gewonnener Erfahrung kann neues Potenzial zur Verbesserung von Prozessabläufen und Prozessdurchsatz identifiziert werden. Das Datenmanagement stellt sicher, dass der analysierte Ist-Zustand des Au- Bild 3: Anwender suchen im Engineering nach leistungsfähigen Lösungen. Bild: Fotolia / Auvesy GmbH & Co KG 13

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